Python数据可视化——风析图

简介: Python数据可视化——风析图

1.前言

无论您是气象学家、环境科学家、数据工程师还是仅仅是对大气的流动颇感兴趣的数据爱好者,Python风析图都是一种强大的工具,可以用来分析气象数据、绘制天气图,甚至可以帮助我们更好地了解气象、大气科学的相关知识。本文将重点介绍如何在Python中构建专业级的风析图,让您在可视化分析气象数据时更加得心应手。

1.风析图的概念

风析图是一种用于表示和分析天气现象的可视化工具,它通过箭头的长度和方向来表示风的速度和方向,同时可以使用箭头的颜色和填充信息来显示其他气象参数的变化。风析图最初是用来表示气象数据,但在其他领域,如工程、地理、地质等中,也可以用来可视化其他类型的数据,如流体或水流情况等。

2.Python中绘制风析图的工具

Python中有多种库可以用来绘制风析图,但本文将介绍两个最常用的库,它们分别是:Basemap和Cartopy。这两个库都是专门用来绘制地图数据的库,它们提供了各种方法和函数,可以用来绘制各种天气图形和可视化图表。由于Cartopy是最新的库,因此在最新的Python环境中,建议使用Cartopy,如果您对Matplotlib和Basemap有更深入的了解和熟悉,则可以使用Basemap。下面,我们将重点介绍在Python中使用Cartopy库绘制风析图的基本步骤。

绘制风析图的步骤

安装依赖项

在绘制风析图之前,我们需要先安装依赖项和必要的库。可以通过pip命令来安装Cartopy和其他相关的库:

!pip install numpy matplotlib cartopy`

1.准备数据

绘制风向是使用风向角和风速数据,我们可以从气象数据源如NOAA、天气网、中国气象局官网等获取需要绘制的数据。在此,我们以NOAA的数据为例。在NOAA的官网上,我们可以免费下载每日的气象信息,其中包括全球各地的风速数据、温度数据、气压数据等。我们可以将该数据保存在计算机或云端存储空间中,用于后续的可视化过程。

2.导入库和数据

在导入库和数据时,我们需要使用Cartopy、Matplotlib和Numpy等库来支持绘图和数据处理。我们也需要从数据源中读取气象数据,并将其解析为需要的数据类型。下面是代码示例:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs

3.读取气象数据

url = 'https://www.ncei.noaa.gov/data/global-summary-of-the-day/access'
file = 'gsod_2020.tar.gz'
data = np.genfromtxt(url + '/' + file, delimiter=',', usecols=[0, 1, 3, 6, 7, 10],
                     dtype=['U11', 'U7', float, float, float, float], invalid_raise=False)

4.解析读取的气象数据

station_ids = np.char.strip(data['f0'])
dates = np.char.strip(data['f1'])
latitudes = data['f2']
longitudes = data['f3']
temperatures = data['f4']
windspeeds = data['f5']
绘制基础地图
在绘制风析图时,先绘制一张基础地图是很重要的。基础地图应该包括地图选定区域内的所有重要地物和线条,如海岸线、河流、道路、城市、省界等。例如,我们可以使用Cartopy的PlateCarree投影,并设置中心经度和纬度来定义绘制区域:

5.绘制基础地图

fig = plt.figure(figsize=(12, 12))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())
ax.set_extent([70, 140, 15, 60], crs=ccrs.PlateCarree())
ax.coastlines(resolution='10m', linewidth=1)
ax.add_feature(ccrs.cartopy.feature.LAKES, alpha=0.5)
ax.add_feature(ccrs.cartopy.feature.RIVERS, linewidth=1, alpha=0.5)
ax.add_feature(ccrs.cartopy.feature.BORDERS, linewidth=1, alpha=0.5)
ax.add_feature(ccrs.cartopy.feature.STATES, linewidth=1, alpha=0.5)
ax.gridlines(linestyle='--')

上述代码使用add_subplot方法创建一个轴,并使用PlateCarree投影来显示地图。设置了“set_extent”方法来指定绘制区域,并添加了各种地物和线条。

绘制风向图

有了基础地图后,我们可以开始编写绘制风向图的代码了。在Cartopy中,绘制箭头图的方法是使用Quiver方法。下面是在Cartopy里绘制风向图的脚本和结果图:

6.绘制风向图

scale = 1
quiver = ax.quiver(longitudes, latitudes, windspeeds * np.sin(wind_angles), windspeeds * np.cos(wind_angles),
                   windspeeds, transform=ccrs.PlateCarree(), scale=scale, linewidth=0.5)
qk = ax.quiverkey(quiver, 0.1, 0.1, 10, '10 m/s', labelpos='W')
风向图

上述代码使用Quiver函数在地图上绘制风向图,并设置了箭头的大小和颜色,以体现风等参数的变化。

添加气象图例

最后,在风向图的基础上,我们可以为图形添加图例,以便于对数据进行更深入的理解和分析。下面代码展现了如何在风向图上添加气象图例:

7.添加气象图例

plt.title('NOAA Weather Observations (Jan 1, 2020)')
plt.legend(frameon=False, labelspacing=1, loc='upper left')
plt.text(103.5, 58.9, 'Temperature ($^{\circ}$F):', fontsize=8)
plt.text(103.5, 57.0, 'Wind Speed (m/s):', fontsize=8)

上述代码使用text函数在图形中添加气象图例,以使其更具可读性和易解释性。

总结

Python是一种强大的编程语言,可用于处理和分析各种气象数据。使用Python中的Cartopy库,我们可以在较短时间内生成专业级别的风析图。在设计和绘制风向图时,您可以按照上述的步骤和代码实现方法,并通过自己的想象力和创造力,进行更加丰富和有趣的尝试与创新。

目录
相关文章
|
1天前
|
数据可视化 数据挖掘 数据处理
Python数据可视化:利用Matplotlib打造精美图表
数据可视化在数据分析和展示中起着至关重要的作用,Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库之一,提供了丰富的绘图功能和灵活性。本文将介绍如何利用Matplotlib库来创建各种类型的精美图表,助力你更好地展示数据和分析结果。
|
1天前
|
数据可视化 数据挖掘 数据处理
Python中的数据可视化——探索Matplotlib库
在当今数据驱动的时代,数据可视化扮演着至关重要的角色,而Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库之一,为我们提供了强大的绘图功能和灵活性。本文将深入探讨Matplotlib库的基本用法和高级特性,帮助读者更好地利用Python进行数据可视化。
8 3
|
2天前
|
数据可视化 数据挖掘 数据处理
利用Python实现简单的数据可视化分析工具
本文将介绍如何利用Python中的Matplotlib库和Pandas库,结合数据分析技术,快速构建一个简单而强大的数据可视化分析工具。通过本文的指导,读者可以轻松地对数据进行可视化分析,为数据科学和决策提供有力支持。
|
2天前
|
数据可视化 数据挖掘 数据处理
利用Python实现简单的数据可视化
本文将介绍如何利用Python中的Matplotlib库和Seaborn库实现简单的数据可视化,通过图表展示数据分布、趋势和关联性,帮助读者更直观地理解数据。
15 1
|
2天前
|
数据采集 存储 数据可视化
微博数据可视化分析:利用Python构建信息图表展示话题热度
微博数据可视化分析:利用Python构建信息图表展示话题热度
|
3天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
Python中的数据可视化技术及应用
数据可视化在当今信息时代扮演着至关重要的角色,Python作为一种流行的编程语言,拥有丰富的数据可视化库和工具,能够帮助开发者轻松地实现数据的可视化展示。本文将介绍Python中常用的数据可视化技术及其在实际应用中的情景,以及如何利用这些技术提升数据分析和展示效果。
|
3天前
|
数据可视化 数据挖掘 数据处理
使用Python的数据可视化技术提升分析效率
在当今信息爆炸的时代,数据分析已经成为各行各业的重要工作之一。本文将介绍如何利用Python的数据可视化技术,结合常见的数据分析库,快速高效地实现数据分析与可视化,提升分析效率和结果展示效果。
|
13天前
|
数据可视化 Python
探索数据:Python 数据可视化实战
在数据分析和探索的过程中,将数据以可视化的方式呈现出来是非常重要的。通过图形和图表,我们可以更直观地理解数据的分布、趋势和关系。Python 提供了许多强大的数据可视化库,使得创建各种类型的图表变得容易。在这篇文章中,我们将介绍一些常用的 Python 数据可视化库,并通过实际案例来展示如何使用它们进行数据可视化。
|
14天前
|
数据可视化 数据挖掘 BI
用 Python 进行数据可视化的艺术
数据可视化是一种将数据以图形或图表的形式展示出来的技术,它可以帮助我们更直观地理解和分析数据。通过数据可视化,我们可以将复杂的数字和数据转化为易于理解和解释的图表、图形和可视化报表。
|
16天前
|
数据可视化 数据挖掘 数据处理
深入浅出:使用Python实现数据可视化
在海量数据的时代,如何有效地理解和呈现数据成为了一个挑战。本文将介绍如何使用Python中的Matplotlib和Seaborn库来实现数据的可视化,使复杂的数据集通过图形的方式变得易于理解。我们将从基础知识开始,逐步深入到创建多种类型的图表,包括条形图、折线图、散点图等,并探讨如何对图表进行美化和高级定制,以满足不同场景的需求。此外,本文还将简要介绍如何使用Pandas进行数据处理,为数据可视化做准备。无论你是数据分析师、科研人员还是普通爱好者,本文都能帮助你更好地利用Python实现数据的可视化展示。
10 0