如何创建Python动画风图？

风图是特定时间段内天气数据的图形表示，通常在单个图上显示。它们提供了一种简明易懂的多个天气变量（如 温度、湿度、风速、降水 等）随时间变化的可视化方式。风图在气象学和天气预报中被广泛使用来分析和可视化天气趋势和变化。

典型的风图由表示感兴趣的时间段的时间轴沿x轴和一个或多个表示正在绘制的天气变量的垂直轴组成。每个天气变量通常以线条或条形图的形式绘制，变量值随时间变化的变化由形状、颜色或其他视觉提示表示。风向图还可以包括其他信息，如图标、符号或注释，以提供更多上下文或突出重要的天气事件。

风图有助于了解天气模式、识别趋势并预报天气条件。它们广泛运用于各种行业和应用程序，包括航空、农业、能源、交通以及户外活动，因为它们提供一个清晰简洁的天气数据表示，用于做出决策。可以使用各种编程工具和库来创建风图，如Python与Matplotlib、seaborn或专门的天气API，如meteoblue，以获取和绘制以图形形式呈现的天气数据。

在构建风图之前，您需要在meteoblue网站上注册并订阅地理位置信息通讯，等待几天后，您将接收到所选地区的几个风图。随后，几天后，我们会通过电子邮件收到接近7-8天的风图，然后将它们的附件下载并放置在某个文件夹中。

语法

要创建一个动画风图，您需要按照以下语法进行操作−

imagepath.glob(extensionpattern)
# 图像.io的语法
imageio.imread(filename)
imageio.mimwrite(filename或fileobject，imagelist)

# PIL和Matplotlib的语法
image = PIL.Image.open(imageframe)
ani = animation.FuncAnimation(figure，updateFrameFunction，framesCount，interval)
ani.save(mp4 filename，writer)

第一行是基于特定扩展模式在目录中查找文件。imageio.imread从指定的文件名中读取图像文件。Imageio.mimwrite将图像数据列表写入动画GIF。

PIL部分打开图像文件，创建指定参数的动画，并将其分别保存为MP4视频文件。

示例1

给定代码使用Python的pathlib和imageio库创建了一个动画风图。它首先导入必要的库，包括来自pathlib的Path以进行文件路径操作和imageio以读取和写入图像数据。然后它使用Path定义了Metogram图像所在的目录，并使用glob在该目录中查找所有PNG文件。它使用imageio.imread()读取每个图像文件，并将图像数据附加到列表中。最后，它使用imageio.mimwrite()将图像数据列表写入动画GIF文件，创建一个动画风图。

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

如何创建Python动画风图？

示例2

在这个例子中，这段代码使用Python的Matplotlib库和PIL（Pillow）图像处理创建了一个动态气象图。它先导入必要的库并定义了一个图和一个坐标轴用于绘图。然后使用Path库从指定目录读取一系列图像，根据文件名对它们排序，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”编写器将动画保存为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')