Python 如何创建动态气象图表

Meteograms 是一种图形表示特定时间段内的 天气数据 的方式，通常在单个图表上显示。它们提供了一种简洁和可视化的方式来表示多个天气变量，如 温度、湿度 、风 速、降水 等随时间的变化。 Meteograms 广泛用于气象学和天气预报中，用于分析和可视化天气趋势和变化。

一个典型的 Meteogram 由横轴上的时间轴表示感兴趣的时间段，以及纵轴上的一个或多个垂直轴表示正在绘制的天气变量组成。每个天气变量通常以线条或条形图的形式绘制，变量值随时间的变化通过形状、颜色或其他视觉提示来表示。Meteograms也可以包括额外的信息，如符号、标志或注释，以提供额外的背景信息或突出重要的天气事件。

Meteograms 对于了解天气模式、识别趋势和预测天气条件非常有用。它们广泛应用于各个行业和应用领域，包括航空、农业、能源、交通和户外活动，因为它们为决策目的提供了天气数据的清晰简洁的表示形式。可以使用各种编程工具和库创建Meteograms，例如使用Python的库（如Matplotlib、seaborn）或专用的天气API（如meteoblue）来获取和绘制以图形格式呈现的天气数据。

在开始构建Meteogram之前，您需要在meteoblue网站上注册并订阅地理位置通讯。您将在几天内收到几个您喜欢的地区的Meteogram。然后，在几天后，我们通过电子邮件接收到地理位置的近7-8天的Meteogram，并下载Meteogram的附件并放置在某个文件夹中。

语法

要创建一个动态的Meteogram，您需要按照以下语法进行操作−

imagepath.glob(extensionpattern)
# syntax for image.io
imageio.imread(filename)
imageio.mimwrite(filename or fileobject, imagelist)

# syntax for PIL and Matplotlib
image = PIL.Image.open(imageframe)
ani = animation.FuncAnimation(figure, updateFrameFunction, framesCount, interval)
ani.save(mp4 filename, writer)

第一行根据特定的扩展名模式在目录中查找文件。imageio. imread从指定的文件名读取图像文件。Imageio.mimwrite将图像数据列表写为动画的gif图像。

PIL部分打开图像文件，使用指定的参数创建动画，并分别保存为MP4视频文件。

示例1

给定的代码使用Python的pathlib和imageio库创建一个动画折线图。首先导入所需的库文件，包括来自pathlib的Path，用于文件路径操作，以及imageio，用于读写图像数据。然后使用Path定义包含折线图像的目录，并使用glob在该目录中查找所有PNG文件。使用imageio.imread（）读取每个图像文件，并将图像数据附加到列表中。最后，使用imageio.mimwrite（）将图像文件列表作为动画的gif文件写入，创建动画折线图。

from pathlib import Path
import imageio
image_directory = Path('../input/meteograms')
image_files = list(image_directory.glob('*.png'))
image_data = []
for file in image_files:
   image_data.append(imageio.imread(file))

imageio.mimwrite('animatedmeteogram.gif', image_data)

输出

Python 如何创建动态气象图表

示例2

在这个示例中，代码使用Python的Matplotlib库和PIL（Pillow）进行图像处理来创建一个动画气象图。首先导入必要的库，定义一个用于绘图的图形和轴。然后使用Path库从指定的目录读取一系列图像，根据文件名对它们进行排序，并定义一个函数来更新动画的帧。使用Matplotlib的FuncAnimation类创建动画，指定图形、更新函数和帧数。最后，使用’imagemagick’写入器将动画保存为MP4视频文件。

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
from pathlib import Path
fig, ax = plt.subplots()
image_path = Path('../input/meteograms')
images = list(image_path.glob('*.png'))
images = sorted(images, key=lambda x: int(x.stem))
def updateFrames(frame):
   im = Image.open(images[frame])
   im = np.array(im)
   ax.imshow(im)
   ax.set_axis_off()
ani = animation.FuncAnimation(fig, updateFrames, frames=len(images), interval=500)
ani.save('animatedmeteogram.mp4', writer='imagemagick')