不知道你们有没有遇到过这样的甲方or领导or老师or审稿人or Other，每次都会死揪住你的图不放，非说你画的图，没有感觉。。
这感觉，除了你肚子里的蛔虫，神特么也猜不出来你是什么feel啊！
不过话又说回来，虽然这个所谓的“感觉”，非常之主观，非常之任性，非常之不可描述。。但事实上，它也还是有迹可循的！
在过去的十多年间，NCL可以算作是称霸气象领域的一个主要绘图软件——哪怕GrADS是你大学时期的必修课，你对它早已十分熟悉，但也会因为NCL图片的清爽怡人而一秒沉沦，毫不犹豫地抛弃晦暗糊涂的GrADS；哪怕你曾经为MATLAB丰富的数学库所吸引，但还是会因为NCL的细腻柔和而放弃MATLAB充满工业感的坚硬风格。
所以，这也就造成了早你十多年入行的甲方or领导or老师or审稿人or Other，他们对于NCL出图风格的习惯和认同。这个时候，你作为一名习惯于用Python的新生代选手，画出来的图片自然是有着Python，尤其是matplotlib风格的图片，自然是会让“老”人们觉得，怪怪的。
但是，现在的NCL，对于新人们来说，真的是过时了。尤其是，NCAR自己都放弃了对NCL的维护和更新，而且NCL的最新版本V6.6.2真的是难用的一腿：它对于环境格外挑剔，你装个跟它不相干的东西，它都会立马死给你看。而且，NCAR说好的要把NCL转为Python库，甚至还列出了明确的时间节点，但是过了这么久，似乎又都没有下文了。
所以现在新学NCL，完全没有意义啊。我们只要用Python画出NCL风格的图片，就可以了嘛。
而想要模仿NCL风格，最简单的就是用NCL自带的色标啦。
要在Python中调用NCL的色标，有两种方法，一个是直接从NCL的colormap中提取出每一个颜色的rgb数值，然后再写入Python中进行绘图。
事实上，这种方法不仅可以用于重现NCL的colormap，也可以用来重现其他任何来源的colormap。
举个例子，某一天，你的甲方看到中央气象台的24小时降水预报产品（http://www.nmc.cn/publish/precipitation/1-day.html）图中的colormap，觉得高端大气上档次，同时也认为自己家的产品也必须跟国家局保持一致，于是要求你按照这个colormap画图。那你该怎么办？
首先，你需要用Python读取出这几个颜色的rgb值，并把它们写成一个单独的文件，方便以后直接调用，这里将该文件命名为TP_cma.rgb。它的内容就像这样：
然后，用这个colormap和相应的区间进行绘图：
cmpfile='TP_cma.rgb'
cmpdata=np.loadtxt(cmpfile)
cmpdata=cmpdata/255.0
nlvs = [0,0.1,10,25,50,100,250]
fig=plt.figure(figsize=[8,5],dpi=300)
plt.contourf(lon,lat,pic_data,levels=nlvs,extend='max',colors=cmpdata, zorder=0)
plt.savefig(image_out,dpi=300)
plt.close('all')
还有一种更简单的方法，就是直接调用cmaps包。它的GitHub地址如下：
https://github.com/hhuangwx/cmaps
camps包里面包含了NCL所有的colormap，这些color table的名字详见NCL官网：
http://www.ncl.ucar.edu/Document/Graphics/color_table_gallery.shtml#Blue_Purple
import matplotlib.pyplot as plt
import cmaps
import numpy as np
x = y = np.arange(-3.0, 3.01, 0.05)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = plt.mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0)
plt.pcolormesh(X,Y,Z1,cmap=cmaps.BlGrYeOrReVi200)
plt.colorbar()
plt.show()
在我印象中，cmaps库是我一位大气所的师兄写的，刚刚写到这里就去问了一下他，发现并不是。。所以现在我也不知道是谁写的了
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在网上搜了一波，终于在万能的气象家园论坛搜到了出处：
在这里，我要向“又是那隻猫”大神，还有他文中的沈大神表示深深的感谢！cmaps包帮我们省去了很多重复劳动，而且稳定健壮，非常好用！
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