环保工作者经常需要制作风玫瑰图，下面是0基础教程：
步骤一：
打开DeepSeek，输入提示词：请用python编写代码，帮我制作一个风玫瑰图。实现下面的要求：365天内，北风75天（1到2级：25天，3到4级：25天；5级以上：25天），西风45天（1到2级：15天，3到4级：15天，5级以上：15天），东风105天（1到2级：90天，3到4级：10天，5级以上：5天），南风125天（1到2级：90天，3到4级：10天，5级以上：25天），东南风15天（都是5级以上）。
你可以根据你掌握的数据改动提示词。
步骤二：
将DeepSeek生成的代码，复制到一个新建的文本文档中，然后将这个文本文档的后缀名称从.txt改为.py。
步骤三：
安装python，可以从各大主流应用商店找到。安装时，如果是Windows电脑请一定要勾选“Add Python to PATH”。
步骤四：
安装好后，从你电脑的左下角找到搜索栏，搜索IDLE（python），然后点击。在出现的对话框中选择Flie-Open，然后选择刚刚你保存的.py文件，点击Run-Module。
步骤五：
可能会提醒你“ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib'”，意思是你缺少matplotlib这个库。有的时候也会提示你缺少windrose。
这时，你要先安装matplotlib或者windrose。请按键盘“win+R”，在对话框中输入cmd，然后敲击点击确定。
接着在新弹出的对话框中输入“pip install matplotlib”，意思是：安装matplotlib。或者输入“pip install windrose”回车后，就会自动安装了。（安装过程可能会比较长，如果科学上网会非常快）
步骤六：等安装好之后，再重复步骤四即可。你就可以得到下面这张图了。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 设置中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 定义风向及其对应的角度（度）
directions = {
'北风': 0,
'西风': 270,
'东风': 90,
'南风': 180,
'东南风': 135
}
# 各风向各风速等级的天数
data = {
'北风': {'1-2级': 25, '3-4级': 25, '5级以上': 25},
'西风': {'1-2级': 15, '3-4级': 15, '5级以上': 15},
'东风': {'1-2级': 90, '3-4级': 10, '5级以上': 5},
'南风': {'1-2级': 90, '3-4级': 10, '5级以上': 25},
'东南风': {'5级以上': 15}
}
# 风速等级的颜色和顺序
speed_order = ['1-2级', '3-4级', '5级以上']
colors = ['#4CAF50', '#FFEB3B', '#F44336']
# 创建极坐标图
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')
ax.set_theta_zero_location('N') # 0度指向北方
ax.set_theta_direction(-1) # 顺时针方向
# 绘制堆叠条形图
for dir_name, angle_deg in directions.items():
angle = np.deg2rad(angle_deg) # 转换为弧度
cumulative = 0
dir_data = data[dir_name]
# 按风速等级堆叠
for i, speed in enumerate(speed_order):
if speed in dir_data:
days = dir_data[speed]
width = np.deg2rad(30) # 条形宽度30度
ax.bar(angle, days, width=width, bottom=cumulative,
color=colors[i], edgecolor='white', linewidth=0.5)
cumulative += days
# 设置图形属性
ax.set_rlabel_position(22.5) # 半径标签位置
plt.title('风玫瑰图', pad=20)
plt.legend(speed_order, title='风速等级', loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.25, 1))
plt.show()