威布尔分布风电python

威布尔分布是一种常用于描述风速的概率分布模型。在Python中，可以使用SciPy库中的stats模块来进行威布尔分布的拟合和参数估计。首先，需要导入相应的库和数据，然后使用fit方法来拟合数据并得到拟合的参数。接下来，可以使用拟合的参数来生成威布尔分布的概率密度函数，并进行可视化。

以下是一个示例代码，展示了如何使用Python进行威布尔分布的拟合和可视化：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import stats

# 读取数据
filename = r'E:\python总结\实例数据\matplotlib画玫瑰图\Sta_WLS7-4880-0420-0728.xlsx'
datat = pd.read_excel(filename, sheet_name='原始数据')
dt = datat.loc[:, ('90m Wind Speed (m/s)', '90m Wind Direction (°)')]
dt = dt.dropna()

# 拟合威布尔分布
shape, loc, scale = stats.weibull_min.fit(dt['90m Wind Speed (m/s)'])
print("威布尔分布的参数：shape={}, scale={}".format(shape, scale))

# 生成威布尔分布的概率密度函数
x = np.linspace(0, max(dt['90m Wind Speed (m/s)']), 100)
pdf = stats.weibull_min.pdf(x, shape, loc, scale)

# 绘制威布尔分布的概率密度函数
plt.plot(x, pdf, label='Weibull Distribution')
plt.hist(dt['90m Wind Speed (m/s)'], bins=20, density=True, alpha=0.5, label='Wind Speed')
plt.xlabel('Wind Speed (m/s)')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.legend()
plt.show()

在这个示例中，我们首先导入了所需的库，并读取了原始数据。然后，使用`stats.weibull_min.fit`方法拟合了威布尔分布，并得到了拟合的参数。接下来，使用`stats.weibull_min.pdf`方法生成了威布尔分布的概率密度函数，并使用`plt.plot`方法绘制了概率密度函数曲线。最后，使用`plt.hist`方法绘制了原始数据的直方图，并通过设置`density=True`来将直方图转换为概率密度。最终，使用`plt.show`方法显示了图形。

希望这个示例能够帮助你理解如何在Python中使用威布尔分布进行风速分析。如果你需要更多关于威布尔分布的详细信息，可以参考[2]中提供的链接。