Plotly画十年天气风向雷达图动态展示

好的，我可以给你讲一下如何使用 Plotly 来画十年天气风向雷达图的动态展示。

首先，你需要准备好你的数据。假设你有十年的天气数据，每个数据点包含日期、风向和风速信息。你可以将这些数据存储在一个 Pandas 数据框中。

然后，你需要使用 Plotly 的图表库来创建一个雷达图。你可以使用 `go.Scatterpolar()` 函数来创建一个雷达图，然后将每个数据点添加到图表中。

接下来，你需要使用 Plotly 的动画库来创建一个动态的图表。你可以使用 `animation_frames` 参数来指定每一帧的数据，并使用 `layout.updatemenus` 参数来创建一个下拉菜单，让用户可以选择不同的年份。

最后，你可以将你的动态图表保存为 HTML 文件，或者将其嵌入到你的网页中。

以下是一个简单的代码示例：

import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import plotly.offline as pyo

# 读取数据
data = pd.read_csv('weather_data.csv')

# 创建雷达图
fig = go.Figure()

for year in range(2010, 2021):
    # 选择当前年份的数据
    year_data = data[data['year'] == year]

    # 添加数据点到雷达图中
    fig.add_trace(go.Scatterpolar(
        r=year_data['wind_speed'],
        theta=year_data['wind_direction'],
        mode='markers',
        name=str(year)
    ))

# 创建动画
fig.update_layout(
    updatemenus=[
        dict(
            type='buttons',
            showactive=False,
            buttons=[
                dict(
                    label='Play',
                    method='animate',
                    args=[
                        None,
                        dict(
                            frame=dict(duration=500),
                            fromcurrent=True,
                            transition=dict(duration=300, easing='quadratic-in-out')
                        )
                    ]
                )
            ]
        )
    ],
    sliders=[
        dict(
            active=0,
            steps=[
                dict(
                    label=str(year),
                    method='animate',
                    args=[
                        [str(year)],
                        dict(
                            frame=dict(duration=500, redraw=True),
                            mode='immediate'
                        )
                    ]
                )
                for year in range(2010, 2021)
            ]
        )
    ]
)

# 设置布局
fig.update_layout(
    polar=dict(
        radialaxis=dict(visible=True)
    ),
    showlegend=True
)

# 展示图表
pyo.plot(fig, filename='weather_animation.html')

注意，这只是一个简单的示例，你可以根据你的具体需求进行修改和扩展。