前言

今天发现一个python模块包: Proplot 。

ProPlot 文档

Proplot_github

它整合封装了matplotlib，cartopy，basemap。将画图命令精简整合，图窗和轴的排列更加智能整齐，可以说解决了我的很多痛点。但proplot的文档中给出的例子太少，我打算自己做一些例子，帮助自己学会proplot。

fig和ax的创建

fig，ax参数列表

Fig-Subplots

nrows: int； 子图行数

ncols: int；子图列数

space/wspace/hspace: float, str, None, turple；子图间距

refwidth: float; 子图宽度

refheight: float；子图高度

refaspect: float; 长宽比，默认1

figsize: tuple; 图窗大小

figwidth: float, str; 图窗宽度

figheight: float, str; 图窗高度

bottom/right/left/top: float, str, None; 图窗边界宽度

grid/xgrid/ygrid：bool; 网格线, 默认‘True’

Label-Ticks

abc: str; 子图编号

abcloc: str; label位置

abc[size][color][weight]

title: str; 标题

titleloc：str； 标题位置

title[size][color][weight]

Axis-sharing

share/sharex/sharey: bool; 是否共享ticklabels，默认‘True’

span/spanx/spany: bool; 是否共享xlabel/ylabel，默认‘True’

与matplotlib相似，proplot支同时创建fig和ax，或者先创建fig，再逐步添加ax

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import proplt as pplt
fig, axs = pplt.subplots()

需要注意的是，subplots生成的是多个ax, 通过索引axs[0]访问单个ax。

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fig = pplt.figure()
axs = fig.add_subplots()  # add several subplots
ax = fig.add_subplot()  # add a single subplot
# axs = fig.subplots()  # shorthand
# ax = fig.subplot()  # shorthand

ax继承了matplotlib中ax的方法和属性（大致看了一下，应该是全部都继承了）。fig也是一样。

因此proplot几乎可以和matplotlib混用，加入投影参数后也继承了cartopy的方法和属性，同样可以实现混用。不同的是，proplot中ax对象分为三种：Cartesian，AxesGeoAxes，PolarAxes。与matplotlib和cartopy中的名称叫法不同。

子图间隔、宽度、高度

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import proplot as pplt
fig, axs = pplt.subplots(nrows=4, # 行数
                         ncols=4, # 列数
                         wspace=('5em',3,None),
                         hspace=(None,2,'4em'),# 子图之间的间距
                         refwidth=3, # 子图宽度
                         refheight=2) # 子图高度

space可分为wspace,和hspace，分别控制水平和垂直间隔。同样距离可加单位。

wspace和hspace可以为单一值，也可为元组形式。为元组时，对子图间两两间距进行设置。

refwidth提供相对长度和绝对长度，例如refwidth=‘2cm’即宽度2cm。

share参数

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import proplot as pplt
fig, axs = pplt.subplots(nrows=2, # 行数
                         ncols=2, # 列数
                        share=False) # 取消共享ticklabels

share参数默认为True，即几个子图共享x，yticklabels。ticklabels只在图下和图左出现。

share=False取消共享，每个子图都画ticklabels。可分为sharex、sharey

子图划分和图窗边距

subplots接受一个多维数组或列表，用于划分子图分布。0表示此处不画子图，1表示第一个子图，2表示第二个子图…。根据传入的grid决定子图分布，而不用传入ncols和nrows

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import proplot as pplt
grid = [[1, 2, 2], 
        [3, 3, 0]]
fig, axs = pplt.subplots(grid,
                         bottom='5em', # 底边距
                         right='5em') # 右边距

子图编号和标题

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import proplot as pplt
fig = pplt.figure(space=0, refwidth='10em')
axs = fig.subplots(nrows=3, ncols=3)
axs.format(
    abc='A.', abcloc='ul',
    xticks='null', yticks='null', facecolor='gray5',
    xlabel='x axis', ylabel='y axis',
    suptitle='A-b-c label offsetting, borders, and boxes',
)
axs[:3].format(abcloc='l', titleloc='l', title='Title')
axs[-3:].format(abcbbox=True)  # also disables abcborder
# axs[:-3].format(abcborder=True)  # this is already the default

笛卡尔坐标系

ticks and ticklabels

xlocater/xticks: (1) 直接输入int, 触发MultipleLocator，每隔int设置一个tick。

例xlocater=30

(2) 直接输入list，触发FixedLocator，ticks根据list中的值确定。

例xlocator=[0, 0.3, 0.8, 1.6, 4.4, 8, 8.8]

(3) 线性LinearLocator

例xlocator=(‘linear’, 21)，根据xlim线性等分，设置21个ticks

(4) 对数LogLocator

例xlocator=‘log’，对数坐标

(5)最多刻度数MaxNLocator

例xlocator=(‘maxn’, 11)

(6) 无刻度NullLocator

例xlocator=‘null’，没有ticks

图像示例参见官方文档

ylocater/yticks同理。matplotlib中的Func自定义坐标轴趋势没有测试。即使不能在proplot中实现，将ax单独拎出来可以通过matplotlib实现。

还有xminorlocator，yminorlocator参数

此外还有xlim，ylim参数设置上下限。例xlim=(0, 10)