生成一段相似风过程匹配的python代码

在Python中，模拟风过程通常涉及到随机数生成和时间序列数据的处理。下面是一个简单的例子，使用numpy库来创建一个基于高斯分布的风速变化过程：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义风速的标准差和均值
wind_speed_std = 5.0  # 风速标准差 (m/s)
wind_speed_mean = 10.0  # 风速平均值 (m/s)

# 设定时间步长和总时间长度
time_step = 0.1  # 时间间隔 (s)
total_time = 60.0  # 总时间 (s)
num_steps = int(total_time / time_step)

# 生成风速的时间序列
wind_speeds = wind_speed_mean + wind_speed_std * np.random.randn(num_steps)

# 创建时间数组
times = np.arange(0, total_time, time_step)

# 绘制风速随时间的变化
plt.plot(times, wind_speeds, label='Wind Speed')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Wind Speed (m/s)')
plt.title('Simulated Wind Speed Process')
plt.legend()
plt.show()