The plotprofilemap makes spectral profile map from specified image.  
The task accepts both CASA image and FITS cube as an input.  
 
It is necessary to specify existing CASA image or FITS cube as an  
imagename. Otherwise, the task will fail. If figfile is specified,  
profile map is saved as an PNG image. Please set overwrite to False  
if you don’t want to overwrite existing file.  
 
    Keyword arguments:  
    imagename -- input image name (CASA image or FITS cube)  
    figfile -- output PNG image name. No output if figfile is empty  
               default: ’’ (no output)  
    overwrite -- overwrite existing output file  
                 default: False  
    transparent -- output transparent figure  
                   default: False  
    pol -- polarization component to be plotted. It is an index for stokes axis  
           of the image.  
           default: 0  
    spectralaxis -- spectral axis type  
                    default: ’’ (use image’s spectral axis)  
                    options: ’channel’, ’freuquency’, ’velocity’  
    restfreq -- rest frequency  
                default: ’’ (use image’s rest frequency)  
                example: ’100GHz’  
    plotrange -- spectral axis range to plot. unit for the range depends on  
                 what spectral axis is chosen: channel for ’channel’, GHz for  
                 ’frequency’, and km/s for ’velocity’  
                 default: ’’ (whole range)  
                 example: ’0~1000’ (from 0.0 to 1000.0)  
                          ’~1000’ (from minimul value to 1000.0)  
                          ’24~’ (from 24.0 to maximum value)  
    title -- title of the plot  
             default: ’’ (no title)  
    linecolor -- line color in matplotlib format  
                 default: ’b’ (blue)  
                 example: ’r’ (red), ’black’, ’#ff99ff’  
    linestyle -- line style in matplotlib format  
                 default: ’-’ (solid line)  
                 example: ’..’ (dotted line), ’.-’ (solid line with point marker)  
    linewidth -- line width in points  
                 default: 0.2  
    separatepanel -- separate panels  
                     default: True  
    plotmasked -- masked data handling  
                  default: ’empty’ (show empty panel)  
                  option: ’zero’ (plot zero level)  
                          ’none’ (show nothing)  
                          ’text’ (show text indicating ’NO DATA’)  
                          ’plot’ (plot masked data with different  
                                  color specified by maskedcolor)  
    maskedcolor -- line color for masked data  
showaxislabel -- Show axis labels on the bottom left panel  
                 default: False  
showtick -- Show ticks  
            default: False  
showticklabel -- Show tick labels on the bottom left panel  
                 default: False  
    figsize -- size of the figure  
               default: ’’ (matplotlib default)  
               example: ’10cm’ (10cm square)  
                        ’122mm,10cm’ (122mm width and 10cm height)  
    numpanels -- Number of panels  
                 default: ’’ (auto)  
                 example: ’6,8’ (nx=6, ny=8)  
                          ’8’ (nx=8, ny=8)  
 
Number of panels along horizontal and vertical direction can be specified  
via the parameter ’numpanels’. It should be a string containing numerical  
value indicating number of panels. If only one number is given it will be  
applied to both axes. If you want to provide different numbers to horizontal  
and vertical axes, you should give two numbers as a string separated by comma.  
See example of the above parameter description section.  
 
If the number of panels is less than the number of pixels of input image,  
more than one pixels are assigned to one panel. In that case, spectra to be  
shown are the average of the assigned spectra in each pixel.  
 
Default value for numpanels is empty string (’’) which corresponds to an auto  
calculation of the number of panels based on the number of pixels of input  
image. Formula for the number of horizontal and vertical panels, nh and nv,  
are as follows:  
 
    npanel = min(max(nx, ny), 8)  
    step = (max(nx, ny) - 1) / npanel + 1  
    nh = nx / step + 1  
    nv = ny / step + 1  
 
where nx and ny are the number of pixels along direction axes. In the above  
calculation, upper limit for nh and nv is 9.