之前在Learn Python with Steem #10 #11 笔记文章中使用Windrose这个包来画时间频率图,但Windrose叫风玫瑰图,绘制的图是专门用来表示风速和风向的关系的,在风玫瑰图中,用不同的颜色表示风速的大小,而每个扇形的长度表示风向的频率,表示主导风向。用Windrose来表示时间频率有违背风玫瑰图的原意。
所以直接用 matplotlib 画极坐标柱状图来表示时间频率更合适。
先导入Python包numpy和matplotlib:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
编写绘图函数:
def make_polar_bar(array_data,
edgecolor='white',
bottom=0,
bins=24,
opening=1,
ticks=None,
figsize=(8, 8),
**kwargs):
# 设置扇形的颜色
facecolor = kwargs.pop('facecolor', None)
if facecolor is None:
facecolor = (94 / 255, 79 / 255, 162 / 255)
# 设置每个扇形的间距 2*pi/bins = theta (rad)
theta = np.linspace(0.0, 2 * np.pi, bins, endpoint=False)
# 统计数据的频次,每个直方的高度
freq, _ = np.histogram(array_data, bins=bins)
# 设置每个直方的宽度,opening为 0~1,按比例调节直方的宽度
width = (2 * np.pi) / bins * opening
plt.figure(figsize=figsize)
ax = plt.subplot(111, polar=True)
bars = ax.bar(
theta,
freq,
width=width,
bottom=bottom,
edgecolor='white',
facecolor=facecolor,
**kwargs)
# 设置N方向为起点
ax.set_theta_zero_location("N")
# 设置旋转方向为顺时针方向
ax.set_theta_direction(-1)
# 设置标签
if ticks is None:
ticks = ['0', '45', '90', '135', '180', '225', '270', '315']
ax.set_xticklabels(ticks)
plt.show()
测试绘图:
if __name__ == '__main__':
arr = np.random.randint(0, 100, size=5000)
make_polar_bar(arr, bins=100, opening=0.8, bottom=50)
ticks = [
'0:00', '3:00', '6:00', '9:00', '12:00', '15:00', '18:00', '21:00'
]
arr = np.random.randint(0, 24, size=800)
make_polar_bar(arr, bins=24, opening=0.8, bottom=0, ticks=ticks)
结果:
啊度
这个是JS代码?
hacper
不是js, 用的是Python