Python可视化 | 热带气旋统计分析-环状图

郭好奇同学

发布于 2021-12-06 12:45:51

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发布于 2021-12-06 12:45:51

文章被收录于专栏：好奇心Log

前言

Python中常用来表示百分比的绘图形式就是饼图，使用matplotlib中的plt.pie即可完成。这种绘图过于单一，由其在默认配色下显得不够美观。

由此想到了对饼图进行改造，形成更加美观的环状图。其关键要点就是在原来饼图的基础上画一个半径更小的白底同心圆。可以使用plt.Circle((0,0),0.70,fc='white')类似方法。

为了更贴近实际使用，本篇文章获取相关台风数据进行简单的统计分析，并使用环状图进行可视化展示。

数据介绍

中国气象局(CMA)的台风最佳路径数据集(BST)，BST是之后对历史台风路径进行校正后发布的，其经纬度、强度、气压具有更高的可靠性，但是时间分辨率为6小时，部分3小时，这一点不如观测数据。下载地址：http://tcdata.typhoon.org.cn 原始数据为txt格式，为了便于处理，此处已处理成csv，格式如下。

txt转换成csv的程序大家可以自己思考一下。这里提示一下，原来的txt格式中，每条新记录开头第一列都是66666，第三列是本次气旋过程共记录了多少行。感兴趣的小伙伴们可以根据这些自己尝试写一下。

没能搞定或者着急要数据的可以看文末的代码及数据获取方式。

导入模块

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

定义获取强度函数

def intensity(i):
    df1 = df[df['number']==i]
    wsmax = max(df1['wind'])
    return list(set(df1[df1['wind'].isin([wsmax])]['level']))[0]

创建数组

TS = np.array([])    # 存放热带风暴
STS = np.array([])   # 存放强热带风暴s
TY = np.array([])    # 存放台风
STY = np.array([])   # 存放强台风
SSTY = np.array([])  # 存放超强台风

2000-2019年逐年热带气旋强度统计

for year in range(2000,2020):
    level = []
    df = pd.read_csv(f'./data/CH{year}BST.csv')
    numlist = list(set(df['number']))
    for num in numlist:
        level.append(intensity(num))
    TS = np.append(TS,level.count('热带风暴'))     
    STS = np.append(STS,level.count('强热带风暴'))  
    TY = np.append(TY,level.count('台风'))
    STY = np.append(STY,level.count('强台风')) 
    SSTY = np.append(SSTY,level.count('超强台风'))

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,15))

labels = ['TS','STS','TY','STY','SSTY']
explode = (0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05,)
colors = ['#66b3ff','#99ff99','#fff566','#ffc069','#ff7875']
for i in range(20):
    size = []
    size.append(TS[i])
    size.append(STS[i])
    size.append(TY[i])
    size.append(STY[i])
    size.append(SSTY[i])
    plt.subplot(5,4,i+1)
    # draw pie
    wedges, texts, autotexts = plt.pie(
        size,
        explode=explode, 
        autopct='%1.1f%%',
        colors=colors,
        shadow=True
    )
    # draw circle
    centre_circle = plt.Circle((0,0),0.70,fc='white')
    fig = plt.gcf()
    fig.gca().add_artist(centre_circle)
    
    plt.title(str(2000+i),fontsize=15)
    if i==11:
        plt.legend(wedges,
                   labels,
                   fontsize=12,
                   title="",
                   loc="center left",
                   bbox_to_anchor=(0.91, 0, 0.3, 1),
                  frameon=False)
plt.savefig('./typhoon_pie.png')

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