basemap使用手册：链接：https://pan.baidu.com/s/1CUgQcsuYMbJAdCuij4WsLQ

提取码：aw16

如果想用箭头画风场，请看另一篇python matplotlib quiver——画箭头、风场

首先说下风羽是怎么回事：

当我们表示风向的时候，我们当然可以用简单的箭头指示即可，但箭头不能表示出风速的信息。为了简单而有效的表达出风的大小和方向，于是就创造了风羽——一个相对紧凑的图形(当然也许可以创造出更好地表示方法，但风羽先被广泛接受)。怎么来解读一个风羽呢？参看下图：

上图中长杆代表风向，短杆和小旗子代表风速。

短杆的朝向：设想你站在风速羽长杆上，末端是短杆所在一侧，你面对短杆，那么北半球画风羽，短杆在你的右侧，南半球画风羽，短杆则画在左侧，这是一种惯例。

国外：长杆代表风向，短杆代表风速，每个短杆为10knots，如果是半个短杆，则为5knots(1knot=1节=0.514m/s)

国内：长杆代表风向，短杆代表风速，每个短杆为4m/s，如果是半个短杆，则为2m/s。(1m/s=1.94knots)

(好吧，我认为这个换算单位很烦，英美仍然用着他们的英里什么的，在风速这里实际上是用的海里，海里的话当然为了当时的方便，现在沿用这些，感觉没必要，公制万岁！)

那测量风向的时候(我得到的数据就是一个角度)，记录的就是风的来向，0°应该是正北来风，90°正东来风，以此类推。

参考：

https://baike.baidu.com/item/%E9%A3%8E%E9%80%9F%E7%BE%BD/5018668

http://weather.rap.ucar.edu/info/about_windbarb.html

其次说说python中怎么画风羽：

参考：

https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.barbs.html

https://www.cnblogs.com/kallan/p/6279932.html

风羽函数：

barb(X, Y, U, V,, **kw)

barbs的参数：

X：风场数据X坐标

Y：风场数据Y坐标

U：风的水平方向分量

V：风的垂直方向分量

这里水平分量和垂直分量值得商榷，就是你的角度数据所在坐标系与函数中的不一样，有时会产生结果与你的预期不正确的情况。

实操

首先看以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

import math

ax = plt.subplot(1,1,1)

wind = [100,100,100,100]

angle = [45, 135, 225, 315]

a = range(1,5)

b = range(1,5)

ver = [spd*math.sin(math.radians(agl)) for spd,agl in zip(wind, angle)] #vertical value

hriz = [spd*math.cos(math.radians(agl)) for spd,agl in zip(wind, angle)] #horizontal value

ax.barbs(a, b, ver, hriz)

plt.show()

得到如下结果：

这不太对，我说结果不太对，是方向的问题。根据前面对风羽的介绍，45°那里的结果是西南来风，但是45°应该是东北来风啊，所以说他错了，另外几个亦复如是。我的风向是罗盘坐标系下的角度，就是上图fig a的坐标系，函数的坐标系我没找到。改的结果也很简单，试了一下，就是将水平和垂直分量的值变成其相反数，得到预期结果：

import matplotlib.pyplot as plt

import math

ax = plt.subplot(1,1,1)

wind = [100,100,100,100]

angle = [45, 135, 225, 315]

a = range(1,5)

b = range(1,5)

ver = [-spd*math.sin(math.radians(agl)) for spd,agl in zip(wind, angle)] #vertical value

hriz = [-spd*math.cos(math.radians(agl)) for spd,agl in zip(wind, angle)] #horizontal value

ax.barbs(a, b, ver, hriz)

plt.show()

结果如下：

此外，如果您想在地图上画出风羽，借助basemap，实现代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

import math

from mpl_toolkits.basemap import Basemap

ax = plt.gca()

wind = [100,100,100,100]

angle = [45, 135, 225, 315]

a = [113.9, 114.1, 114.3, 114.5]

b = [22.5, 22.6, 22.7, 22.8]

m = Basemap(llcrnrlon=113.7, llcrnrlat=22.35, urcrnrlon=114.7, urcrnrlat=22.9,\

rsphere=(6378137.00,6356752.3142),\

resolution='l', area_thresh=1000., projection='lcc', lat_1=22.5, lat_0=22.5, lon_0=114,ax=ax)

#下面两行是读取地图中的shape文件，即轮廓图

m.readshapefile(r'G:\深圳季风研究\gadm36_HKG_shp\gadm36_HKG_0', 'states',color='grey') #HongKong

m.readshapefile(r'G:\深圳季风研究\gadm36_CHN_shp\gadm36_CHN_2', 'states',color='grey') #Mainland in given lon and lat

a1,b1=m(*(a,b)) #这里将经纬度坐标转化成像素点坐标

ver = [-spd*math.sin(math.radians(agl)) for spd,agl in zip(wind, angle)]

hriz = [-spd*math.cos(math.radians(agl)) for spd,agl in zip(wind, angle)]

ax.barbs(a1,b1,ver,hriz)

plt.show()

结果如下：

注意：

关于风羽的风速，ax.barbs()中当风速在(0,2.5)时，认为无风画一圆圈，在(2.5,7.5)为一短杆。

关于颜色等问题，可以自行参考官方文档或百度之