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利用Python绘制多种风玫瑰图

 更新时间：2022年05月08日 10:04:14   作者：蚂蚁ailing  
这篇文章主要介绍了利用Python绘制多种风玫瑰图，风玫瑰是由气象学家用于给出如何风速和风向在特定位置通常分布的简明视图的图形工具，下文绘制实现详情，需要的小伙伴可以参考一下

前言

风玫瑰是由气象学家用于给出如何风速和风向在特定位置通常分布的简明视图的图形工具。它也可以用来描述空气质量污染源。风玫瑰工具使用Matplotlib作为后端。

安装方式直接使用：

pip install windrose

导入模块

import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
from math import pi
import windrose
from windrose import WindroseAxes, WindAxes, plot_windrose
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.io.img_tiles as cimgt

读取数据

df = pd.read_csv("./sample_wind_poitiers.csv", parse_dates=['Timestamp'])
df = df.set_index('Timestamp')

计算风速的u、v分量

df['speed_x'] = df['speed'] * np.sin(df['direction'] * pi / 180.0)
df['speed_y'] = df['speed'] * np.cos(df['direction'] * pi / 180.0)

uv风速散点图(含透明度)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8), dpi=80)
x0, x1 = ax.get_xlim()
y0, y1 = ax.get_ylim()
ax.set_aspect(abs(x1-x0)/abs(y1-y0))
ax.set_aspect('equal')
ax.scatter(df['speed_x'], df['speed_y'], alpha=0.25)
df.plot(kind='scatter', x='speed_x', y='speed_y', alpha=0.05, ax=ax)
Vw = 80
ax.set_xlim([-Vw, Vw])
ax.set_ylim([-Vw, Vw])

风玫瑰图(多种形式)

ax = WindroseAxes.from_ax()
ax.bar(df.direction.values, df.speed.values, bins=np.arange(0.01,10,1), cmap=cm.hot, lw=3)
ax.set_legend()

ax = WindroseAxes.from_ax()
ax.box(df.direction.values, df.speed.values, bins=np.arange(0.01,10,1), cmap=cm.hot, lw=3)
ax.set_legend()

plot_windrose(df, kind='contour', bins=np.arange(0.01,8,1), cmap=cm.hot, lw=3)

绘制特定月份风玫瑰图

def plot_month(df, t_year_month, *args, **kwargs):
    by = 'year_month'
    df[by] = df.index.map(lambda dt: (dt.year, dt.month))
    df_month = df[df[by] == t_year_month]
    ax = plot_windrose(df_month, *args, **kwargs)
    return ax
plot_month(df, (2014, 7), kind='contour', bins=np.arange(0, 10, 1), cmap=cm.hot)

plot_month(df, (2014, 8), kind='contour', bins=np.arange(0, 10, 1), cmap=cm.hot)

plot_month(df, (2014, 9), kind='contour', bins=np.arange(0, 10, 1), cmap=cm.hot)

绘制风速频率直方图

bins = np.arange(0,30+1,1)
bins = bins[1:]
plot_windrose(df, kind='pdf', bins=np.arange(0.01,30,1),normed=True)

在地图上绘制风玫瑰图

proj = ccrs.PlateCarree()
fig = plt.figure(figsize=(12, 6))
minlon, maxlon, minlat, maxlat = (6.5, 7.0, 45.85, 46.05)
main_ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=proj)
main_ax.set_extent([minlon, maxlon, minlat, maxlat], crs=proj)
main_ax.gridlines(draw_labels=True)
main_ax.add_wms(wms='http://vmap0.tiles.osgeo.org/wms/vmap0',layers=['basic'])
cham_lon, cham_lat = (6.8599, 45.9259)
passy_lon, passy_lat = (6.7, 45.9159)
wrax_cham = inset_axes(main_ax,
        width=1,
        height=1,
        loc='center',
        bbox_to_anchor=(cham_lon, cham_lat),
        bbox_transform=main_ax.transData,
        axes_class=windrose.WindroseAxes,

height_deg = 0.1
wrax_passy = inset_axes(main_ax,
        width="100%",
        height="100%",
        bbox_to_anchor=(passy_lon-height_deg/2, passy_lat-height_deg/2, height_deg, height_deg),
        bbox_transform=main_ax.transData,
        axes_class=windrose.WindroseAxes,
        )
wrax_cham.bar(df.direction.values, df.speed.values,bins=np.arange(0.01,10,1), lw=3)
wrax_passy.bar(df.direction.values, df.speed.values,bins=np.arange(0.01,10,1), lw=3)

for ax in [wrax_cham, wrax_passy]:
        ax.tick_params(labelleft=False, labelbottom=False)

最后：

这样绘制出来的风玫瑰看起来还是很漂亮的，并且也能够大大提高工作效率，对于那些科研人员是很有帮助的。代码以及图片效果就放在上面了。

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