风玫瑰图 Python

风玫瑰图是一种统计图表，通常用于表示某个地点风向频率分布的情况。在Python中，你可以使用matplotlib库来创建这样的图形。以下是一个简单的步骤：

1. 首先，你需要安装matplotlib和pandas库，如果尚未安装，可以使用`pip install matplotlib pandas`命令。

2. 导入所需的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

3. 准备数据，这可以是一个包含两个列（风向角度和频率）的DataFrame，或者是一个二维数组。

4. 创建风玫瑰图：

def create_wind_rose(data):
    # 将角度转换为0-360度范围
    data['angle'] = (data['angle'] + 90) % 360

    # 使用pandas的pivot_table函数将数据重塑为适合绘制风玫瑰图的格式
    df_pivot = pd.pivot_table(data, values='frequency', index='angle', columns=None, aggfunc='sum')

    # 使用plt.pie和plt.scatter等函数绘制图形
    fig, ax = plt.subplots()
    wedges, texts, autotexts = ax.pie(df_pivot.values.flatten(), labels=df_pivot.columns, autopct='%1.1f%%')
    ax.set_title('Wind Rose Diagram')
    plt.gca().set_aspect('equal')  # 保持圆形比例

    # 添加风向箭头
    directions = list(range(0, 360, 45))
    for d in directions:
        ax.annotate('', xy=(d, 1), xycoords='axes fraction',
                    xytext=(-.2, .2), textcoords='offset points',
                    arrowprops=dict(arrowstyle='-|>', connectionstyle='arc3,rad=.2'))

    return fig

# 假设你已经有了名为wind_data的数据集
fig = create_wind_rose(wind_data)
plt.show()