Python 积温计算入门指南

积温（Accumulated Temperature）是农业气象学中一个重要的概念，用于预测植物生长和作物发育等。通过实现简单的积温计算，您可以为作物生长提供更有效的决策支持。本文将逐步指导您完成一个简单的积温计算程序。

整体流程

在开始编写代码之前，我们首先了解积温计算的基本步骤。本文将整个流程用表格列出如下：

下面我们将详细介绍每一步的实现。

步骤详解及代码示例

步骤1：收集气温数据

我们可以将气温数据作为一个列表输入，例：

# 假设我们获取了一周的每日气温数据（摄氏度）
temperature_data = [12, 16, 14, 20, 18, 21, 15]

步骤2：处理数据，去除低于阈值的温度

接下来，我们定义一个最低生长温度的阈值，来过滤出温度高于这个阈值的每日气温。

# 定义一个最低生长温度
threshold = 15

# 过滤出高于阈值的温度
valid_temperatures = [temp for temp in temperature_data if temp > threshold]

这段代码利用列表推导式筛选出大于阈值的气温。

步骤3：计算每日日积温

在过滤的温度数据基础上，我们可以计算每日的积温。

# 计算每日的积温
daily_accumulated_temperature = [temp - threshold for temp in valid_temperatures]

步骤4：汇总积温总和

我们需要对所有有效的每日积温求和，以得到总积温。

# 计算总积温
total_accumulated_temperature = sum(daily_accumulated_temperature)

print(f"总积温为: {total_accumulated_temperature} °C")

步骤5：可视化结果

为了便于理解，我们将结果以饼状图和旅行图的形式可视化。

饼状图

我们使用 matplotlib 库来生成饼图。首先，您需要安装 matplotlib：

pip install matplotlib

接下来，编写代码生成饼状图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 饼状图数据
labels = ['有效气温', '低于阈值气温']
sizes = [len(valid_temperatures), len(temperature_data) - len(valid_temperatures)]

# 绘制饼状图
plt.figure(figsize=(7, 7))
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title('气温数据分析')
plt.show()

旅行图

旅行图展示了计算过程中的各个关键步骤。我们使用 Mermaid 语法编写旅行图，您可以将以下代码粘贴到支持 Mermaid 的可视化平台上：

journey
    title 积温计算过程
    section 过程
      收集气温数据: 5: 收集数据
      处理数据: 4: 数据处理
      计算每日积温: 3: 进行计算
      汇总积温: 2: 汇总结果
      可视化结果: 1: 完成

总结

通过上面的步骤，我们成功实现了一个简单的积温计算程序。从气温数据的收集、处理，到最终的可视化结果，我们亲手经历了整个积温计算的过程。希望您在实践后可以更深入地理解积温对作物生长的重要性，并将这些技能应用到实际工作中。

如果您对积温计算有进一步的兴趣，可以尝试扩展代码，例如加入气温变化趋势分析，或者结合更复杂的数据源进行积温计算。继续探索和学习，让您的编程之路更为宽广！

在此感谢您的阅读，祝您编程愉快！