通常在浏览时数据很漂亮subreddit我看了看内容，心里想，“用Wolfram Language很容易做到这一点”，这时我立刻忘记了我有这个想法，继续下一篇文章（我可能也有同样的想法）。
今天我偶然发现一根柱子用户通过一个漂亮的图形直观地显示了1973年至2017年布鲁克林每小时的温度。这一次，我决定按照我的“用沃尔夫拉姆语言很容易做到这一点”的想法行事，并付诸行动。
Wolfram语言天气数据功能使收集温度变得轻而易举（天气双关语），我能够用一行代码将所有数据导入Mathematica：
WeatherData[实体[“城市”，{“香槟”，“伊利诺伊”，“美国”}]，“温度”，{{1970，1，1}，今天，“天”}]
之后，只需将度数转换为华氏度，正确选择颜色（我非常喜欢原始图形中的颜色，所以我尝试模仿它们），然后创建和格式化行（单击以缩放）。
我真的不想从原创者那里拿走任何东西（这里是一个GitHub链接他的R源代码），由于他做得更仔细（他负责闰年，所以他的时间实际上是排成一行的，等等……），我只是想证明在Wolfram语言中完成类似的任务是多么容易。
这里是笔记本（也附在附件中）我曾经创建过这个（在云中，有些东西与我的桌面上的排列不太一样，但最终结果是一样的）。要为另一个城市制作相同的图表，只需在代码的第一行编辑城市实体，也许还需要编辑缩放比例，以更好地适应该地区的最高和最低温度。
代码
champagnTemp=天气数据[实体[“城市”，{“香槟”，“伊利诺伊”，“美国”}]，“温度”，{{1970,1,1}，今天，“天”}]；datePath=champaignTemp[“datePath”]/。{x_，y_Quantity}:>{x，UnitConvert[y，“华氏度”]}；{min，max}=MinMax[datePath[[All，2]]]
平均值=平均@datePath[[全部，2]
$blendingColors={RGB颜色[1/6,0,2/3]，RGB颜色[2/3,1/4,5/12]，RGBColor[1,9/10,0]}；图形[表格[{Blend[$blendingColors，x]，磁盘[{8x，0}]}，{x，0,1/8}]]（*快速查看出血结果的图片*）
cf[x_]：=混合[$blendingColors，x]$legend=BarLegend[{cf[#]&，{0,1}}，“刻度”->{0，.5,1}，”刻度标签“->（样式[#，FontFamily->“Avenir”]&/@{数量[-10，“华氏度”]，数量[45，“华华氏度“]，数量[100，“华氏度”]}），LegendLabel->Style[“Temperature”，FontFamily->“Avenir”]]；scaledDatePath=日期路径/。{x，y}:>{x，重缩放[y，{数量[-10，“华氏度”]，数量[100，“华氏度”]}]}；sortedScaledByYear=分组依据[scaledDatePath，#[[1,1,1]]&]；表[imgData[i]=表[#，4]和/@（混合[$blendingColors，#]和/@sortedScaledByYear[i][[All，2]]）//转座，{i，sortedScaledByYear//键}]；imgData[2017]=Transpose[加入[imgData[2017]//Transpose，表[{白色，白色，白色}，365-长度@最后@sortedScaledByYear]]]；grid=网格[加入[{{Null，列[{Style[“伊利诺伊州香槟市的日温度”，FontFamily->“Helvetica”，18，粗体]，样式[“1973-2017”，FontFamily->“Avenir”，13]}]，SpanFromLeft}},表格[{Style[i，FontFamily->“Avenir”]，图像[imgData[i]，图像大小->1200]，SpanFromLeft}，{i，sortedScaledByYear//键}]，{{Null，Style[“January”，FontFamily->“Avenir”，13]，Style[“December”，Font Family->“Avenil”，13]}}]，间距->{.5,0.1}，对齐->{{左、左、右}、上}];final=带边框[Labeled[grid，$legend，Right]，ImageMargins->10，FrameStyle->None]SetDirectory[笔记本目录[]]；finalImg=光栅化[最终，图像分辨率->200]导出[“ChampaignWeather.png”，finalImg]
附件：
