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[源代码] 【python自动绘图】气象数据可视化metedraw

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新浪微博达人勋

发表于 2022-2-10 23:16:33 | 显示全部楼层 |阅读模式

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朋友的气象数据可视化项目metedraw,目标是实现自动绘图处理一些不太复杂的气象数据。如果感兴趣的朋友多的话,会更新使用示例。

【github地址】
在github搜索orange-Nan主页,metedraw仓库,文件、使用说明、和示例数据都在这里了

【metedraw介绍】
metedraw是一个主要面向于大气科学、海洋科学、环境科学等专业的数据可视化项目,您可以使用metedraw来完成一些简单的气象、环境等数据可视化的工作。
我们的初衷是方便这些专业的学生、科研工作者、从业人员——因为他们通常有大量的数据需要处理,但是大部分只是较为简单的分析。因此我们认为可以开发这样的一个项目,简化那些重复的机械的劳动。



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Nicko叔叔 + 5
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新浪微博达人勋

 楼主| 发表于 2022-2-11 14:25:38 | 显示全部楼层
代码如下:
import metedraw as md
import matplotlib.pyplot as plt

file = r'C:\Users\Alex\Desktop\Shenyang_meteorological_month.csv'
lack_values = -999
md.year_mean(file,lack_values,2015,2020)

plt.suptitle('2015-2020 annual variation of meteorological data in Shenyang',fontsize=10)
plt.savefig('C:/Users/Alex/Desktop/Shenyang_meteorological_annual_variation.jpg')
plt.show()

主要特色是:
1.自动解析时间(大部分气象数据为时间序列,文件第一列为时间)
2.自动筛选缺测值(或者用-999这样的数值标记的缺测值、异常值)
3.自动根据文件中所有变量生成相应的子图,并进行排列

适合复杂度不高、机械重复大量分析工作,或者python初学者的气象数据处理工作

1.0版本目前提供了4种气象中常用的时间分析功能:时间序列、年变化、月变化、日变化

文件和代码均可以在github上获取(orange-Nan主页,metedraw),后续也会在github发布优化和更多功能的升级版本,可以关注一下
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新浪微博达人勋

 楼主| 发表于 2022-2-10 23:21:34 | 显示全部楼层
画的图长这样
snow_cover_area.jpg
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新浪微博达人勋

 楼主| 发表于 2022-2-10 23:19:04 | 显示全部楼层

项目地址

本帖最后由 Alexandra 于 2022-2-10 23:21 编辑

图片。。。
QQ图片20220210231716.png
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新浪微博达人勋

发表于 2022-2-11 08:09:34 | 显示全部楼层
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新浪微博达人勋

发表于 2022-2-11 08:19:14 | 显示全部楼层
瞧瞧去先
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新浪微博达人勋

发表于 2022-2-11 13:14:40 | 显示全部楼层
瞧瞧去先{:5_275:}{:5_275:}
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新浪微博达人勋

 楼主| 发表于 2022-2-11 14:17:41 | 显示全部楼层
本帖最后由 Alexandra 于 2022-2-11 20:27 编辑

用美国国家气候数据中心(NCDC)的数据画了两张图,第一张是4个气象要素的年变化的:
2015-2020年沈阳市气象数据年变化(温度、露点、气压、风速)
Shenyang_meteorological_month_variation1.jpg
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新浪微博达人勋

 楼主| 发表于 2022-2-11 14:41:06 | 显示全部楼层
本帖最后由 Alexandra 于 2022-2-11 20:28 编辑

第二张是4个气象要素的月变化的:

Shenyang_meteorological_month_variation.jpg
Shenyang_meteorological_month_linesc.jpg
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新浪微博达人勋

 楼主| 发表于 2022-2-11 20:31:32 | 显示全部楼层
第一张图的代码,这个在示例教程里面也有的,数据也是可以在github上下载。

import metedraw as md
import matplotlib.pyplot as plt

file = r'C:\Users\Alex\Desktop\metedraw\Shenyang_meteorological_month.csv'
lack_values = -999
color_list1 = ['#9ACD32','#6B8E23','#8FBC8F','#006400']
md.year_mean(file,lack_values,2015,2020,scheme = 'bar',range_adjustment = [1,3,4],color_list = color_list1)

plt.suptitle('2015-2020 annual variation of meteorological data in Shenyang',fontsize=15,y=0.92)
plt.savefig('C:/Users/Alex/Desktop/Shenyang_meteorological_annual_variation.jpg')
plt.show()
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