吐槽 - 新人常见Python的槽点，如何克服

Legendary

关于Python的吐槽：



在python上想要实现一个目的有太多种做法了，对于没有系统学习某一个Library的人来说，直接谷歌答案，结果往往很不友好：



1. 官方指南上的说明往往是函数后面跟着一堆符号，具体怎么用一个例子都没有，绝大多数情况下（除非函数非常简单）看完官方指南以后还要去各大论坛搜案例和对应的代码。

2. 由于实现方法特别多，所以论坛上的解决方案五花八门。有时候眼前一亮发现方法A可以解决，试了以后发现自己的数据格式（或者之前做的处理）不适用这个A，于是搜其他方法，但其他方法自己又不一定看得懂，不会套用，往往一个小问题搜上好几个小时。

就拿coloerbar来说吧，单独一张折线图的colorbar有很多种设置方法，而如果一张图里有很多小图，每个小colorbar的设置可能方法就又不一样了。更可怕的是如果你用了不同的Library出了不同类型的图，调这些小东西占的时间不比计算少。比如Basemap出的多张填色小图，想统一色标的最大最小值，用clim，vmin_vimax,都是无效的。

3. Python计算和出图的速度比NCL差远了，出几张图的时间够我在这里吐槽这么久了。

以上问题有终极解决方案的跪求回帖

cwllsss

我觉得确定要用python的话，最好是能在了解自己所要完成的工作（数据信息、要达到目的）的基础上面，利用能搜索到的经验结合自己的思考去做吧。而且搜索的时候，一开始可能比较泛，但是自己有思考的话，其他的东西都是为自己的思路做服务的，而不是搜索的内容来主导自己的思路。都是相辅相成的吧。
不同的编程作图语言都各有各的特色和好处，选择合适自己的就行了。

MyOpenGFM

在有限的时间内无法学习无限的知识

御风者

还是用ncl方便，除非要去搞深度学习之类的东西。

失落的积雨云

没有用过NCL，但觉得Python计算和出图还是挺快的，而且整体来看出图比NCL美观，只不过找案例脚本和调格式确实比较恼火。

Masterpiece

这些问题轮不到我们这些学气象的人去操心，如果实在想要吐槽，请去Python社区或者其他GNU社区，那边讨论楼主提出的这些问题比这边还要多，而且还都是业界大牛...

至于basemap.pcolormesh的几个param无法设置应该是功能不完备的原因，Basemap已经停止开发和维护了，这个问题也无解，但可以尝试先用basemap坐标投影好之后，再用ax.pcolormesh画在相应的子图上。

另外尽量不要用for循环，如果能数组化或者矢量化是最快的

平流层的萝卜

用了python之后，关于debug的一个感触就是，必须要配合非正常上网方式，在谷歌或StackOverflow里提问，这样往往会得到比直接阅读原英文文档更好的效果。
仅仅凭借百度的资源，是远远不够的。

tanyueye

同感啊！
有两个方面让人恼火，一个是包安装。包之间不兼容现象太多，比如更新pyQt5后，Spyder就打不开了。类似这种情况太多了。虽说用conda安装能避免很多坑，但是有些包conda又安装不了。有时候安装包实在是耗费精力。
另一个是说明文档太简单了。许多包没有详细介绍，导致使用时需要另外搜索相关用法，这种搜索来的用法往往是片面的，这点和MATLAB的官方说明文档比起来差太多太多了。ps:计算速度也比MATLAB稍微慢一些，不过出的图比MATLAB好看。

坎坷

ncl和python两个的学习成本其实差不多，但两个的功能是天差地别，python肯定方便且全面的多。不过你要之前就会ncl，其实够用就行了