Python爬取天气数据及可视化分析
正文
大家好,我是Python人工智能技术
天气预报我们每天都会关注,我们可以根据未来的天气增减衣物、安排出行,每天的气温、风速风向、相对湿度、空气质量等成为关注的焦点。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。
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,如果想爬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.body | |
data = body.find('div', {'id': '7d'})# 找到div标签且id = 7d |
下面爬取当天的数据
data2 = body.find_all('div',{'class':'left-div'}) | |
text = data2[2].find('script').string | |
text = text[text.index('=')+1 :-2] | |
jd = json.loads(text) | |
dayone = jd['od']['od2'] | |
final_day = [] | |
count = 0 | |
for i in dayone: | |
temp = [] | |
if count <=23: | |
temp.append(i['od21']) | |
temp.append(i['od22']) | |
temp.append(i['od24']) | |
temp.append(i['od25']) | |
temp.append(i['od26']) | |
temp.append(i['od27']) | |
temp.append(i['od28']) | |
final_day.append(temp) | |
count = count +1 |
下面爬取7天的数据
ul = data.find('ul') | |
li = ul.find_all('li') | |
i = 0 | |
for day in li: | |
if i < 7 and i > 0: | |
temp = [] | |
date = day.find('h1').string | |
date = date[0:date.index('日')] | |
temp.append(date) | |
inf = day.find_all('p') | |
temp.append(inf[0].string) | |
tem_low = inf[1].find('i').string | |
if inf[1].find('span') is None: | |
tem_high = None | |
else: | |
tem_high = inf[1].find('span').string | |
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') | |
for j in wind: | |
temp.append(j['title']) | |
wind_scale = inf[2].find('i').string | |
index1 = wind_scale.index('级') | |
temp.append(int(wind_scale[index1-1:index1])) | |
final.append(temp) | |
i = i + 1 | |
return 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爬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天的数据爬取过程,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
前面将爬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)
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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.首先根据爬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:对中国天气网进行爬取天气数据并保存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
import requests | |
from bs4 import BeautifulSoup | |
import csv | |
import json | |
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" " | |
def get_content(html): | |
"""处理得到有用信息保存数据文件""" | |
final = [] | |
bs = BeautifulSoup(html, "html.parser") | |
body = bs.body | |
data = body.find('div', {<!-- -->'id': '7d'}) | |
data2 = body.find_all('div',{<!-- -->'class':'left-div'}) | |
text = data2[2].find('script').string | |
text = text[text.index('=')+1 :-2] | |
jd = json.loads(text) | |
dayone = jd['od']['od2'] | |
final_day = [] | |
count = 0 | |
for i in dayone: | |
temp = [] | |
if count <=23: | |
temp.append(i['od21']) | |
temp.append(i['od22']) | |
temp.append(i['od24']) | |
temp.append(i['od25']) | |
temp.append(i['od26']) | |
temp.append(i['od27']) | |
temp.append(i['od28']) | |
final_day.append(temp) | |
count = count +1 | |
ul = data.find('ul') | |
li = ul.find_all('li') | |
i = 0 | |
for day in li: | |
if i < 7 and i > 0: | |
temp = [] | |
date = day.find('h1').string | |
date = date[0:date.index('日')] | |
temp.append(date) | |
inf = day.find_all('p') | |
temp.append(inf[0].string) | |
tem_low = inf[1].find('i').string | |
if inf[1].find('span') is None: | |
tem_high = None | |
else: | |
tem_high = inf[1].find('span').string | |
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') | |
for j in wind: | |
temp.append(j['title']) | |
wind_scale = inf[2].find('i').string | |
index1 = wind_scale.index('级') | |
temp.append(int(wind_scale[index1-1:index1])) | |
final.append(temp) | |
i = i + 1 | |
return final_day,final | |
def get_content2(html): | |
"""处理得到有用信息保存数据文件""" | |
final = [] | |
bs = BeautifulSoup(html, "html.parser") | |
body = bs.body | |
data = body.find('div', {<!-- -->'id': '15d'}) | |
ul = data.find('ul') | |
li = ul.find_all('li') | |
final = [] | |
i = 0 | |
for day in li: | |
if i < 8: | |
temp = [] | |
date = day.find('span',{<!-- -->'class':'time'}).string | |
date = date[date.index('(')+1:-2] | |
temp.append(date) | |
weather = day.find('span',{<!-- -->'class':'wea'}).string | |
temp.append(weather) | |
tem = day.find('span',{<!-- -->'class':'tem'}).text | |
temp.append(tem[tem.index('/')+1:-1]) | |
temp.append(tem[:tem.index('/')-1]) | |
wind = day.find('span',{<!-- -->'class':'wind'}).string | |
if '转' in wind: | |
temp.append(wind[:wind.index('转')]) | |
temp.append(wind[wind.index('转')+1:]) | |
else: | |
temp.append(wind) | |
temp.append(wind) | |
wind_scale = day.find('span',{<!-- -->'class':'wind1'}).string | |
index1 = wind_scale.index('级') | |
temp.append(int(wind_scale[index1-1:index1])) | |
final.append(temp) | |
return final | |
def 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") | |
url1 = 'http://www.weather.com.cn/weather/101280701.shtml' | |
url2 = 'http://www.weather.com.cn/weather15d/101280701.shtml' | |
html1 = getHTMLtext(url1) | |
data1, data1_7 = get_content(html1) | |
html2 = getHTMLtext(url2) | |
data8_14 = get_content2(html2) | |
data14 = data1_7 + data8_14 | |
write_to_csv('weather14.csv',data14,14) | |
write_to_csv('weather1.csv',data1,1) | |
if __name__ == '__main__': | |
main() |
data1_analysis.py:
# data1_analysis.py | |
import matplotlib.pyplot as plt | |
import numpy as np | |
import pandas as pd | |
import math | |
def 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_factor | |
def 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.py | |
import matplotlib.pyplot as plt | |
import numpy as np | |
import pandas as pd | |
import math | |
def 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 wind | |
def 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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