python风玫瑰图色标

在Python中，绘制风玫瑰图通常用于表示方向频率分布，比如天气数据中的风向和风速统计。Matplotlib库中的`polar()`函数配合`bar()`函数可以创建这种图表。要添加色标，通常会根据特定值给每个扇区分配颜色。例如，你可以按照风速大小或者某个属性的等级给风向赋予不同的颜色。

以下是基本步骤：

1. 导入需要的库：

import matplotlib.pyplot as plt
from collections import Counter

2. 准备数据，通常是一个字典或列表，其中包含风向角度和对应的频率或权重：

data = {
    0: 5,
    45: 10,
    90: 20,
    135: 15,
    # 更多风向和对应频率...
}

3. 创建风玫瑰图：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True))
angles = list(data.keys())
values = list(data.values())

ax.bar(angles, values, width=360 / len(angles), align='center', color='blue')

4. 可选地，添加色标或分段颜色映射，可以根据风速或其他指标进行区分：

cmap = plt.get_cmap('viridis')  # 使用你喜欢的颜色映射
colored_segments = ax.bar(angles, values, width=360 / len(angles), align='center',
                          bottom=ax.get_ylim()[0], height=ax.get_ylim()[1],
                          edgecolor='white', linewidth=1, cmap=cmap)

# 添加色标标签
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=data.min(), vmax=data.max())
sm = cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap)
sm.set_array([])  # 防止显示数值
for i in range(len(angles)):
    c = sm.to_rgba(values[i])
    ax.text(angles[i] + 18, ax.get_ylim()[1] - 5, str(values[i]), ha='center', va='bottom', color=c)

5. 显示和保存图表：

plt.title("风玫瑰图")
plt.colorbar(sm, ax=ax, orientation='horizontal')
plt.show()