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。
本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取,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。
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。
defgetHTMLtext(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") returnr.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。
defget_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]#移除改vardata=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 foriindayone: temp=[] ifcount<=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
下面爬取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#控制爬取的天数 fordayinli:#遍历找到的每一个li ifi< 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 ifinf[1].find('span')isNone:#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]) iftem_high[-1]=='℃': temp.append(tem_high[:-1]) else: temp.append(tem_high) wind=inf[2].find_all('span')#找到风向 forjinwind: 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 returnfinal_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)
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
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。
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。
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。
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 #weather.py importrequests frombs4importBeautifulSoup importcsv importjson defgetHTMLtext(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") returnr.text except: print("访问错误") return"" defget_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]#移除改vardata=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 foriindayone: temp=[] ifcount<=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 #下面爬取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#控制爬取的天数 fordayinli:#遍历找到的每一个li ifi<7andi>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 ifinf[1].find('span')isNone:#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]) iftem_high[-1]=='℃': temp.append(tem_high[:-1]) else: temp.append(tem_high) wind=inf[2].find_all('span')#找到风向 forjinwind: 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 returnfinal_day,final #print(final) defget_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#控制爬取的天数 fordayinli:#遍历找到的每一个li ifi<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'inwind:#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) returnfinal defwrite_to_csv(file_name,data,day=14): """保存为csv文件""" withopen(file_name,'a',errors='ignore',newline='')asf: ifday==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) defmain(): """主函数""" print("Weathertest") #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.py importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp importpandasaspd importmath deftem_curve(data): """温度曲线绘制""" hour=list(data['小时']) tem=list(data['温度']) foriinrange(0,24): ifmath.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=[] foriinrange(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() defhum_curve(data): """相对湿度曲线绘制""" hour=list(data['小时']) hum=list(data['相对湿度']) foriinrange(0,24): ifmath.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=[] foriinrange(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() defair_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])) foriinrange(0,24): ifmath.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=[] foriinrange(0,24): x.append(i) y.append(air[hour.index(i)]) plt.figure(3) foriinrange(0,24): ify[i]<=50: plt.bar(x[i],y[i],color='lightgreen',width=0.7)#1等级 elify[i]<=100: plt.bar(x[i],y[i],color='wheat',width=0.7)#2等级 elify[i]<=150: plt.bar(x[i],y[i],color='orange',width=0.7)#3等级 elify[i]<=200: plt.bar(x[i],y[i],color='orangered',width=0.7)#4等级 elify[i]<=300: plt.bar(x[i],y[i],color='darkviolet',width=0.7)#5等级 elify[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() defwind_radar(data): """风向雷达图""" wind=list(data['风力方向']) wind_speed=list(data['风级']) foriinrange(0,24): ifwind[i]=="北风": wind[i]=90 elifwind[i]=="南风": wind[i]=270 elifwind[i]=="西风": wind[i]=180 elifwind[i]=="东风": wind[i]=360 elifwind[i]=="东北风": wind[i]=45 elifwind[i]=="西北风": wind[i]=135 elifwind[i]=="西南风": wind[i]=225 elifwind[i]=="东南风": wind[i]=315 degs=np.arange(45,361,45) temp=[] fordegindegs: speed=[] #获取wind_deg在指定范围的风速平均值数据 foriinrange(0,24): ifwind[i]==deg: speed.append(wind_speed[i]) iflen(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)forxinradii] 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() defcalc_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)forx,yinzip(a,b)]) sq=math.sqrt(sum([(x-a_avg)**2forxina])*sum([(x-b_avg)**2forxinb])) corr_factor=cov_ab/sq returncorr_factor defcorr_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))) defmain(): 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 importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp importpandasaspd importmath deftem_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']) foriinrange(0,14): ifmath.isnan(tem_low[i])==True: tem_low[i]=tem_low[i-1] ifmath.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() defchange_wind(wind): """改变风向""" foriinrange(0,14): ifwind[i]=="北风": wind[i]=90 elifwind[i]=="南风": wind[i]=270 elifwind[i]=="西风": wind[i]=180 elifwind[i]=="东风": wind[i]=360 elifwind[i]=="东北风": wind[i]=45 elifwind[i]=="西北风": wind[i]=135 elifwind[i]=="西南风": wind[i]=225 elifwind[i]=="东南风": wind[i]=315 returnwind defwind_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=[] fordegindegs: speed=[] #获取wind_deg在指定范围的风速平均值数据 foriinrange(0,14): ifwind1[i]==deg: speed.append(wind_speed[i]) ifwind2[i]==deg: speed.append(wind_speed[i]) iflen(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)forxinradii] 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() defweather_pie(data): """绘制天气饼图""" weather=list(data['天气']) dic_wea={ } foriinrange(0,14): ifweather[i]indic_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() defmain(): 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()
-
数据
+关注
关注
8文章
6511浏览量
87590 -
网页
+关注
关注
0文章
69浏览量
18875 -
python
+关注
关注
51文章
4674浏览量
83464
原文标题:Python 爬取天气数据及可视化分析
文章出处:【微信号:AndroidPush,微信公众号:Android编程精选】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
发布评论请先 登录
相关推荐
评论