Понял задачу. Так как местоположение не указано, дам детальное руководство и готовый пример кода, который можно применить к любому месту, подставив свои данные за декабрь 2025 года. В конце предложу, как получить реальные данные для конкретной локации и построить розу ветров. Что такое роза ветров? - Роза ветров показывает распределение скорости ветра по направлениям. Обычно делят окружность на сектора (напр., 16 сектора по 22.5°) и для каждого направления показывают, как часто встречался ветер определённой скорости. Что нужно для декабрь 2025 года - Источник данных по ветру за декабрь 2025 года для конкретной локации: - направление ветра (ветер дует с этого направления, направление в градусах 0–360, где 0/360 — север) - скорость ветра (м/с) - временная отметка наблюдения (чтобы отфильтровать декабрь 2025) - Формат данных можно привести так: столбцы timestamp, wdir (направление ветра откуда, градусы), wspeed (м/с). Шаг 1. Выбор секторов и скоростных классов - Сектора directions: 16 сектора по 22.5°, ориентировочно: - N (0°), NNE (22.5°), NE (45°), ENE (67.5°), E (90°), ESE (112.5°), SE (135°), SSE (157.5°), S (180°), SSW (202.5°), SW (225°), WSW (247.5°), W (270°), WNW (292.5°), NW (315°), NNW (337.5°). - Скоростные классы (пример): - 0–2 м/с - 2–4 м/с - 4–6 м/с - 6–9 м/с - 9–12 м/с - >12 м/с Шаг 2. Присвоение наблюдений секторам и скоростным классам - Для каждого наблюдения определить сектор направления по границам сектора. - Определить скоростной класс по значению скорости. - Увеличивать счётчик в соответствующей клетке матрицы 16x6 (16 секторов × 6 скоростных классов). Шаг 3. Нормировка и визуализация - Преобразовать счётчики в проценты от общего числа наблюдений за декабрь. - Построение: - Вариант A: готовая роза ветров с помощью библиотеки windrose (упрощённая легенда и цветовая кодировка по скоростям). - Вариант B: обычная полярная диаграмма в Matplotlib (ручной построение цилиндрических секторных столбиков по скоростным классам). Пример кода на Python (с реальными данными можно работать аналогично) - Установка зависимостей: - pip install pandas matplotlib windrose - Пример кода (работает с CSV-файлом): - CSV формата: columns = ["timestamp", "wdir", "wspeed"] - timestamp формата ISO 8601, например 2025-12-01T12:00:00 Приведённый ниже код можно запустить как есть, подставив путь к вашему файлу данных. # Код для построения розы ветров за декабрь 2025 года import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from windrose import WindroseAxes # Загрузка данных df = pd.read_csv("winds_dec_2025.csv", parse_dates=["timestamp"]) # Фильтр на декабрь 2025 года start = pd.Timestamp("2025-12-01 00:00:00") end = pd.Timestamp("2026-01-01 00:00:00") df = df[(df["timestamp"] >= start) & (df["timestamp"] < end)] # Переходные шаги: настраиваем названия столбцов под ваш CSV # df["wdir"] -> направление ветра из какого направление (0–360) # df["wspeed"] -> скорость ветра в м/с # Защита от отсутствия данных if df.empty: raise ValueError("Нет данных за декабрь 2025 года в данном файле.") # Опционально: привести направления к диапазону [0, 360) df["wdir"] = df["wdir"] % 360 # Опционально: если скорость дана в узлах (knots), конвертация в м/с: # df["wspeed"] = df["wspeed"] * 0.514444 # Определение секторов (16 секций по 22.5°) sector_edges = np.arange(-11.25, 360, 22.5) # центры секторов sector_labels = ["N","NNE","NE","ENE","E","ESE","SE","SSE", "S","SSW","SW","WSW","W","WNW","NW","NNW"] def assign_sector(angle_deg): # приводим к [0,360) a = angle_deg % 360 # определить сектор idx = int((a + 11.25) // 22.5) % 16 return sector_labels[idx] df["sector"] = df["wdir"].apply(assign_sector) # Скоростные классы bins = [0, 2, 4, 6, 9, 12, float("inf")] labels = ["0-2","2-4","4-6","6-9","9-12",">12"] def assign_speed_class(v): for i, b in enumerate(bins[1:], start=0): if v <= b: return labels[i] return labels[-1] df["speed_class"] = df["wspeed"].apply(assign_speed_class) # Построение матрицы частот: сектор x скоростной класс matrix = pd.crosstab(df["sector"], df["speed_class"]) # Убедимся, что есть все сектора и классы for s in sector_labels: if s not in matrix.index: matrix.loc[s] = [0]*len(labels) for cl in labels: if cl not in matrix.columns: matrix[cl] = 0 matrix = matrix.loc[sector_labels, labels] # упорядочиваем # Преобразование в проценты total_obs = matrix.values.sum() percent = matrix / total_obs * 100 # Визуализация розы ветров plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = WindroseAxes.from_ax() # bar(dir, speed, normed=True, bins=[0,2,4,6,9,12,100], ...). В X: направление, Y: скорость # Для корректного отображения используем суммарную частоту по секторам, чтобы получить розу по количеству наблюдений. # У WindroseAxes bar() нужно передать направления и скорости. Здесь суммируем по каждому сектору, чтобы получить одну величину на сектор. # Преобразуем: для каждого сектора суммируем по всем speed_class sector_sums = percent.sum(axis=1).values # проценты по каждому сектору # Чтобы построить розу, нужно иметь список направлений (центры секторов) и соответствующие значения # Создадим упрощённый график: по каждому сектору длина пропорциональна суммарной доле наблюдений в этом секторе # Вариант упрощённой розы без разбивки по скоростям: directions = [0,22.5,45,67.5,90,112.5,135,157.5,180,202.5,225,247.5,270,292.5,315,337.5] ax.bar(directions, sector_sums, width=22.5, orientation="0", normed=True) ax.set_title("Роза ветров за декабрь 2025 (плоская агрегация по направлению)") plt.show() # Примечание: это упрощённая версия без цветовой кодировки по скоростям. # Чтобы показать по скоростям в одном графике, используйте встроенную функцию ax.bar с несколькими наборами по каждому классу. # Сохранение результата plt.savefig("windrose_dec2025.png", dpi=300) Если хотите точную многоклассовую розу по скоростям (16 секторов × 6 классов) с цветами, используйте более детальный пример из windrose: # Пример детальной верcии (много цветов, по классам скорости) можно получить таким способом: # ax = WindroseAxes.from_ax() # ax.bar(df['wdir'], df['wspeed'], normed=True, bins=bins, labels=labels, opening=0.8) # ax.set_legend() # plt.show() Важно: вышеуказанный код рассчитан на общую схему. В зависимости от вашего набора данных названия столбцов и единиц измерения могут отличаться. Подготовьте файл winds_dec_2025.csv с колонками: - timestamp (ISO-формат) - wdir (направление ветра из которого дует ветер, в градусах 0–360) - wspeed (скорость ветра в м/с) Уточнения и варианты - Место dar: если вы сообщите город/координаты, можно скачать реальные данные за декабрь 2025 года и построить точную розу ветров. Поддержу загрузку данных через Meteostat, NOAA или другой источник и дам готовый график. - Если у вас нет данных вовсе, можно показать пример на синтетических данных. Я могу сгенерировать пример и показать, как будет выглядеть роза. Готов сделать: - Реальную розу ветров за декабрь 2025 по вашей локации, если скажете место (город, станция или координаты). - Или предоставить полностью готовый скрипт, который вы запустите на своём ПК и получите изображение. Укажите, пожалуйста, место наблюдения (город или координаты) или приложите ваши данные, и я построю для вас точную розу ветров за декабрь 2025 года.