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【绘图】比Matplotlib更强大：ProPlot

网友: 文章列表 2024-03-21 16:29:05

【绘图】比Matplotlib更强大：ProPlot

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📙本文内容：介绍ProPlot9大亮点+python代码

ProPlot是Matplotlib面向对象绘图方法(object-oriented interface)的高级封装，整合了cartopy/basemap地图库、xarray和pandas，可弥补Matplotlib的部分缺陷，ProPlot让Matplotlib爱好者拥有更加smoother plotting experience。

  1. 代码更简洁，图形更好看

将Matplotlib一行代码设置一个参数的繁琐行为直接通过format方法一次搞定，比如下图，

【绘图】比Matplotlib更强大：ProPlot

Proplot代码

import proplot as ppltfig, axs = pplt.subplots(ncols=2)
axs.format(color='gray', linewidth=1) #format设置所有子图属性
axs[0].bar([10, 50, 80], [0.2, 0.5, 1])
axs[0].format(xlim=(0, 100), #format设置子图1属性xticks=10,xtickminor=True,xlabel='foo',ylabel='bar')

一个完整的使用案例：

import proplot as pplt
import numpy as npfig, axs = pplt.subplots(ncols=2, nrows=2, refwidth=2, share=False)
state = np.random.RandomState(51423)
N = 60
x = np.linspace(1, 10, N)
y = (state.rand(N, 5) - 0.5).cumsum(axis=0)
axs[0].plot(x, y, linewidth=1.5)# 图表诸多属性可在format中设置
axs.format(suptitle='Format command demo',abc='A.',abcloc='ul',title='Main',ltitle='Left',rtitle='Right',  # different titlesultitle='Title 1',urtitle='Title 2',lltitle='Title 3',lrtitle='Title 4',toplabels=('Column 1', 'Column 2'),leftlabels=('Row 1', 'Row 2'),xlabel='xaxis',ylabel='yaxis',xscale='log',xlim=(1, 10),xticks=1,ylim=(-3, 3),yticks=pplt.arange(-3, 3),yticklabels=('a', 'bb', 'c', 'dd', 'e', 'ff', 'g'),ytickloc='both',yticklabelloc='both',xtickdir='inout',xtickminor=False,ygridminor=True,
)
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  1. 更友好的类构造函数

将Matplotlib中类名书写不友好的类进行封装，可通过简洁的关键字参数调用。例如，mpl_toolkits.basemap.Basemap()、matplotlib.ticker.LogFormatterExponent()、ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1.000))等等，封装后，

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  1. 图形大小、子图间距自适应

proplot通过refwidth、refheight、refaspect、refheight、proplot.gridspec.GridSpec等控制图形大小和子图间距，替代Matplotlib自带的tightlayout，避免图形重叠、标签不完全等问题

案例：

proplot控制图形大小：

import proplot as pplt
import numpy as npstate = np.random.RandomState(51423)
colors = np.tile(state.rand(8, 12, 1), (1, 1, 3))fig, axs = pplt.subplots(ncols=3, nrows=2, refwidth=1.7) #refwidth的使用
fig.format(suptitle='Auto figure dimensions for grid of images')
for ax in axs:ax.imshow(colors)# 结合上文第2部分看，使用proj='robin'关键字参数调用cartopy projections'
fig, axs = pplt.subplots(ncols=2, nrows=3, proj='robin') 
axs.format(land=True, landcolor='k')
fig.format(suptitle='Auto figure dimensions for grid of cartopy projections')
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proplot如何控制子图间距？

import proplot as ppltfig, axs = pplt.subplots(ncols=4, nrows=3, refwidth=1.1, span=False,bottom='5em', right='5em',  wspace=(0, 0, None), hspace=(0, None),  
) # proplot新的子图间距控制算法
axs.format(grid=False,xlocator=1, ylocator=1, tickdir='inout',xlim=(-1.5, 1.5), ylim=(-1.5, 1.5),suptitle='Tight layout with user overrides',toplabels=('Column 1', 'Column 2', 'Column 3', 'Column 4'),leftlabels=('Row 1', 'Row 2', 'Row 3'),
)
axs[0, :].format(xtickloc='top')
axs[2, :].format(xtickloc='both')
axs[:, 1].format(ytickloc='neither')
axs[:, 2].format(ytickloc='right')
axs[:, 3].format(ytickloc='both')
axs[-1, :].format(xlabel='xlabel', title='Title\\nTitle\\nTitle')
axs[:, 0].format(ylabel='ylabel')
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4.多子图个性化设置

  • 子图灵活设置坐标轴标签：sharex, sharey, spanx, spany, alignx和aligny参数控制，效果见下图(相同颜色比较来看)

【绘图】比Matplotlib更强大：ProPlot

  • 子图灵活添加编号

import proplot as pplt
import numpy as np
N = 20
state = np.random.RandomState(51423)
data = N + (state.rand(N, N) - 0.55).cumsum(axis=0).cumsum(axis=1)cycle = pplt.Cycle('greys', left=0.2, N=5)
fig, axs = pplt.subplots(ncols=2, nrows=2, figwidth=5, share=False)
axs[0].plot(data[:, :5], linewidth=2, linestyle='--', cycle=cycle)
axs[1].scatter(data[:, :5], marker='x', cycle=cycle)
axs[2].pcolormesh(data, cmap='greys')
m = axs[3].contourf(data, cmap='greys')
axs.format(abc='a.', titleloc='l', title='Title',xlabel='xlabel', ylabel='ylabel', suptitle='Quick plotting demo'
) #abc='a.'为各子图添加编号
fig.colorbar(m, loc='b', label='label')
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  • 子图灵活设置Panels

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  • 子图各自外观灵活自定义

import proplot as pplt
import numpy as np
state = np.random.RandomState(51423)# Selected subplots in a simple grid
fig, axs = pplt.subplots(ncols=4, nrows=4, refwidth=1.2, span=True)
axs.format(xlabel='xlabel', ylabel='ylabel', suptitle='Simple SubplotGrid')
axs.format(grid=False, xlim=(0, 50), ylim=(-4, 4))# 使用axs[:, 0].format自定义某个子图外观
axs[:, 0].format(facecolor='blush', edgecolor='gray7', linewidth=1)  # eauivalent
axs[:, 0].format(fc='blush', ec='gray7', lw=1)
axs[0, :].format(fc='sky blue', ec='gray7', lw=1)
axs[0].format(ec='black', fc='gray5', lw=1.4)
axs[1:, 1:].format(fc='gray1')
for ax in axs[1:, 1:]:ax.plot((state.rand(50, 5) - 0.5).cumsum(axis=0), cycle='Grays', lw=2)# 使用axs[1, 1:].format自定义某个子图外观
fig = pplt.figure(refwidth=1, refnum=5, span=False)
axs = fig.subplots([[1, 1, 2], [3, 4, 2], [3, 4, 5]], hratios=[2.2, 1, 1])
axs.format(xlabel='xlabel', ylabel='ylabel', suptitle='Complex SubplotGrid')
axs[0].format(ec='black', fc='gray1', lw=1.4)
axs[1, 1:].format(fc='blush')
axs[1, :1].format(fc='sky blue')
axs[-1, -1].format(fc='gray4', grid=False)
axs[0].plot((state.rand(50, 10) - 0.5).cumsum(axis=0), cycle='Grays_r', lw=2)
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5.图例、colorbar灵活设置

  • 图例、colorbar位置指定

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  • 图例、colorbar：On-the-fly，

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  • 图例、colorbar：Figure-wide

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  • 图例外观个性化：可轻松设置图例顺序、位置、颜色等等，

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  • colorbar外观个性化：可轻松设置colorbar的刻度、标签、宽窄等，

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6.更加优化的绘图指令

7、整合地图库Cartopy和basemap

Cartopy和basemap是Python里非常强大的地图库，proplot将cartopy和basemap进行了整合，解决了basemap使用需要创建新的axes、cartopy使用时代码冗长等缺陷。

【绘图】比Matplotlib更强大：ProPlot

个性化设置，

【绘图】比Matplotlib更强大：ProPlot

支持cartopy中的各种投影，'cyl', 'merc', 'mill', 'lcyl', 'tmerc', 'robin', 'hammer', 'moll', 'kav7', 'aitoff', 'wintri', 'sinu', 'geos', 'ortho', 'nsper', 'aea', 'eqdc', 'lcc', 'gnom', 'npstere', 'nplaea', 'npaeqd', 'npgnom', 'igh', 'eck1', 'eck2', 'eck3', 'eck4', 'eck5', 'eck6'

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当然，也支持basemap中的各种投影，'cyl', 'merc', 'mill', 'cea', 'gall', 'sinu', 'eck4', 'robin', 'moll', 'kav7', 'hammer', 'mbtfpq', 'geos', 'ortho', 'nsper', 'vandg', 'aea', 'eqdc', 'gnom', 'cass', 'lcc', 'npstere', 'npaeqd', 'nplaea'。

【绘图】比Matplotlib更强大：ProPlot

8、更美观的colormaps, colors和fonts

proplot除了整合seaborn, cmocean, SciVisColor及Scientific Colour Maps projects中的colormaps之外，还增加了新的colormaps，同时增加PerceptualColormap方法来制作colormaps(貌似比Matplotlib的ListedColormap、LinearSegmentedColormap好用)，ContinuousColormap和DiscreteColormap方法修改colormaps等等。

proplot中可非常便利的添加字体。

  • proplot新增colormaps

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  • PerceptualColormap制作colormaps

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  • 将多个colormaps融合

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  • ContinuousColormap和DiscreteColormap方法修改colormaps

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  • proplot添加字体

自定义的.ttc、.ttf等格式字体保存~/.proplot/fonts文件中。

9、全局参数设置更灵活

新的rc方法更新全局参数

import proplot as pplt
import numpy as np# 多种方法Update全局参数
pplt.rc.metacolor = 'gray6'
pplt.rc.update({'fontname': 'Source Sans Pro', 'fontsize': 11})
pplt.rc['figure.facecolor'] = 'gray3'
pplt.rc.axesfacecolor = 'gray4'# 使用Update后的全局参数：with pplt.rc.context法
with pplt.rc.context({'suptitle.size': 13}, toplabelcolor='gray6', metawidth=1.5):fig = pplt.figure(figwidth=6, sharey='limits', span=False)axs = fig.subplots(ncols=2)
N, M = 100, 7
state = np.random.RandomState(51423)
values = np.arange(1, M + 1)
cycle = pplt.get_colors('grays', M - 1) + ['red']
for i, ax in enumerate(axs):data = np.cumsum(state.rand(N, M) - 0.5, axis=0)lines = ax.plot(data, linewidth=3, cycle=cycle)# 使用Update后的全局参数：format()法
axs.format(grid=False, xlabel='xlabel', ylabel='ylabel',toplabels=('Column 1', 'Column 2'),suptitle='Rc settings demo',suptitlecolor='gray7',abc='[A]', abcloc='l',title='Title', titleloc='r', titlecolor='gray7'
)# 恢复设置
pplt.rc.reset()
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全局设置'ggplot', 'seaborn'的style

import proplot as pplt
import numpy as np
state = np.random.RandomState(51423)
data = state.rand(10, 5)# Set up figure
fig, axs = pplt.subplots(ncols=2, nrows=2, span=False, share=False)
axs.format(suptitle='Stylesheets demo')
styles = ('ggplot', 'seaborn', '538', 'bmh')# 直接使用format()方法
for ax, style in zip(axs, styles):ax.format(style=style, xlabel='xlabel', ylabel='ylabel', title=style)ax.plot(data, linewidth=3)
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END

本篇到这里就结束了。想学习更多Python、人工智能、交叉学科相关知识，点击关注博主，带你从基础到进阶。若有需要提供科研指导、代码支持，资源获取或者付费咨询的伙伴们，可以添加博主个人联系方式！

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来源：https://github.com/lukelbd/proplot

参考：https://mp.weixin.qq.com/s/8M5GRGj13hcfnnruqz7kmA

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