在风能行业中，玫瑰图是一种常用的可视化方式，用于分析特定时期内风向的分布情况。Python中的matplotlib库提供了可方便地生成风能玫瑰图的函数，本文将介绍如何使用该函数进行可视化操作。
1. 准备数据
在绘制风能玫瑰图之前，需要准备相关的风向和风速数据。假设我们已经从气象网站上爬取了2019年某个城市的每小时风向和风速数据，并将其存储在名为“wind.csv”的CSV文件中。代码实现如下：
```
import pandas as pd
url = 'http://xxxxxxxxxxx.com/wind.csv'
data = pd.read_csv(url,encoding='utf-8')
```
2. 绘制风能玫瑰图
接下来，我们使用matplotlib中的`bar`函数绘制风能玫瑰图。风能玫瑰图可以将一天、一周甚至一年内风向和风速的分布情况呈现出来。
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据预处理
directions = list(range(0, 360, 10))
ws = np.arange(0, 12 + 1e-6, 2)
wd = data['风向']
ws = data['风速']
# 玫瑰图参数
N = len(directions)
bottom = 0
# 每个环的宽度
width = (2*np.pi) / N
# 绘图
fig = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='polar'))[0]
fig.set_theta_zero_location('N')
fig.set_theta_direction(-1)
bars = fig.bar(
x=np.radians(directions),
height=np.histogram2d(
wd, ws,
bins=[directions, ws],
range=[[0, 360], [0, 12]]
)[0],
width=width,
bottom=bottom,
)
# 颜色映射
for r, bar in zip(bars, directions):
r.set_facecolor(plt.cm.viridis(bar/360.))
r.set_alpha(0.8)
plt.suptitle('Wind Rose')
plt.savefig('wind_rose.png')
```
执行上述代码，即可生成风能玫瑰图。
3. 结论
在本文中，我们介绍了使用Python的matplotlib库绘制实现风能玫瑰图的方法。有了这个图形，你可以更好地了解风向和风速的分布情况，也可以有效地进行风能方面的分析和预测。
