Python绘制气象数据

本文将向您介绍如何使用Python绘制气象数据的方法，包括数据获取、数据预处理以及数据可视化等方面。

一、数据获取与预处理

气象数据是一个海量的数据集，我们可以通过现有的气象数据API或气象数据开放平台获取相关气象数据。在Python中，我们可以使用requests库发出HTTP请求来获取数据。

import requests

url = "http://api.weather.com.cn/data/sk/101010100.html?\
                                    appkey=示例密钥&\
                                    callback=getData&_=1485532591026"

res = requests.get(url)
res.encoding = 'utf-8'
print(res.text)

上述代码使用了requests库向指定的气象数据API发送HTTP请求，并将结果以文本形式打印出来。在实际应用中，请使用自己的API密钥，以确保数据安全。

接下来，在数据预处理方面，我们通常需要对原始数据进行清洗、筛选、聚合以及格式转换等操作，以使得数据更具可读性，并能够适用于不同的数据可视化工具。例如，我们可以将获取到的气象数据转换为Pandas中的DataFrame格式，并对数据进行简单的清洗与处理。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.txt', delimiter='\t', header=None, names=['city', 'time', 'temp', 'wind'])
data.drop(['city'], axis=1, inplace=True)
data.drop_duplicates(subset=['time'], keep='last', inplace=True)
data.set_index('time', inplace=True)

上述代码将从文件中读取的气象数据转换为Pandas中的DataFrame格式，并对数据进行一些简单的清洗、去重、重置索引等操作，以便于后续数据可视化的处理。

二、数据可视化

1. 绘制气温与时间的折线图

我们可以使用Python中的matplotlib库来绘制气温与时间的折线图，以直观地反映气温随时间的变化趋势。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(data['temp'])
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Temperature')
plt.show()

上述代码将DataFrame中的气温数据作为y轴，时间序列作为x轴，绘制出气温随时间变化的折线图，并在图中添加了x轴和y轴的标签，以便于用户理解。运行代码后，我们可以得到如下的气温随时间变化的折线图。

2. 绘制某城市的风力玫瑰图

风力玫瑰图是一种常用的气象数据可视化方式，可以直观地展示某个地区的风向和风速分布情况。Python中的windrose库提供了方便易用的风力玫瑰图绘制工具。

from windrose import WindroseAxes
from matplotlib import pyplot as plt
 
# 数据准备，计算风向和风速
directions = data['wind'].apply(lambda x: int(x.split(',')[0]))
speeds = data['wind'].apply(lambda x: int(x.split(',')[1]))
 
# 绘制风力玫瑰图
ax = WindroseAxes.from_ax()
ax.bar(directions, speeds, normed=True, opening=0.8,
       edgecolor='white')
ax.set_legend()
ax.set_title('Wind Rose Plot')
plt.show()

上述代码中，我们将气象数据中的风向与风速提取出来，并使用windrose库绘制出某个城市的风力玫瑰图，并在图中添加了标题和图例，以便于用户理解。运行代码后，我们可以得到如下的某城市的风力玫瑰图。

3. 绘制某个地区的温度地图

温度地图是一种直观的大气温度分布图，可以帮助人们更好地了解大气的温度分布情况。Python中的basemap库提供了方便易用的地图绘制工具，可以轻松地绘制出自己想要的各种地图。

需要注意的是，绘制温度地图需要使用底图，并且底图需要与温度数据在地理位置上相对应。因此，我们需要使用底图获取工具，如Google Earth等，来获取指定地区的底图，并将底图与温度数据进行配对。这里为了简化操作，我们假设已经获取了与温度数据相匹配的底图。

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import numpy as np
 
# 数据准备，获取与温度数据相匹配的底图
lons = np.array([116.4, 117.9, 115.5, 118.5, 111.8])
lats = np.array([39.9, 36.3, 38.0, 31.2, 37.5])
temps = np.array([19, 17, 21, 25, 18])
 
# 绘制温度地图
m = Basemap(llcrnrlon=105, llcrnrlat=0, urcrnrlon=135,
            urcrnrlat=50, projection='mill')
x, y = m(lons, lats)
m.drawcoastlines()
m.pcolor(x, y, temps)
m.colorbar()
plt.show()

上述代码中，我们用numpy模块生成了五个城市的经纬度数据与温度数据，然后使用mpl_toolkits.basemap库绘制了一张温度地图，并在地图上标记出了五个城市的位置、温度值，并添加了颜色条等信息。运行代码后，我们可以得到如下的一个地区的温度分布地图。