文章目录

• 0 前言
• 2 项目简介
• 3 开始分析
• • 3.1 海洋对当地气候的影响
  • 3.2 导入数据集
  • 3.3 温度数据分析
  • 3.4 湿度数据分析
  • 3.5 风向频率玫瑰图
  • 3.6 计算风速均值的分布情况
• 4 最后

0 前言

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🚩 天气数据分析与可视化 天气预测 lstm

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2 项目简介

本实例将对意大利北部沿海地区的气象数据进行分析与可视化。首先会运用 Python 中 matplotlib 库对数据进行图表化处理，然后调用 scikit-learn 库当中的的 SVM 库对数据进行回归分析，最终在图表分析的支持下得出我们的结论。

为什么选择意大利？ 因为有现成的数据集，如果要分析其他地方的数据，去采集爬取即可。

3 开始分析

气象数据是在网上很容易找到的一类数据。很多网站都提供以往的气压、气温、湿度和降雨量等气象数据。只需指定位置和日期，就能获取一个气象数据文件。这些测量数据是由气象站收集的。气象数据这类数据源涵盖的信息范围较广。数据分析的目的是把原始数据转化为信息，再把信息转化为知识，因此拿气象数据作为数据分析的对象来讲解数据分析全过程再合适不过。

3.1 海洋对当地气候的影响

意大利是一个被海洋包围的半岛国家。为什么要把自己的选择局限在意大利呢？因为我们所研究的问题刚好和意大利人的一种典行为相关，也就是夏天我们喜欢躲在海边，以躲避内陆的酷热。意大利是半岛国家，找到可研究的海域不是问题，但是如何衡量海洋对其远近不同的地方的影响？这就引出了一个大问题。意大利其实多山地，离海差不多远，可以彼此作为参照的内陆区域较少。为了衡量海洋对气候的影响，我排除了山地，因为山地也许会引入其他很多因素，比如海拔。

意大利波河流域这块区域就很适合研究海洋对气候的影响。这一片平原东起亚得里亚海，向内陆延伸数百公里（见图1）。它周边虽不乏群山环绕，但由于它很宽广，削弱了群山的影响。此外，该区域城镇密集，也便于选取一组离海远近不同的城市。我们所选的几个城市，两个城市间的最大距离约为 400 公里。

第一步，选 10 个城市作为参照组。选择城市时，注意它们要能代表整个平原地区

如图2所示，我们选取了 10 个城市。随后将分析它们的天气数据，其中 5 个城市在距海 100 公里范围内，其余 5 个距海 100～400 公里。

选作样本的城市列表如下：

• Ferrara（费拉拉）
• Torino（都灵）
• Mantova（曼托瓦）
• Milano（米兰）
• Ravenna（拉文纳）
• Asti（阿斯蒂）
• Bologna（博洛尼亚）
• Piacenza（皮亚琴察）
• Cesena（切塞纳）
• Faenza（法恩莎）

接下来，我们需要计算这些城市离海有多远。这里使用 TheTimeNow 网站提供的服务，以海滨城市 Comacchio 作为基点，计算其他城市与它之间的距离：

3.2 导入数据集

下载好数据集后，导入相关包，加载相关数据，开始相关分析。

import numpy as np
import pandas as pd
import datetime

df_ferrara = pd.read_csv('WeatherData/ferrara_270615.csv')
df_milano = pd.read_csv('WeatherData/milano_270615.csv')
df_mantova = pd.read_csv('WeatherData/mantova_270615.csv')
df_ravenna = pd.read_csv('WeatherData/ravenna_270615.csv')
df_torino = pd.read_csv('WeatherData/torino_270615.csv')
df_asti = pd.read_csv('WeatherData/asti_270615.csv')
df_bologna = pd.read_csv('WeatherData/bologna_270615.csv')
df_piacenza = pd.read_csv('WeatherData/piacenza_270615.csv')
df_cesena = pd.read_csv('WeatherData/cesena_270615.csv')
df_faenza = pd.read_csv('WeatherData/faenza_270615.csv')

查看数据集结构：

3.3 温度数据分析

非常简单的分析方法是先分析一天中气温的变化趋势。以城市米兰为例。

# 温度和日期数据
x1 = df_milano['day']
y1 = df_milano['temp']

# 把日期数据转换成 datetime 的格式
day_milano = [parser.parse(x) for x in x1]

fig, ax = plt.subplots()
# 调整x轴坐标刻度，使其旋转70度，方便查看
plt.xticks(rotation=70)  
hours = mdates.DateFormatter('%H:%M')
# 设定X轴显示的格式
ax.xaxis.set_major_formatter(hours)  
ax.plot(day_milano ,y1, 'r')

由图可见，气温走势接近正弦曲线，从早上开始气温逐渐升高，最高温出现在下午两点到六点之间，随后气温逐渐下降，在第二天早上六点时达到最低值。

学长进行数据分析的目的是尝试解释是否能够评估海洋是怎样影响气温的，以及是否能够影响气温趋势，因此我们同时来看几个不同城市的气温趋势。这是检验分析方向是否正确的唯一方式。

因此，我选择三个离海最近以及三个离海最远的城市。

# 读取温度和日期数据
y1 = df_ravenna['temp']
x1 = df_ravenna['day']
y2 = df_faenza['temp']
x2 = df_faenza['day']
y3 = df_cesena['temp']
x3 = df_cesena['day']
y4 = df_milano['temp']
x4 = df_milano['day']
y5 = df_asti['temp']
x5 = df_asti['day']
y6 = df_torino['temp']
x6 = df_torino['day']

# 把日期从 string 类型转化为标准的 datetime 类型
day_ravenna = [parser.parse(x) for x in x1]
day_faenza = [parser.parse(x) for x in x2]
day_cesena = [parser.parse(x) for x in x3]
day_milano = [parser.parse(x) for x in x4]
day_asti = [parser.parse(x) for x in x5]
day_torino = [parser.parse(x) for x in x6]

fig, ax = plt.subplots()
plt.xticks(rotation=70)
hours = mdates.DateFormatter('%H:%M')
ax.xaxis.set_major_formatter(hours)

ax.plot(day_ravenna,y1,'r',day_faenza,y2,'r',day_cesena,y3,'r')
ax.plot(day_milano,y4,'g',day_asti,y5,'g',day_torino,y6,'g')

离海最近的三个城市的气温曲线使用红色，而离海最远的三个城市的曲线使用绿色。

结果分析：离海最近的三个城市的最高气温比离海最远的三个城市低不少，而最低气温看起来差别较小。

我们可以沿着这个方向做深入研究，收集10个城市的最高温和最低温，用线性图表示气温最值点和离海远近之间的关系。

# dist 是一个装城市距离海边距离的列表
dist = [df_ravenna['dist'][0],
    df_cesena['dist'][0],
    df_faenza['dist'][0],
    df_ferrara['dist'][0],
    df_bologna['dist'][0],
    df_mantova['dist'][0],
    df_piacenza['dist'][0],
    df_milano['dist'][0],
    df_asti['dist'][0],
    df_torino['dist'][0]
]

# temp_max 是一个存放每个城市最高温度的列表
temp_max = [df_ravenna['temp'].max(),
    df_cesena['temp'].max(),
    df_faenza['temp'].max(),
    df_ferrara['temp'].max(),
    df_bologna['temp'].max(),
    df_mantova['temp'].max(),
    df_piacenza['temp'].max(),
    df_milano['temp'].max(),
    df_asti['temp'].max(),
    df_torino['temp'].max()
]

# temp_min 是一个存放每个城市最低温度的列表
temp_min = [df_ravenna['temp'].min(),
    df_cesena['temp'].min(),
    df_faenza['temp'].min(),
    df_ferrara['temp'].min(),
    df_bologna['temp'].min(),
    df_mantova['temp'].min(),
    df_piacenza['temp'].min(),
    df_milano['temp'].min(),
    df_asti['temp'].min(),
    df_torino['temp'].min()

最高气温
先把最高温画出来。

如图所示，海洋对气象数据具有一定程度的影响这个假设是正确的（至少一天内如此）。而且从图中可以发现，海洋的影响衰减的很快，离海60~70公里开外，气温就已攀升到高位。

用线性回归算法（scikit-learn库的SVR）得到两条直线，分别表示两种不同的气温趋势。

（这段代码会跑比较久的时间）

from sklearn.svm import SVR

# dist1是靠近海的城市集合，dist2是远离海洋的城市集合
dist1 = dist[0:5]
dist2 = dist[5:10]

# 改变列表的结构，dist1现在是5个列表的集合
# 之后我们会看到 numpy 中 reshape() 函数也有同样的作用
dist1 = [[x] for x in dist1]
dist2 = [[x] for x in dist2]

# temp_max1 是 dist1 中城市的对应最高温度
temp_max1 = temp_max[0:5]
# temp_max2 是 dist2 中城市的对应最高温度
temp_max2 = temp_max[5:10]

# 我们调用SVR函数，在参数中规定了使用线性的拟合函数
# 并且把 C 设为1000来尽量拟合数据（因为不需要精确预测不用担心过拟合）
svr_lin1 = SVR(kernel='linear', C=1e3)
svr_lin2 = SVR(kernel='linear', C=1e3)

# 加入数据，进行拟合（这一步可能会跑很久，大概10多分钟，休息一下:) ）
svr_lin1.fit(dist1, temp_max1)
svr_lin2.fit(dist2, temp_max2)

# 关于 reshape 函数请看代码后面的详细讨论
xp1 = np.arange(10,100,10).reshape((9,1))
xp2 = np.arange(50,400,50).reshape((7,1))
yp1 = svr_lin1.predict(xp1)
yp2 = svr_lin2.predict(xp2)

然后绘图

如上所见，离海 60 公里以内，气温上升速度很快，从 28 度陡升至 31 度，随后增速渐趋缓和（如果还继续增长的话），更长的距离才会有小幅上升。这两种趋势可分别用两条直线来表示，直线的表达式为：

y = ax + b（其中 a 为斜率，b 为截距。）

考虑将这两条直线的交点作为受海洋影响和不受海洋影响的区域的分界点，或者至少是海洋影响较弱的分界点。

3.4 湿度数据分析

考察当天三个近海城市和三个内陆城市的湿度趋势。

# 读取湿度数据
y1 = df_ravenna['humidity']
x1 = df_ravenna['day']
y2 = df_faenza['humidity']
x2 = df_faenza['day']
y3 = df_cesena['humidity']
x3 = df_cesena['day']
y4 = df_milano['humidity']
x4 = df_milano['day']
y5 = df_asti['humidity']
x5 = df_asti['day']
y6 = df_torino['humidity']
x6 = df_torino['day']

# 重新定义 fig 和 ax 变量
fig, ax = plt.subplots()
plt.xticks(rotation=70)

# 把时间从 string 类型转化为标准的 datetime 类型
day_ravenna = [parser.parse(x) for x in x1]
day_faenza = [parser.parse(x) for x in x2]
day_cesena = [parser.parse(x) for x in x3]
day_milano = [parser.parse(x) for x in x4]
day_asti = [parser.parse(x) for x in x5]
day_torino = [parser.parse(x) for x in x6]

# 规定时间的表示方式
hours = mdates.DateFormatter('%H:%M')
ax.xaxis.set_major_formatter(hours)

#表示在图上
ax.plot(day_ravenna,y1,'r',day_faenza,y2,'r',day_cesena,y3,'r')
ax.plot(day_milano,y4,'g',day_asti,y5,'g',day_torino,y6,'g')

从图中看好像近海城市湿度要大于内陆城市，全天湿度差距在20%左右。

3.5 风向频率玫瑰图

在采集的每个城市的气象数据中，下面两个与风有关：

• 风力（风向）
• 风速

分析数据发现，风速不仅跟一天的时间段相关联，还与一个介于0！360度的方向有关。（每一条测量数据包含风吹来的方向。）

对于风力数据，将其制作成线性图不是最佳选择。这里试着做一个散点图：

但该图表现力也不足。

要表示360度分布的数据点，最好使用另一种可视化方法：极区图。先创建一个直方图，也就是将360度分为八个面元，每个面元为45度，把所有的数据点分到这八个面元中。

def showRoseWind(values,city_name,max_value):
    N = 8

    # theta = [pi*1/4, pi*2/4, pi*3/4, ..., pi*2]
    theta = np.arange(0.,2 * np.pi, 2 * np.pi / N)
    radii = np.array(values)
    # 绘制极区图的坐标系
    plt.axes([0.025, 0.025, 0.95, 0.95], polar=True)

    # 列表中包含的是每一个扇区的 rgb 值，x越大，对应的color越接近蓝色
    colors = [(1-x/max_value, 1-x/max_value, 0.75) for x in radii]

    # 画出每个扇区
    plt.bar(theta, radii, width=(2*np.pi/N), bottom=0.0, color=colors)

    # 设置极区图的标题
    plt.title(city_name, x=0.2, fontsize=20)

定义好 showRoseWind() 函数之后，查看其他城市的风向情况也非常简单。

3.6 计算风速均值的分布情况

即使是跟风速相关的其他数据，也可以用极区图来表示。

定义 RoseWind_Speed 函数，计算将 360 度范围划分成的八个面元中每个面元的平均风速。

def RoseWind_Speed(df_city):
    # degs = [45, 90, ..., 360]
    degs = np.arange(45,361,45)
    tmp = []
    for deg in degs:
        # 获取 wind_deg 在指定范围的风速平均值数据
        tmp.append(df_city[(df_city['wind_deg']>(deg-46)) & (df_city['wind_deg']<deg)]
        ['wind_speed'].mean())
    return np.array(tmp)

4 最后