使用WINDROSE库绘制固定坐标风玫瑰图时遇ValueError错误

错误原因分析 #

ValueError: 'Fire' is not a valid value for name 是因为你使用的Fire配色方案不在windrose支持的colormap列表中。windrose依赖matplotlib的标准配色，'Fire'可能是matplotlib新版本或第三方扩展新增的，未被windrose兼容，换成官方支持的配色（如viridis、plasma、accent等）即可解决。

空白图排查与解决 #

空白图通常和数据有效性、绘图参数设置有关，按以下步骤处理：

1. 清理验证数据 #

确保你的DataFrame中：

• direction列值在0-360度范围内，无NaN或异常值
• speed列值为非负数，无NaN或异常值

代码示例：

# 清理缺失值和异常数据
wind_df = wind_df.dropna(subset=['direction', 'speed'])
wind_df = wind_df[(wind_df['direction'].between(0, 360)) & (wind_df['speed'] >= 0)]

2. 正确绘图代码 #

使用标准流程创建windrose坐标轴，并指定兼容的colormap，同时建议手动设置风速区间（bins参数），避免自动分组不合理导致的空白：

import pandas as pd
from windrose import WindroseAxes
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建风玫瑰图专用坐标轴
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'windrose'})

# 绘制风玫瑰图，指定兼容的colormap和风速区间
ax.bar(
    wind_df['direction'], 
    wind_df['speed'], 
    opening=0.8, 
    cmap='viridis',  # 换成windrose支持的配色
    bins=[0, 2, 4, 6, 8, 10]  # 根据你的数据调整风速区间
)

# 添加图例
ax.set_legend(title='Wind Speed (m/s)')

# 显示图形
plt.show()

3. 额外注意事项 #

• ERA5的风向是气象风向（风的来向），windrose默认采用此规则，无需转换；如果是海洋学风向（去向），需将方向转换为360 - direction
• 若仍有空白，可检查数据量是否过少，或调整bins区间匹配你的风速分布

内容的提问来源于stack exchange，提问作者António Manuel Lameira Gaspar