Visualizza intervalli di dati con Matplotlib

Esplora i dati con Matplotlib visualizza grafici di intervallo

Valutazione delle previsioni sui cicloni della NOAA

Tracciare dati discreti è semplice; rappresentare intervalli di dati è più complesso. Fortunatamente, la libreria di Python matplotlib ha una funzione integrata, fill_between(), che ti permette di visualizzare facilmente intervalli di dati. In questo progetto di Data Science di Successo Rapido, la useremo per valutare le previsioni annuali dell’Ufficio Nazionale di Oceanografia e Meteorologia dell’Amministrazione Nazionale Oceano-Atmosfera.

Il dataset

Ogni maggio, la NOAA pubblica il suo rapporto “Atlantic Hurricane Outlook” per la stagione degli uragani da giugno a novembre. Queste previsioni includono intervalli previsti per tempeste nominate, uragani e uragani di grandi dimensioni (definiti come di Categoria 3 o superiore). Puoi trovare un esempio del rapporto del 2021 qui [1]. I dati NOAA/National Weather Service sono forniti dal governo degli Stati Uniti come dati aperti, liberi da utilizzare per qualsiasi scopo.

Per valutare l’accuratezza di queste previsioni, useremo i riepiloghi annuali delle stagioni degli uragani forniti da Wikipedia. Questi riepiloghi forniscono il numero effettivo di tempeste e uragani per ogni anno. Puoi trovare l’entrata della stagione 2021 qui [2]. Le pagine di Wikipedia sono fornite sotto la licenza CC BY-SA 4.0.

Wikipedia include anche elenchi per gli eventi di La Niña e El Niño [3][4]. Questi rappresentano modelli meteorologici che si verificano nell’Oceano Pacifico ogni pochi anni. Durante gli anni di La Niña, l’acqua nell’Oceano Pacifico orientale è più fredda del normale, raffreddando l’aria sopra di essa. Il contrario accade negli anni di El Niño.

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Il modello La Niña favorisce un’attività degli uragani più intensa nel bacino atlantico, mentre l’El Niño inibisce lo sviluppo degli uragani [5]. Per verificare ciò, coloreremo anche il nostro grafico per questi eventi.

Per comodità, ho già raccolto tutte queste informazioni per gli anni 2001-2022 e le ho memorizzate come un file CSV in questo Gist.

La NOAA emette una previsione sugli uragani aggiornata ogni agosto, quindi devi fare attenzione quando selezioni dati e fai riferimento alle previsioni. Useremo le previsioni di maggio.

Installazione delle librerie

Useremo pandas per la manipolazione dei dati e matplotlib per la rappresentazione grafica. Installale con uno dei seguenti comandi:

conda install matplotlib pandas