python绘制风玫瑰图

可以使用Matplotlib库来绘制风玫瑰图，以下是一段简单的Python代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 风向
directions = np.arange(0, 360, 10)
# 风速
speeds = [3, 5, 7, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42]

# 绘制风玫瑰图
ax = plt.subplot(111, polar=True)
bars = ax.bar(np.deg2rad(directions), speeds, width=np.deg2rad(10),
              bottom=0.0, color='blue', alpha=0.5)

plt.show()

输出结果为：


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python 绘制风玫瑰图

风玫瑰图是一种用来展示风向和风速分布的图表，通常用于气象数据分析。在Python中，可以用matplotlib库中的polar图形模块来绘制风玫瑰图。

首先，我们需要准备风向和风速的数据。风向通常使用角度表示，而风速可以用长度表示。然后，我们可以使用matplotlib库中的polar()函数创建一个极坐标图表，并根据风向和风速的数据在图表上绘制相应的频率和长度。

下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 准备风向和风速的数据
wind_direction = np.array([10, 20, 30, 40, 50])  # 风向数据
wind_speed = np.array([2, 4, 6, 8, 10])  # 风速数据

# 创建极坐标图表
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})

# 将风向转换为弧度
theta = wind_direction * np.pi/180

# 绘制风玫瑰图
bars = ax.bar(theta, wind_speed, width=0.2)

plt.show()

通过上面的代码，我们可以得到一个简单的风玫瑰图，通过调整风向和风速的数据，我们可以得到不同的风玫瑰图表现出不同的风向和风速分布情况。个人也可以根据实际需求对风玫瑰图进行美化和定制化的处理，以展示更多的气象数据分析结果。

利用python绘制风玫瑰图

可以使用Python中的matplotlib库来绘制风玫瑰图。以下是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 风向数据，0度表示正北，顺时针旋转
wind_directions = [0, 45, 90, 135, 180, 225, 270, 315]

# 风速数据，单位为m/s
wind_speeds = [2.5, 3.7, 4.2, 5.1, 6.3, 7.5, 8.2, 9.0]

# 将风向转换为弧度制
theta = np.radians(wind_directions)

# 将风速转换为长度
radii = np.array(wind_speeds)

# 绘制风玫瑰图
ax = plt.subplot(111, projection='polar')
ax.set_theta_zero_location('N')
ax.set_theta_direction(-1)
bars = ax.bar(theta, radii, width=0.5, bottom=0.0)

# 设置每个柱子的颜色
for r, bar in zip(radii, bars):
    bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r / 10.))
    bar.set_alpha(0.5)

plt.show()

这段代码将会绘制出一个风玫瑰图，其中每个柱子的高度表示对应方向上的风速大小，颜色表示风速大小的不同。