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Python 爬取天气数据及可视化分析

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来源丨Python开发者 

说在前面

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requestsBeautifulSoup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  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 = None  
    else:    
        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 + 1

return 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)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.csvweather14.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.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  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 = None  
         else:  
             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 + 1  
 return 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.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  
 for day in li:               # 遍历找到的每一个li  
     if i          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 final  
  
def 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] <= 50:  
   plt.bar(x[i],y[i],color='lightgreen',width=0.7)  # 1等级  
  elif y[i] <= 100:  
   plt.bar(x[i],y[i],color='wheat',width=0.7)   # 2等级  
  elif y[i] <= 150:  
   plt.bar(x[i],y[i],color='orange',width=0.7)   # 3等级  
  elif y[i] <= 200:  
   plt.bar(x[i],y[i],color='orangered',width=0.7)  # 4等级  
  elif y[i] <= 300:  
   plt.bar(x[i],y[i],color='darkviolet',width=0.7)  # 5等级  
  elif y[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()  
  
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] = 90  
  elif wind[i] == "南风":  
   wind[i] = 270  
  elif wind[i] == "西风":  
   wind[i] = 180  
  elif wind[i] == "东风":  
   wind[i] = 360  
  elif wind[i] == "东北风":  
   wind[i] = 45  
  elif wind[i] == "西北风":  
   wind[i] = 135  
  elif wind[i] == "西南风":  
   wind[i] = 225  
  elif wind[i] == "东南风":  
   wind[i] = 315  
 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(0,24):  
   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 = 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) 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/sq  
 return corr_factor  
  
def 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 math  
  
def 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] = 90  
  elif wind[i] == "南风":  
   wind[i] = 270  
  elif wind[i] == "西风":  
   wind[i] = 180  
  elif wind[i] == "东风":  
   wind[i] = 360  
  elif wind[i] == "东北风":  
   wind[i] = 45  
  elif wind[i] == "西北风":  
   wind[i] = 135  
  elif wind[i] == "西南风":  
   wind[i] = 225  
  elif wind[i] == "东南风":  
   wind[i] = 315  
 return wind  
  
  
def 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 = 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) 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]] += 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()  
  
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()  

作者:蚂蚁爱Python

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-End-

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