大家好，我是辰哥（文末送书）

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。

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]   # 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
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 = Noneelse: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

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

# 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 = []          # 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 &lt;=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for day in li:          # 遍历找到的每一个liif i &lt; 7 and i &gt; 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 = Noneelse: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#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.bodydata = body.find('div', {<!-- -->'id': '15d'})          # 找到div标签且id = 15dul = 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for day in li:               # 遍历找到的每一个liif i &lt; 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.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] &lt;= 50:plt.bar(x[i],y[i],color='lightgreen',width=0.7)  # 1等级elif y[i] &lt;= 100:plt.bar(x[i],y[i],color='wheat',width=0.7)   # 2等级elif y[i] &lt;= 150:plt.bar(x[i],y[i],color='orange',width=0.7)   # 3等级elif y[i] &lt;= 200:plt.bar(x[i],y[i],color='orangered',width=0.7)  # 4等级elif y[i] &lt;= 300:plt.bar(x[i],y[i],color='darkviolet',width=0.7)  # 5等级elif y[i] &gt; 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] = 90elif wind[i] == "南风":wind[i] = 270elif wind[i] == "西风":wind[i] = 180elif wind[i] == "东风":wind[i] = 360elif wind[i] == "东北风":wind[i] = 45elif wind[i] == "西北风":wind[i] = 135elif wind[i] == "西南风":wind[i] = 225elif wind[i] == "东南风":wind[i] = 315degs = 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 = 8theta = 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/sqreturn 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.py
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import 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] = 90elif wind[i] == "南风":wind[i] = 270elif wind[i] == "西风":wind[i] = 180elif wind[i] == "东风":wind[i] = 360elif wind[i] == "东北风":wind[i] = 45elif wind[i] == "西北风":wind[i] = 135elif wind[i] == "西南风":wind[i] = 225elif wind[i] == "东南风":wind[i] = 315return 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 = 8theta = 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]] += 1else:dic_wea[weather[i]] = 1print(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()
赠书福利▊《Python +Excel高效办公:轻松实现Python数据分析与可视化》
【内容简介】

  • 从Python语言 的基础语法讲起，介绍了如 何使用Python实现各种常用 的Excel数据处理操作，并 给出若干个Python商业数据 分析应用案例。通过本书的 学习，读者应该可以自动化 批量完成日常的Excel数据 处理工作，从而避免烦琐的 手工操作。

  • 涵盖的主 要内容包括：Python开发环 境搭建：Python语法基础： Python文件管理：用Python 操作Excel工作簿、工作表 、单元格、表格：用 matplotib和xwings在Excel 中自动绘制统计图表： Pandas数据结构、Pandas 数数据处理和数据分析操作 ：用Python分析客户数据、 销售数据、广告数据等。

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