matplotlib 中 Windrose 的子图

Question

我想用 windrose 的 4 个子图制作一个图形，但我意识到 windrose 只有这样的轴：ax = WindroseAxes.from_ax() 那么，我怎样才能用 windrose 绘制子图？

Answer 1

有两种解决方案：

(a) 从矩形创建轴

首先这里已经有一个类似的问题：

在那里，解决方案是创建一个矩形rect，其中包含图中新子图轴的坐标，然后调用ax = WindroseAxes(fig, rect)

一个更容易理解的例子是

from windrose import WindroseAxes
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
ws = np.random.random(500) * 6
wd = np.random.random(500) * 360

fig=plt.figure()
rect=[0.5,0.5,0.4,0.4] 
wa=WindroseAxes(fig, rect)
fig.add_axes(wa)
wa.bar(wd, ws, normed=True, opening=0.8, edgecolor='white')

plt.show()

(b) 添加投影

现在创建这个矩形可能会很烦人，如果能够使用 matplotlib 子图功能会好得多。
here 提出的一个建议是将 WindroseAxes 注册为 matplotlib 的投影。为此，您需要编辑site-packages/windrose中的文件windrose.py，如下所示：

在文件开头包含导入 from matplotlib.projections import register_projection。

然后添加一个name变量：

class WindroseAxes(PolarAxes):
    name = 'windrose'
    ...

最后，在 windrose.py 的末尾添加：
```
register_projection(WindroseAxes)
```

完成后，您可以使用 matplotlib 轴的投影参数轻松创建 windrose 轴：

from matplotlib import pyplot as plt
import windrose
import matplotlib.cm as cm
import numpy as np

ws = np.random.random(500) * 6
wd = np.random.random(500) * 360

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(221, projection="windrose")

ax.contourf(wd, ws, bins=np.arange(0, 8, 1), cmap=cm.hot)

ax.legend(bbox_to_anchor=(1.02, 0))
plt.show()

Answer 2

要使子图具有相同的比例（例如月度数据），只需在 add_subplot[=16 中添加 rmax 参数=] 函数。为我工作：

ax = fig.add_subplot(nrows, ncols, month, projection="windrose", rmax = 50)

matplotlib 中 Windrose 的子图

Subplot of Windrose in matplotlib

python

matplotlib

windrose

(a) 从矩形创建轴

(b) 添加投影