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法律研究如何使用 Python 创建动画天气图？
天气图是天气数据在特定时间段内的图形表示，通常显示在一个图表上。它们提供了一种简洁直观的途径来表示多个天气变量，例如温度、湿度、风速、降水等随时间的变化。天气图广泛应用于气象学和天气预报，用于分析和可视化天气趋势和变化。
一个典型的天气图包含一个沿 x 轴的时间轴，表示感兴趣的时间段，以及一个或多个沿 y 轴的垂直轴，表示正在绘制的天气变量。每个天气变量通常用线或条形表示，变量值随时间的变化用形状、颜色或其他视觉提示表示。天气图还可以包含其他信息，例如图标、符号或注释，以提供更多上下文或突出显示重要的天气事件。
天气图有助于深入了解天气模式、识别趋势和预测天气状况。由于它们能够清晰简洁地表示天气数据以用于决策，因此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。天气图可以使用各种编程工具和库来创建，例如使用 Matplotlib、seaborn 等库的 Python，或使用 meteoblue 等专门的天气 API 以图形格式获取和绘制天气数据。
在开始构建天气图之前，您需要在 meteoblue 网站上注册并订阅地理位置新闻通讯。您可能需要等待几天才能收到您偏好区域的几个天气图。然后，几天后，我们会收到该地理位置近 7-8 天的天气图，收到邮件后，我们下载天气图的附件并将其放在某个文件夹中。
语法
要创建动画天气图，您需要遵循以下语法：
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查找目录中的文件。imageio.imread 从指定的文件名读取图像文件。Imageio.mimwrite 将图像数据列表写入动画 GIF。
PIL 部分分别打开图像文件、创建具有指定参数的动画并将其保存为 MP4 视频文件。
示例 1
给定的代码使用 Python 的 pathlib 和 imageio 库创建了一个动画天气图。它首先导入必要的库，包括用于文件路径操作的 pathlib 中的 Path 和用于读取和写入图像数据的 imageio。然后，它使用 Path 定义了天气图图像所在的目录，并使用 glob 查找该目录中的所有 PNG 文件。它使用 imageio.imread() 读取每个图像文件并将图像数据追加到列表中。最后，它使用 imageio.mimwrite() 将图像数据列表写入动画 GIF 文件，从而创建了一个动画天气图。
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
示例 2
在此示例中，代码使用 Python 的 Matplotlib 库和 PIL (Pillow) 进行图像处理，创建了一个动画天气图。它首先导入必要的库并为绘图定义了一个图形和轴。然后，它使用 Path 库从指定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。动画是使用 Matplotlib 中的 FuncAnimation 类创建的，指定了图形、更新函数和帧数。最后，动画使用“imagemagick”写入器保存为 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')
输出
结论
我们学习了如何使用 2 个不同的库在 Python 中创建动画天气图。动画天气图在视觉上也可能更具吸引力和参与性，这使得它们可用于教育或沟通目的，以便有效地向更广泛的受众传达天气信息。
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