python绘制气象图,python空气质量数据分析
本文主要介绍利用Python绘制空气质量日历图。基于Python绘图的相关知识，绘制了空气质量日历图。感兴趣的朋友可以参考一下。
00-1010前言数据calmap最后
目录
在github中，经常可以看到下面这张日历图，可以用来表示每天在github上的活跃程度。
类似的方法也可以用来可视化空气质量，只要有每日空气质量指数。
前言
我用的是2020年北京各个监测站的空气质量观测数据。原始数据包括PM2.5、PM10和AQI指数。这里选择AQI作为例子。
这里对原始数据进行简单处理，具体过程不再赘述。有兴趣也可以看看文末的获取方式。
处理后的数据形式如下：
数据
calmap库可以直接绘制日历图，pip可以直接用于安装。
详细可视化方法如下：
定义可视化方式
def日历_热图(df，title):
#定义颜色
color_list=[#009966 ， #FFDE33 ， #FF9A32 ， #CC0033 ， #660099]
级别=[0，50，100，150，200，300]
cmap=颜色。ListedColormap(color_list)
norm=颜色。BoundaryNorm(级别，cmap_aqi。n)
#绘图
fig，ax=plt.subplots(figsize=(18，9))
calmap.yearplot(
df，
vmin=0，
vmax=300，
cmap=cmap，
norm=norm，
how=无，
年份=2020年，
)
cbar_ax=fig.add_axes([0.94，0.4，0.015，0.2])
cb=mpl.colorbar.ColorbarBase(
cbar_ax，
cmap=cmap，
刻度=级别，
norm=norm，
方向=垂直，
extend= none ，
extendrect=True，
extendfrac=0.15
)
#颜色代码
cb.set_ticks([0，50，100，150，200，300])
cb.ax.yaxis.set_tick_params(长度=0.01)
ax.set_ylabel(2020 ，fontdict=dict(fontsize=25，color=grey ))
#标题
ax.set_title(fAQI of {title} ，fontweight=bold ，fontsize=25)
PLT . save fig(f“{ title } _ calendar _ heat map . png )
绘图：
CP=df.resample (1d )。平均值()。第二回合[昌平]
日历_热图(cp，“昌平”)
DX=df.resample (1d )。平均值()。第二轮[大兴]
日历_热图(dx，大兴)
最后统计两个站的空气质量。
cp_bin=pd.cut(
cp，
bin=[0，50，100，150，200，300]，
右=假
).值计数()
dx_bin=pd.cut(
dx，
bin=[0，50，100，150，200，300]，
右=假
).值计数()
calmap
这个只是简单的给大家做了这样一个日历图，代码会放在上面。喜欢的朋友记得喜欢收藏。下一章见。
关于用Python绘制空气质量日历的这篇文章到此为止。关于用Python绘制日历的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或继续浏览下面的相关文章。希望大家以后多多支持热门IT软件开发工作室！
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