python爬取2018年黄蜂的台风数据并进行路径可视化处理给出代码

好的，以下是一个示例代码，展示了如何使用 Python 爬取2018年黄蜂的台风数据并进行路径可视化处理：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs

# 爬取数据
url = 'http://typhoon.nmc.cn/weatherservice/typhoon/jsons/list_2018.json'
response = requests.get(url)
data = response.json()

# 解析数据
typhoon = None
for item in data:
    if item['name'] == 'Huangjian':
        typhoon = item
        break
if typhoon is None:
    print('未找到指定台风数据！')
    exit()

# 转换为 DataFrame 格式
df = pd.DataFrame(typhoon['data'], columns=['time', 'lat', 'lon', 'wind', 'pressure'])
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])  # 转换日期格式
df['lat'] = pd.to_numeric(df['lat'])  # 转换纬度格式
df['lon'] = pd.to_numeric(df['lon'])  # 转换经度格式

# 绘制地图
fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
ax.stock_img()
ax.coastlines()

# 绘制路径
ax.plot(df['lon'], df['lat'], label='Huangjian')

# 添加图例
ax.legend(loc='upper left', fontsize='large')

# 显示图形
plt.show()

这段代码会爬取2018年所有台风的数据，并从中筛选出名称为“Huangjian”的台风数据。然后将该台风的路径绘制在地图上。需要注意的是，这里使用了 cartopy 库进行地图投影和绘制，需要提前安装。另外，由于数据来源可能会有更新或者变动，这段代码的运行结果可能与实际情况略有出入。