Windrose包绘制风向玫瑰图时绘图数值与预期不符的问题排查

分箱逻辑错位（最核心的偏差来源） #

windrose库在绘图时不会直接按照你传入的离散风向值做一一映射，而是会对所有输入风向值执行强制圆周分箱聚合：

• 库默认将360度圆周均匀划分为16个等宽扇区，每个扇区宽度为22.5度，扇区边界固定对齐0°、22.5°、45°……337.5°的位置。
• 你输入的离散风向值间隔为20°，和库默认的22.5°扇区宽度不匹配，会导致多个独立统计的相邻风向样本被合并到同一个扇区内做计数，最终单扇区的累计样本数远高于你按单风向计算的预期值——也就是你看到的270°对应数值达到105的来源，该扇区实际合并了270°、290°两个独立风向的全部样本计数，而非仅统计270°的样本。

展示逻辑认知偏差 #

• 你手动计算的各风向占比，是以310°风向的样本数为基准做的相对归一（将310°的计数映射为100），但windrose库的径向轴默认展示原始绝对样本计数，不会自动按照你自定义的相对比例调整刻度映射。你看到的扇区长度对应的数值，是分箱合并后的绝对样本数，和你计算的单风向相对值不存在直接对应关系。
• 由于默认分箱的扇区边界和你输入的风向值存在偏移，原本属于310°扇区的边缘样本也可能因分箱规则被划入相邻扇区，进一步放大计数偏差。

修正方向 #

• 绘图时手动指定分箱参数，匹配你实际的风向间隔：在调用ax.bar()时传入分箱设置，将圆周划分为和你输入风向间隔一致的扇区（比如设置n_dirs=18，对应每个扇区宽度20度），从根源上避免相邻风向被错误合并。
• 若需要径向轴匹配你自定义的归一化值，需要在绘图完成后手动调整径向轴的刻度映射，将原始绝对计数转换为你计算的相对占比，而非直接使用库默认的刻度展示。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3704545