Построение максимальной температуры с полиномиальной подгонкой - PullRequest
Новая
       13

Построение максимальной температуры с полиномиальной подгонкой

0 голосов
/ 17 апреля 2019

Я получаю данные из http://data.rcc -acis.org / StnData . Это работает хорошо, я могу отображать данные так, как я хочу, чтобы визуализировать их, используя matplotlib. То, с чем я борюсь, - это построение 4-полиномиальной линии для значений. Код, который у меня есть, указан ниже. Я использую Python 3.7. Любая помощь очень ценится. 

import urllib
import datetime
import urllib.request
import ast
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import scipy.interpolate as ntrpl 
import numpy as np
import matplotlib as mpl


# create a static day of the month
#dayofmonth = ('01-01')
dayofmonth = ('11-26')

# testing out a range of years
y = datetime.datetime.today().year
years = list(range(y-1,y-50, -1))

i = 0
dateList=[]
minTList=[]
maxTList=[]
for year in years:
    sdate = (str(year) + '-' + dayofmonth)
    #print(sdate)

    url = "http://data.rcc-acis.org/StnData"

    values = {
    "sid": "KGGW",
    "date": sdate,
    "elems": "maxt,mint",
    "meta": "name",
    "output": "json"
    }

    data = urllib.parse.urlencode(values).encode("utf-8")


    req = urllib.request.Request(url, data)
    response = urllib.request.urlopen(req)
    results = response.read()
    results = results.decode()
    results = ast.literal_eval(results)

    if i < 1:
        n_label = results['meta']['name']
        i = 2
    for x in results["data"]:
            date,maxT,minT = x
            #setting the string of date to datetime

            date = date[0:4]
            date_obj = datetime.datetime.strptime(date,'%Y')
            dateList.append(date_obj)
            minTList.append(minT)
            maxTList.append(maxT)

minT_int = list(map(int,minTList))
maxT_int = list(map(int,maxTList))
n_label = n_label + " " + dayofmonth
#p1 = np.polyfit(newDates,h_temps,3)
def plot_graph(dates,h_temps,l_temps,label):
    #converting the dates into a readable format for pyplot
    newDates = mdates.date2num(dates)
    plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y'))
    plt.title(label)
    plt.gcf().autofmt_xdate()
    plt.plot(newDates,l_temps)
    plt.plot(newDates,h_temps)
    #p1 = np.polyfit(x,y,3)
    p1 = np.polyfit(newDates,h_temps,3)
    print(p1)
    plt.plot(newDates,p1)
    plt.show()
#print   
plot_graph(dateList,maxT_int,minT_int,n_label)
...