2.3.8 使用windrose库绘制风玫瑰图

作为气象专业常见的图表之一，风玫瑰图主要用来统计一段时间内风向、风速发生的频率，其花瓣越长表示该风向的频率越高，单个花瓣上的不同颜色表示风速的分布情况。下面利用windrose库绘制深圳市2020年的风玫瑰图：

在风玫瑰图的展示中使用了windrose库。在Anaconda Prompt中输入“pip install windrose”就可以安装windrose库。本例主要使用风玫瑰图对2020年深圳的风向、风速进行可视化展示。首先通过replace()函数将“wind_direction”列和“wind_speed”列的汉字替换成数字，并按照windrose库的命名规则，将“wind_direction”列和“wind_speed”列的列名改为“direction”和“speed”。最后通过plot_windrose()函数修改不同的参数，分别绘制风玫瑰图（见图2-16）和风速概率密度图（见图2-17）。

图2-16 风玫瑰图

图2-17 风速概率密度图

风玫瑰图的花瓣的长度可以直观地展示风向、风速及其占比情况。花瓣的长度表示风向的统计量（即花瓣越长，该方向的风也就更多），每个花瓣中的不同颜色表示风等级的分布情况。通过风玫瑰图可以形象地展示风向和风速的分布情况。

由图2-16可以看出，2020年深圳的风向主要以东北风、南风、东南风为主，风速主要集中在2～3级。图2-17更直观地展示了2020年深圳的风速，并且以2级、3级为主。

如果读者想了解更多关于windrose库的相关知识点，那么可以参考其官方文档。