用python绘制风向玫瑰图

在Python中，我们可以使用matplotlib库来创建风向玫瑰图，这是一种常见的统计图形，用于表示一段时间内风向的分布情况。下面是一个简单的步骤：

1. 首先，你需要安装`matplotlib`库以及可能需要的`pandas`库来处理数据。如果还没有安装，可以使用以下命令：

   pip install matplotlib pandas

2. 导入所需的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

3. 准备数据，通常数据会包含风向角度（通常是0到360度范围）和对应的频率。如果你的数据是以列表或其他结构存储的，可以将其转换成pandas DataFrame。

4. 使用`pandas`计算各方向的累计频率或直方图数据：

# 假设 data 是一个字典，{'direction': [0, 45, 90, ..., 315], 'frequency': [10, 20, ..., 5]}
df = pd.DataFrame(data)
angle_counts, bin_edges = np.histogram(df['direction'], bins=range(0, 361))
cumulative_counts = angle_counts.cumsum()

这里`np.histogram()`函数用于生成频率分布，`cumulative_counts`则是累计频率数组。

5. 绘制风向玫瑰图：

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(bin_edges[:-1], cumulative_counts, width=(bin_edges[1] - bin_edges[0]), align='edge', edgecolor='black')

# 添加标签和标题
ax.set(xlim=[0, 360], ylim=[0, max(cumulative_counts) + 10], xlabel='风向 (度)', ylabel='次数')
ax.set_xticks(np.arange(0, 361, 45))  # 根据需求调整刻度间隔
ax.set_xticklabels(['N', 'NE', 'E', 'SE', 'S', 'SW', 'W', 'NW'])  # 添加风向标记

plt.title('风向玫瑰图')
plt.show()

这将显示一个基本的风向玫瑰图，你可以根据需要自定义颜色、标记和其他细节。