matplotlib绘制风能玫瑰图

概述

在之前的风资源分析文章中，有提到过用widrose包来进行玫瑰图的绘制，目前的可视化绘图包有很多，但是最基础和底层的，本人认为还是matplotlib，有时候为了画1-2个图就去安装一个包，好麻烦，我就是个安装软件的渣渣，所以，推己及人，我也研究了一下，matplotlib画玫瑰图的方法，废话不多说，开始咯~~~

风能玫瑰图

玫瑰图是气象科学专业统计图表,用来统计某个地区一段时期内风向、风速发生频率，又分为“风向玫瑰图”和“风速玫瑰图”。本文中的玫瑰图是将风速和风向结合在一起，画出的风能玫瑰图。

读取数据

读取对应的测风数据，并进行数据的基本计算，在matplotlib中画图中没有集成的计算包，所以一定要充分了解绘制玫瑰图的原理，将数据通过计算来处理成绘图需要的形式，再进行调用绘图。

**1、读取数据，**并提取出绘图的风速风向数据，此时的数据是原始风速风向数据。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib as mpl

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']   #显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False      #显示负号

filename=r'E:\python总结\实例数据\matplotlib画玫瑰图\Sta_WLS7-4880-0420-0728.xlsx'
datat=pd.read_excel(filename,sheet_name='原始数据')
datat.columns

# 提取绘图的风速风向数据，并进行简单的删除空值处理
dt=datat.loc[:,('90m Wind Speed (m/s)','90m Wind Direction (�)')]   #提取90m高度的风速和风向
dt=dt.dropna()  #删除空值

2、进行绘图前的数据计算。

mx=np.ceil(max(dt['90m Wind Speed (m/s)'])) #风速最大值向上取整

ct0=np.array(np.arange(0,361,22.5))  #划分风向的区间，22.5度一个区间
ct1=np