本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行获取，保存为csv文件，之后用matplotlib、numpy、pandas对数据进行可视化处理和分析，得到温湿度度变化曲线、空气质量图、风向雷达图等结果，为获得未来天气信息提供了有效方法python编程代码画红心。
1、数据获取
请求网站链接
首先查看中国天气网的网址：http://www.weather.com.cn/weather/101280701.shtml这里就访问本地的天气网址，如果想获取不同的地区只需修改最后的101280701地区编号即可，前面的weather代表是7天的网页，weather1d代表当天，weather15d代表未来14天。这里就主要访问7天和14天的中国天气网。采用requests.get()方法，请求网页，如果成功访问，则得到的是网页的所有字符串文本。这就是请求过程。
def getHTMLtext(url): """请求获得网页内容""" try: r = requests.get(url, timeout = 30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding print("成功访问") return r.text except: print("访问错误") return" "
提取有用信息
这里采用BeautifulSoup库对刚刚获取的字符串进行数据提取，首先对网页进行检查，找到需要获取数据的标签：
可以发现7天的数据信息在div标签中并且id=“7d”，并且日期、天气、温度、风级等信息都在ul和li标签中，所以我们可以使用BeautifulSoup对获取的网页文本进行查找div标签id=“7d”，找出他包含的所有的ul和li标签，之后提取标签中相应的数据值，保存到对应列表中。
这里要注意一个细节就是有时日期没有最高气温，对于没有数据的情况要进行判断和处理。另外对于一些数据保存的格式也要提前进行处理，比如温度后面的摄氏度符号，日期数字的提取，和风级文字的提取，这需要用到字符查找及字符串切片处理。
def get_content(html):"""处理得到有用信息保存数据文件"""final = [] # 初始化一个列表保存数据bs = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 创建BeautifulSoup对象body = bs.bodydata = body.find('div', {'id': '7d'}) # 找到div标签且id = 7d
下面获取当天的数据
data2 = body.find_all('div',{'class':'left-div'})text = data2[2].find('').string text = text[text.index('=')+1 :-2] # 移除改var data=将其变为json数据jd = json.loads(text)dayone = jd['od']['od2'] # 找到当天的数据final_day = [] # 存放当天的数据count = 0for i in dayone:temp = []if count <=23:temp.append(i['od21']) # 添加时间temp.append(i['od22']) # 添加当前时刻温度temp.append(i['od24']) # 添加当前时刻风力方向temp.append(i['od25']) # 添加当前时刻风级temp.append(i['od26']) # 添加当前时刻降水量temp.append(i['od27']) # 添加当前时刻相对湿度temp.append(i['od28']) # 添加当前时刻控制质量#print(temp)final_day.append(temp)count = count +1
下面获取7天的数据
ul = data.find('ul') # 找到所有的ul标签li = ul.find_all('li') # 找到左右的li标签i = 0 # 控制获取的天数for day in li: # 遍历找到的每一个liif i < 7 and i > 0:temp = [] # 临时存放每天的数据date = day.find('h1').string # 得到日期date = date[0:date.index('日')] # 取出日期号temp.append(date) inf = day.find_all('p') # 找出li下面的p标签,提取第一个p标签的值，即天气temp.append(inf[0].string) tem_low = inf[1].find('i').string # 找到最低气温 if inf[1].find('span') is None: # 天气预报可能没有最高气温 tem_high = None else: tem_high = inf[1].find('span').string # 找到最高气温 temp.append(tem_low[:-1]) if tem_high[-1] == '℃': temp.append(tem_high[:-1]) else: temp.append(tem_high) wind = inf[2].find_all('span') # 找到风向 for j in wind: temp.append(j['title']) wind_scale = inf[2].find('i').string # 找到风级 index1 = wind_scale.index('级') temp.append(int(wind_scale[index1-1:index1])) final.append(temp)i = i + 1return final_day,final
同样对于/weather15d：15天的信息，也做同样的处理，这里经过查看后发现他的15天网页中只有8-14天，前面的1-7天在/weather中，这里就分别访问两个网页将获取得到的数据进行合并得到最终14天的数据。- 前面是未来14天的数据获取过程，对于当天24小时的天气信息数据，经过查找发现他是一个json数据，可以通过json.loads()
方法获取当天的数据，进而对当天的天气信息进行提取。
保存csv文件
前面将获取的数据添加到列表中，这里引入csv库，利用f_csv.writerow(header)和f_csv.writerows(data)方法，分别写入表头和每一行的数据，这里将1天和未来14天的数据分开存储，分别保存为weather1.csv和weather14.csv，下面是他们保存的表格图：
2.可视化分析
当天温度变化曲线图
采用matplotlib中plt.plot()方法绘制出一天24小时的温度变化曲线，并用plt.text()方法点出最高温和最低温，并画出平均温度线，下图为温度变化曲线图：(代码见附录)
分析可以发现这一天最高温度为33℃，最低温度为28℃，并且平均温度在20.4℃左右，通过对时间分析，发现昼夜温差5℃，低温分布在凌晨，高温分布在中午到下午的时间段。
当天相对湿度变化曲线图
采用matplotlib中plt.plot()方法绘制出一天24小时的湿度变化曲线，并画出平均相对湿度线，下图为湿度变化曲线图：(代码见附录)
分析可以发现这一天最高相对湿度为86%，最低相对湿度为58℃，并且平均相对湿度在75%左右，通过对时间分析，清晨的湿度比较大，而下午至黄昏湿度较小。
温湿度相关性分析图
经过前面两个图的分析我们可以感觉到温度和湿度之间是有关系的，为了更加清楚直观地感受这种关系，使用plt.scatter()方法将温度为横坐标、湿度为纵坐标，每个时刻的点在图中点出来，并且计算相关系数，下图为结果图：
分析可以发现一天的温度和湿度具有强烈的相关性，他们呈负相关，这就说明他们时间是负相关关系，并且进一步分析，当温度较低时，空气中水分含量较多，湿度自然较高，而温度较高时，水分蒸发，空气就比较干 燥，湿度较低，符合平时气候现象。
空气质量指数柱状图
空气质量指数AQI是定量描述空气质量状况的指数，其数值越大说明空气污染状况越重，对人体健康的危害也就越大。一般将空气质量指数分为6个等级，等级越高说明污染越严重，下面使用plt.bar方法对一天24小时的空气质量进行了柱状图绘制，并且根据6个等级的不同，相应的柱状图的颜色也从浅到深，也表明污染逐步加重，更直观的显示污染情况，并且也将最高和最低的空气质量指数标出，用虚线画出平均的空气质量指数，下图是绘制结果图：
上面这张是南方珠海的控制质量图，可以看出空气质量指数最大也是在健康范围，说明珠海空气非常好，分析可以发现这一天最高空气质量指数达到了35，最低则只有14，并且平均在25左右，通过时间也可以发现，基本在清晨的时候是空气最好的时候（4-9点），在下午是空气污染最严重的时候，所以清晨一般可以去外面呼吸新鲜的空气，那时污染最小。
而下面这个空气质量图是选取的北方的一个城市，可以看到这里的环境远远比不上珠海。
风向风级雷达图
统计一天的风力和风向，由于风力风向使用极坐标的方式展现较好，所以这里采用的是极坐标的方式展现一天的风力风向图，将圆分为8份，每一份代表一个风向，半径代表平均风力，并且随着风级增高，蓝色加深，最后结果如下所示：
分析可以发现这一天西南风最多，平均风级达到了1.75级，东北风也有小部分1.0级，其余空白方向无来风。
未来14天高低温变化曲线图
统计未来14天的高低温度变化，并绘制出他们的变化曲线图，分别用虚线将他们的平均气温线绘制出来，最后结果如下所示：
分析可以发现未来14天高温平均气温为30.5℃，温度还是比较高，但是未来的第8天有降温，需要做好降温准备，低温前面处于平稳趋势，等到第8天开始下降，伴随着高温也下降，整体温度下降，低温平均在27℃左右。
未来14天风向风级雷达图
统计未来14天的风向和平均风力，并和前面一样采用极坐标形式，将圆周分为8个部分，代表8个方向，颜色越深代表风级越高，最后结果如下所示：
分析可以发现未来14天东南风、西南风所占主要风向，风级最高达到了5级，最低的西风平均风级也有3级。
未来14天气候分布饼图
统计未来14天的气候，并求每个气候的总天数，最后将各个气候的饼图绘制出来，结果如下所示：
分析可以发现未来14天气候基本是“雨”、“阴转雨”和“阵雨”，下雨的天数较多,结合前面的气温分布图可以看出在第8-9天气温高温下降，可以推测当天下雨，导致气温下降。
3、结论
1.首先根据获取的温湿度数据进行的分析，温度从早上低到中午高再到晚上低，湿度和温度的趋势相反，通过相关系数发现温度和湿度有强烈的负相关关系，经查阅资料发现因为随着温度升高水蒸汽蒸发加剧，空气中水分降低湿度降低。当然，湿度同时受气压和雨水的影响，下雨湿度会明显增高。
2.经查阅资料空气质量不仅跟工厂、汽车等排放的烟气、废气等有关，更为重要的是与气象因素有关。由于昼夜温差明显变化，当地面温度高于高空温度时，空气上升，污染物易被带到高空扩散；当地面温度低于一定高度的温度时，天空形成逆温层，它像一个大盖子一样压在地面上空，使地表空气中各种污染物不易扩散。一般在晚间和清晨影响较大，而当太阳出来后，地面迅速升温，逆温层就会逐渐消散，于是污染空气也就扩散了。
3.风是由气压在水平方向分布的不均匀导致的。风受大气环流、地形、水域等不同因素的综合影响，表现形式多种多样，如季风、地方性的海陆风、山谷风等，一天的风向也有不同的变化，根据未来14天的风向雷达图可以发现未来所有风向基本都有涉及，并且没有特别的某个风向，原因可能是近期没有降水和气文变化不大，导致风向也没有太大的变化规律。
4.天气是指某一个地区距离地表较近的大气层在短时间内的具体状态。跟某瞬时内大气中各种气象要素分布的综合表现。根据未来14天的天气和温度变化可以大致推断出某个时间的气候，天气和温度之间也是有联系的。
4、代码框架
代码主要分为weather.py：对中国天气网进行获取取天气数据并保存csv文件；data1_analysis.py：对当天的天气信息进行可视化处理；data14_analysis.py：对未来14天的天气信息进行可视化处理。下面是代码的结构图：
附源代码
weather.py
# weather.pyimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport csvimport jsondef getHTMLtext(url): """请求获得网页内容""" try: r = requests.get(url, timeout = 30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding print("成功访问") return r.text except: print("访问错误") return" " def get_content(html): """处理得到有用信息保存数据文件""" final = [] # 初始化一个列表保存数据 bs = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 创建BeautifulSoup对象 body = bs.body data = body.find('div', {<!-- -->'id': '7d'}) # 找到div标签且id = 7d # 下面获取当天的数据 data2 = body.find_all('div',{<!-- -->'class':'left-div'}) text = data2[2].find('').string text = text[text.index('=')+1 :-2] # 移除改var data=将其变为json数据 jd = json.loads(text) dayone = jd['od']['od2'] # 找到当天的数据 final_day = [] # 存放当天的数据 count = 0 for i in dayone: temp = [] if count <=23: temp.append(i['od21']) # 添加时间 temp.append(i['od22']) # 添加当前时刻温度 temp.append(i['od24']) # 添加当前时刻风力方向 temp.append(i['od25']) # 添加当前时刻风级 temp.append(i['od26']) # 添加当前时刻降水量 temp.append(i['od27']) # 添加当前时刻相对湿度 temp.append(i['od28']) # 添加当前时刻控制质量#print(temp) final_day.append(temp) count = count +1 # 下面获取7天的数据 ul = data.find('ul') # 找到所有的ul标签 li = ul.find_all('li') # 找到左右的li标签 i = 0 # 控制获取的天数 for day in li: # 遍历找到的每一个li if i < 7 and i > 0: temp = [] # 临时存放每天的数据 date = day.find('h1').string # 得到日期 date = date[0:date.index('日')] # 取出日期号 temp.append(date) inf = day.find_all('p') # 找出li下面的p标签,提取第一个p标签的值，即天气 temp.append(inf[0].string) tem_low = inf[1].find('i').string # 找到最低气温 if inf[1].find('span') is None: # 天气预报可能没有最高气温 tem_high = None else: tem_high = inf[1].find('span').string # 找到最高气温 temp.append(tem_low[:-1]) if tem_high[-1] == '℃': temp.append(tem_high[:-1]) else: temp.append(tem_high) wind = inf[2].find_all('span') # 找到风向 for j in wind: temp.append(j['title']) wind_scale = inf[2].find('i').string # 找到风级 index1 = wind_scale.index('级') temp.append(int(wind_scale[index1-1:index1])) final.append(temp) i = i + 1 return final_day,final#print(final) def get_content2(html): """处理得到有用信息保存数据文件""" final = [] # 初始化一个列表保存数据 bs = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 创建BeautifulSoup对象 body = bs.body data = body.find('div', {<!-- -->'id': '15d'}) # 找到div标签且id = 15d ul = data.find('ul') # 找到所有的ul标签 li = ul.find_all('li') # 找到左右的li标签 final = [] i = 0 # 控制获取的天数 for day in li: # 遍历找到的每一个li if i < 8: temp = [] # 临时存放每天的数据 date = day.find('span',{<!-- -->'class':'time'}).string # 得到日期 date = date[date.index('（')+1:-2] # 取出日期号 temp.append(date) weather = day.find('span',{<!-- -->'class':'wea'}).string # 找到天气 temp.append(weather) tem = day.find('span',{<!-- -->'class':'tem'}).text # 找到温度 temp.append(tem[tem.index('/')+1:-1]) # 找到最低气温 temp.append(tem[:tem.index('/')-1]) # 找到最高气温 wind = day.find('span',{<!-- -->'class':'wind'}).string # 找到风向 if '转' in wind: # 如果有风向变化 temp.append(wind[:wind.index('转')]) temp.append(wind[wind.index('转')+1:]) else: # 如果没有风向变化，前后风向一致 temp.append(wind) temp.append(wind) wind_scale = day.find('span',{<!-- -->'class':'wind1'}).string # 找到风级 index1 = wind_scale.index('级') temp.append(int(wind_scale[index1-1:index1])) final.append(temp) return finaldef write_to_csv(file_name, data, day=14): """保存为csv文件""" with open(file_name, 'a', errors='ignore', newline='') as f: if day == 14: header = ['日期','天气','最低气温','最高气温','风向1','风向2','风级'] else: header = ['小时','温度','风力方向','风级','降水量','相对湿度','空气质量'] f_csv = csv.writer(f) f_csv.writerow(header) f_csv.writerows(data)def main(): """主函数""" print("Weather test") # 珠海 url1 = 'http://www.weather.com.cn/weather/101280701.shtml' # 7天天气中国天气网 url2 = 'http://www.weather.com.cn/weather15d/101280701.shtml' # 8-15天天气中国天气网 html1 = getHTMLtext(url1) data1, data1_7 = get_content(html1) # 获得1-7天和当天的数据 html2 = getHTMLtext(url2) data8_14 = get_content2(html2) # 获得8-14天数据 data14 = data1_7 + data8_14#print(data) write_to_csv('weather14.csv',data14,14) # 保存为csv文件 write_to_csv('weather1.csv',data1,1)if __name__ == '__main__': main()
data1_analysis.py:
# data1_analysis.pyimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdimport mathdef tem_curve(data): """温度曲线绘制""" hour = list(data['小时']) tem = list(data['温度']) for i in range(0,24): if math.isnan(tem[i]) == True: tem[i] = tem[i-1] tem_ave = sum(tem)/24 # 求平均温度 tem_max = max(tem) tem_max_hour = hour[tem.index(tem_max)] # 求最高温度 tem_min = min(tem) tem_min_hour = hour[tem.index(tem_min)] # 求最低温度 x = [] y = [] for i in range(0, 24): x.append(i) y.append(tem[hour.index(i)]) plt.figure(1) plt.plot(x,y,color='red',label='温度') # 画出温度曲线 plt.scatter(x,y,color='red') # 点出每个时刻的温度点 plt.plot([0, 24], [tem_ave, tem_ave], c='blue', linestyle='--',label='平均温度') # 画出平均温度虚线 plt.text(tem_max_hour+0.15, tem_max+0.15, str(tem_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最高温度 plt.text(tem_min_hour+0.15, tem_min+0.15, str(tem_min), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最低温度 plt.xticks(x) plt.legend() plt.title('一天温度变化曲线图') plt.xlabel('时间/h') plt.ylabel('摄氏度/℃') plt.show()def hum_curve(data): """相对湿度曲线绘制""" hour = list(data['小时']) hum = list(data['相对湿度']) for i in range(0,24): if math.isnan(hum[i]) == True: hum[i] = hum[i-1] hum_ave = sum(hum)/24 # 求平均相对湿度 hum_max = max(hum) hum_max_hour = hour[hum.index(hum_max)] # 求最高相对湿度 hum_min = min(hum) hum_min_hour = hour[hum.index(hum_min)] # 求最低相对湿度 x = [] y = [] for i in range(0, 24): x.append(i) y.append(hum[hour.index(i)]) plt.figure(2) plt.plot(x,y,color='blue',label='相对湿度') # 画出相对湿度曲线 plt.scatter(x,y,color='blue') # 点出每个时刻的相对湿度 plt.plot([0, 24], [hum_ave, hum_ave], c='red', linestyle='--',label='平均相对湿度') # 画出平均相对湿度虚线 plt.text(hum_max_hour+0.15, hum_max+0.15, str(hum_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最高相对湿度 plt.text(hum_min_hour+0.15, hum_min+0.15, str(hum_min), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最低相对湿度 plt.xticks(x) plt.legend() plt.title('一天相对湿度变化曲线图') plt.xlabel('时间/h') plt.ylabel('百分比/%') plt.show()def air_curve(data): """空气质量曲线绘制""" hour = list(data['小时']) air = list(data['空气质量']) print(type(air[0])) for i in range(0,24): if math.isnan(air[i]) == True: air[i] = air[i-1] air_ave = sum(air)/24 # 求平均空气质量 air_max = max(air) air_max_hour = hour[air.index(air_max)] # 求最高空气质量 air_min = min(air) air_min_hour = hour[air.index(air_min)] # 求最低空气质量 x = [] y = [] for i in range(0, 24): x.append(i) y.append(air[hour.index(i)]) plt.figure(3) for i in range(0,24): if y[i] <= 50: plt.bar(x[i],y[i],color='lightgreen',width=0.7) # 1等级 elif y[i] <= 100: plt.bar(x[i],y[i],color='wheat',width=0.7) # 2等级 elif y[i] <= 150: plt.bar(x[i],y[i],color='orange',width=0.7) # 3等级 elif y[i] <= 200: plt.bar(x[i],y[i],color='orangered',width=0.7) # 4等级 elif y[i] <= 300: plt.bar(x[i],y[i],color='darkviolet',width=0.7) # 5等级 elif y[i] > 300: plt.bar(x[i],y[i],color='maroon',width=0.7) # 6等级 plt.plot([0, 24], [air_ave, air_ave], c='black', linestyle='--') # 画出平均空气质量虚线 plt.text(air_max_hour+0.15, air_max+0.15, str(air_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最高空气质量 plt.text(air_min_hour+0.15, air_min+0.15, str(air_min), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最低空气质量 plt.xticks(x) plt.title('一天空气质量变化曲线图') plt.xlabel('时间/h') plt.ylabel('空气质量指数AQI') plt.show()def wind_radar(data): """风向雷达图""" wind = list(data['风力方向']) wind_speed = list(data['风级']) for i in range(0,24): if wind[i] == "北风": wind[i] = 90 elif wind[i] == "南风": wind[i] = 270 elif wind[i] == "西风": wind[i] = 180 elif wind[i] == "东风": wind[i] = 360 elif wind[i] == "东北风": wind[i] = 45 elif wind[i] == "西北风": wind[i] = 135 elif wind[i] == "西南风": wind[i] = 225 elif wind[i] == "东南风": wind[i] = 315 degs = np.arange(45,361,45) temp = [] for deg in degs: speed = [] # 获取 wind_deg 在指定范围的风速平均值数据 for i in range(0,24): if wind[i] == deg: speed.append(wind_speed[i]) if len(speed) == 0: temp.append(0) else: temp.append(sum(speed)/len(speed)) print(temp) N = 8 theta = np.arange(0.+np.pi/8,2*np.pi+np.pi/8,2*np.pi/8) # 数据极径 radii = np.array(temp) # 绘制极区图坐标系 plt.axes(polar=True) # 定义每个扇区的RGB值（R,G,B），x越大，对应的颜色越接近蓝色 colors = [(1-x/max(temp), 1-x/max(temp),0.6) for x in radii] plt.bar(theta,radii,width=(2*np.pi/N),bottom=0.0,color=colors) plt.title('一天风级图',x=0.2,fontsize=20) plt.show()def calc_corr(a, b): """计算相关系数""" a_avg = sum(a)/len(a) b_avg = sum(b)/len(b) cov_ab = sum([(x - a_avg)*(y - b_avg) for x,y in zip(a, b)]) sq = math.sqrt(sum([(x - a_avg)**2 for x in a])*sum([(x - b_avg)**2 for x in b])) corr_factor = cov_ab/sq return corr_factordef corr_tem_hum(data): """温湿度相关性分析""" tem = data['温度'] hum = data['相对湿度'] plt.scatter(tem,hum,color='blue') plt.title("温湿度相关性分析图") plt.xlabel("温度/℃") plt.ylabel("相对湿度/%") plt.text(20,40,"相关系数为："+str(calc_corr(tem,hum)),fontdict={<!-- -->'size':'10','color':'red'}) plt.show() print("相关系数为："+str(calc_corr(tem,hum)))def main(): plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 解决中文显示问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 data1 = pd.read_csv('weather1.csv',encoding='gb2312') print(data1) tem_curve(data1) hum_curve(data1) air_curve(data1) wind_radar(data1) corr_tem_hum(data1)if __name__ == '__main__': main()
data14_analysis.py:
# data14_analysis.pyimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdimport mathdef tem_curve(data): """温度曲线绘制""" date = list(data['日期']) tem_low = list(data['最低气温']) tem_high = list(data['最高气温']) for i in range(0,14): if math.isnan(tem_low[i]) == True: tem_low[i] = tem_low[i-1] if math.isnan(tem_high[i]) == True: tem_high[i] = tem_high[i-1] tem_high_ave = sum(tem_high)/14 # 求平均高温 tem_low_ave = sum(tem_low)/14 # 求平均低温 tem_max = max(tem_high) tem_max_date = tem_high.index(tem_max) # 求最高温度 tem_min = min(tem_low) tem_min_date = tem_low.index(tem_min) # 求最低温度 x = range(1,15) plt.figure(1) plt.plot(x,tem_high,color='red',label='高温') # 画出高温度曲线 plt.scatter(x,tem_high,color='red') # 点出每个时刻的温度点 plt.plot(x,tem_low,color='blue',label='低温') # 画出低温度曲线 plt.scatter(x,tem_low,color='blue') # 点出每个时刻的温度点 plt.plot([1, 15], [tem_high_ave, tem_high_ave], c='black', linestyle='--') # 画出平均温度虚线 plt.plot([1, 15], [tem_low_ave, tem_low_ave], c='black', linestyle='--') # 画出平均温度虚线 plt.legend() plt.text(tem_max_date+0.15, tem_max+0.15, str(tem_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最高温度 plt.text(tem_min_date+0.15, tem_min+0.15, str(tem_min), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最低温度 plt.xticks(x) plt.title('未来14天高温低温变化曲线图') plt.xlabel('未来天数/天') plt.ylabel('摄氏度/℃') plt.show()def change_wind(wind): """改变风向""" for i in range(0,14): if wind[i] == "北风": wind[i] = 90 elif wind[i] == "南风": wind[i] = 270 elif wind[i] == "西风": wind[i] = 180 elif wind[i] == "东风": wind[i] = 360 elif wind[i] == "东北风": wind[i] = 45 elif wind[i] == "西北风": wind[i] = 135 elif wind[i] == "西南风": wind[i] = 225 elif wind[i] == "东南风": wind[i] = 315 return winddef wind_radar(data): """风向雷达图""" wind1 = list(data['风向1']) wind2 = list(data['风向2']) wind_speed = list(data['风级']) wind1 = change_wind(wind1) wind2 = change_wind(wind2) degs = np.arange(45,361,45) temp = [] for deg in degs: speed = [] # 获取 wind_deg 在指定范围的风速平均值数据 for i in range(0,14): if wind1[i] == deg: speed.append(wind_speed[i]) if wind2[i] == deg: speed.append(wind_speed[i]) if len(speed) == 0: temp.append(0) else: temp.append(sum(speed)/len(speed)) print(temp) N = 8 theta = np.arange(0.+np.pi/8,2*np.pi+np.pi/8,2*np.pi/8) # 数据极径 radii = np.array(temp) # 绘制极区图坐标系 plt.axes(polar=True) # 定义每个扇区的RGB值（R,G,B），x越大，对应的颜色越接近蓝色 colors = [(1-x/max(temp), 1-x/max(temp),0.6) for x in radii] plt.bar(theta,radii,width=(2*np.pi/N),bottom=0.0,color=colors) plt.title('未来14天风级图',x=0.2,fontsize=20) plt.show()def weather_pie(data): """绘制天气饼图""" weather = list(data['天气']) dic_wea = {<!-- --> } for i in range(0,14): if weather[i] in dic_wea.keys(): dic_wea[weather[i]] += 1 else: dic_wea[weather[i]] = 1 print(dic_wea) explode=[0.01]*len(dic_wea.keys()) color = ['lightskyblue','silver','yellow','salmon','grey','lime','gold','red','green','pink'] plt.pie(dic_wea.values(),explode=explode,labels=dic_wea.keys(),autopct='%1.1f%%',colors=color) plt.title('未来14天气候分布饼图') plt.show()def main(): plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 解决中文显示问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 data14 = pd.read_csv('weather14.csv',encoding='gb2312') print(data14) tem_curve(data14) wind_radar(data14) weather_pie(data14)if __name__ == '__main__': main()
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