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If you frequently work with scientific documents in LaTeX, you might be interested in learning about the plotting capabilities of PGFPlots, a LaTeX package that makes graph creation a breeze. Unlike other plotting tools, PGFPlots allows you to create high-quality graphs directly within your LaTeX documents. Below, some examples are presented that illustrate the various functionalities of PGFPlots.


Se lavori frequentemente con documenti scientifici in LaTeX, potresti essere interessato a conoscere le capacità di tracciamento di PGFPlots, un pacchetto LaTeX che rende la creazione di grafici un gioco da ragazzi. A differenza di altri strumenti di plotting, PGFPlots ti permette di creare grafici di alta qualità direttamente all’interno dei tuoi documenti LaTeX. Di seguito, sono presentati alcuni esempi che illustrano le varie funzionalità di PGFPlots.

Esempio 1: Grafico a Linee – Un grafico a linee è uno dei grafici più semplici che puoi creare. Puoi tracciare la funzione \(y=x^2\) usando il codice seguente:

\documentclass{article}
\usepackage{pgfplots}
\begin{document}
\begin{tikzpicture}
\begin{axis}[
    title={Grafico a Linee Semplice},
    xlabel={Asse X},
    ylabel={Asse Y},
]
\addplot[color=red]{x^2};
\end{axis}
\end{tikzpicture}
\end{document}

Esempio 2: Grafico a Barre – Creare un grafico a barre è altrettanto semplice. Puoi rappresentare due serie di dati con il codice seguente:

\begin{tikzpicture}
\begin{axis}[
    ybar,
    ylabel={Valore},
    symbolic x coords={A, B, C},
    xtick=data,
    nodes near coords,
]
\addplot coordinates {(A,40) (B,60) (C,80)};
\addplot coordinates {(A,20) (B,30) (C,50)};
\legend{Serie 1, Serie 2}
\end{axis}
\end{tikzpicture}

Esempio 3: Grafico a Dispersione – Un grafico a dispersione può essere utile per mostrare le relazioni tra due variabili. Ecco come puoi crearne uno:

\begin{tikzpicture}
\begin{axis}[
    xlabel={X},
    ylabel={Y},
]
\addplot[only marks] coordinates {
    (1,2) (3,4) (4,5) (5,9) (7,12)
};
\end{axis}
\end{tikzpicture}

Esempio 4: Grafico 3D – PGFPlots può anche gestire grafici 3D. Ecco un esempio di un grafico di superficie:

\begin{tikzpicture}
\begin{axis}
\addplot3[surf,] {x*y};
\end{axis}
\end{tikzpicture}

Esempio 5: Istogramma – Un istogramma può essere utilizzato per visualizzare la distribuzione dei dati. Ecco come puoi crearne uno:

\begin{tikzpicture}
\begin{axis}[
    ybar interval,
    xtick={0,10,...,100},
]
\addplot+ [hist={bins=10}] table [y index=0] {datafile.dat};
\end{axis}
\end{tikzpicture}

Nota: Nell’istogramma, i dati saranno suddivisi in intervalli (o “bin”) specificati nel codice LaTeX (ad esempio, bins=10 dividerà i dati in 10 intervalli). Le altezze delle barre dell’istogramma rappresenteranno la frequenza dei dati in ciascun intervallo. Puoi modificare il numero di intervalli o altri aspetti del grafico modificando le opzioni nel tuo codice LaTeX.

Esempio 6: Grafico delle Isolinee

\documentclass{article}
\usepackage{pgfplots}

\begin{document}

\begin{tikzpicture}
\begin{axis}[
    title={Grafico delle Isolinee},
    view={0}{90}, % Questo rende il grafico 2D
]
\addplot3[
    contour gnuplot={number=10},
    thick,
]
{sin(deg(sqrt(x^2 + y^2)))/sqrt(x^2 + y^2)};
\end{axis}
\end{tikzpicture}

\end{document}

Spiegazione:

  • view={0}{90} rende il grafico 2D mostrando solo il piano superiore.
  • contour gnuplot={number=10} indica che si desidera tracciare 10 isolinee. Puoi modificare questo numero per ottenere più o meno isolinee.
  • La funzione utilizzata in questo esempio è \(sin((\sqrt(x^2 + y^2)))/\sqrt(x^2 + y^2)\), ma puoi sostituirla con qualsiasi funzione che desideri rappresentare.

Nota: Questo esempio richiede Gnuplot per essere installato sul tuo sistema, poiché PGFPlots usa Gnuplot per calcolare le isolinee. Assicurati di compilare il tuo documento con l’opzione -shell-escape abilitata per consentire a LaTeX di chiamare Gnuplot.

Esempio 7:

\documentclass[tikz]{standalone}

\usepackage{pgfplots}
\usepackage{amsmath,amssymb,amsfonts}
\usepgfplotslibrary{fillbetween}

\begin{document}

  \begin{tikzpicture}

   \begin{axis}[
   		xmin=-3, xmax=3,
   		ymin=-10, ymax=10,
   		xtick distance=1, ytick distance=4 ]

      \addplot [domain=-2.5:2.5, samples=100, thick, color=red!50]
        {3*x^3 - x^2 - 10*x};

      \addplot [domain=-2.5:2.5, samples=100, thick, color=blue!50]
        {- x^2 + 2*x};

      \draw [dashed, opacity=0.4] (axis cs:{-2,0}) -- (axis cs:{-2,-8});

      \node[color=red, font=\footnotesize] at (axis cs: -1.6,7) {$f(x)=3x^3 - x^2 - 10x$};
      \node[color=blue, font=\footnotesize] at (axis cs: 1.1,2.2) {$g(x)=- x^2 + 2x$};

    \end{axis}

  \end{tikzpicture}

\end{document}

Questo esempio rappresenta graficamente due funzioni, \(f(x)=3x^3−x^2−10x\) e \(g(x)=−x^2+2x\), mettendo in evidenza la robustezza e la precisione di PGFPlots nel rendere funzioni matematiche complesse.


Questo articolo dimostra la versatilità di PGFPlots nel creare vari tipi di grafici direttamente all’interno dei documenti LaTeX. Le possibilità sono numerose e limitate solo dalla tua immaginazione e comprensione del pacchetto. Puoi trovare ulteriori dettagli e opzioni di personalizzazione nel manuale di PGFPlots.

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In the blur of undefined colors…

In the blur of undefined colors, tomorrow hides, waiting to take shape, like a still-wet painting, where each shade is a dream with eyes wide open – savvy, yet veiled in mystery.

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Through a Glass Darkly…

Nella fredda oscurità delle notti londinesi, tra i riverberi dei lampioni e l’umidità che avvolge la città, emergono i volti dei passeggeri degli autobus, catturati dall’obiettivo di Nick Turpin nella sua serie ‘Through a Glass Darkly’. Sono immagini evanescenti, quasi sogni intrappolati in un attimo di quiete, mentre la vita continua a fluire all’esterno dei finestrini appannati.

Turpin osserva con occhi di pescatore nel mare urbano, pazientemente, cercando il momento giusto, la luce perfetta, la silhouette che racconta una storia. E l’attrezzatura diventa un prolungamento del suo sguardo, un lungo obiettivo tenuto a mano, al limite delle possibilità tecniche, quasi a sfidare il buio e il movimento. I colori sono quelli delle notti invernali, tonalità fredde e sfumature sottili, che si mescolano con la luce artificiale della città, creando un gioco di ombre e riflessi, una danza silenziosa sulle superfici vitree degli autobus. Il metodo è quello dell’osservazione, dell’attesa, come un albero che si piega al vento senza mai spezzarsi. Turpin non irrompe nella vita dei suoi soggetti, ma li coglie nella loro intimità quotidiana, nella meditazione di un viaggio, nella stanchezza di una giornata lavorativa. La sua è una tecnica che non impone, ma ascolta, che non ruba, ma accoglie.


E così, attraverso quella lente scura, Turpin ci invita a guardare oltre, a interpretare quel che vediamo, a cercare in quei volti sfocati e in quelle pose pensierose il riflesso di noi stessi. Le sue foto sono come specchi sul mondo, quadri enigmatici che parlano un linguaggio universale, una melodia urbana che ognuno può ascoltare con il cuore.
Nelle immagini di Turpin, la strada diventa mare, e l’autobus una nave che naviga tra i pensieri e i sogni delle persone, in un viaggio senza fine. È un’arte che tocca l’anima, che parla all’essere umano, che celebra la bellezza della normalità e la poesia dell’ordinario, in una città che non dorme mai, ma che sa sognare.

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The Butterfly Effect, formulated in 1972 by mathematician and meteorologist Edward Lorenz, is part of chaos theory that illustrates the interdependence between seemingly insignificant events and large-scale phenomena. Contrary to common belief, chaos is not random but deterministic and highly sensitive to initial conditions, with well-defined boundaries. Using Lorenz’s attractor, it is possible to simulate and visualize this effect through a system of differential equations that represents the complexity and interconnectedness of the world. Chaos theory goes beyond the simple image of a butterfly flapping its wings, providing a profound understanding of nature and the universe through the beauty and complexity of the fundamental laws of mathematics and physics.


L’Effetto Farfalla è una metafora che ha catturato l’immaginazione del pubblico fin dalla sua prima formulazione nel 1972 da parte del matematico e meteorologo Edward Lorenz. Ma cosa significa davvero questa enigmatica frase, “… una farfalla che sbatte le ali in Brasile potrebbe scatenare un tornado in Texas”? E come possiamo sviscerare gli errori comuni che avvolgono questa affascinante idea?

L’Effetto Farfalla: Un’Introduzione

La descrizione dell’Effetto Farfalla fa parte di quella che viene comunemente chiamata teoria del caos. Il concetto può essere inteso come un segno dell’interdipendenza di eventi apparentemente insignificanti e fenomeni su larga scala, ma ci sono due importanti distinzioni che spesso vengono trascurate nella cultura popolare:

  1. Il Caos non è Casuale: Contrariamente alla credenza comune, il termine “caotico” in questo contesto non significa “casuale”. Il caos è deterministico e segue regole precise, ma è altamente sensibile alle condizioni iniziali. Una piccola variazione nelle condizioni di partenza può portare a risultati radicalmente diversi.
  2. Il Futuro non è Completamente Non-Deterministico: L’Effetto Farfalla non significa che qualsiasi cosa possa succedere in qualsiasi momento. Ci sono limiti ben definiti entro i quali i fenomeni possono variare.

Il Codice: Simulando l’Effetto Farfalla

from scipy.integrate import odeint
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import glob
import os

save_folder = 'images/lorenz'
if not os.path.exists(save_folder):
    os.makedirs(save_folder)

initial_state = [0.5, 0, 0]
sigma = 10
rho = 28
beta = 8/3

start_time = 1
end_time = 80
interval = 1000
time_points = np.linspace(start_time, end_time, end_time * interval)

def lorenz_system(current_state, t):
    x, y, z = current_state
    xdot = sigma * (y - x)
    ydot = x * (rho - z) - y
    zdot = x * y - beta * z
    return [xdot, ydot, zdot]

def plot_lorenz(xyz, interval, save_folder):
    for n in range(0, len(xyz), interval):
        fig = plt.figure(figsize=(12, 9))
        ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
        x = xyz[:n, 0]
        y = xyz[:n, 1]
        z = xyz[:n, 2]
        ax.plot(x, y, z, color='purple', alpha=0.7, linewidth=0.7)
        ax.set_xlim((-30, 30))
        ax.set_ylim((-30, 30))
        ax.set_zlim((0, 50))
        plt.savefig(f'{save_folder}/{n:03d}.png', dpi=60, bbox_inches='tight', pad_inches=0.1)
        plt.close()

# Risolvi l'ODE su tutti i punti temporali
points = odeint(lorenz_system, initial_state, time_points)

# Chiama la funzione modificata
plot_interval = 20 # Puoi regolare l'intervallo come preferisci
plot_lorenz(points, interval=plot_interval, save_folder=save_folder)

standard_duration = 10 # Durata uniforme
durations = [standard_duration] * (len(points) // plot_interval)

image_filenames = sorted(glob.glob('{}/*.png'.format(save_folder)), key=lambda x: int(x.split('/')[-1].split('.')[0]))
images = [Image.open(image) for image in image_filenames]
gif_filepath = 'images/animated-lorenz-attractor.gif'

# Set duration for each image
for i, image in enumerate(images[1:]):
    image.info['duration'] = durations[i]

# Save the images as a GIF
images[0].save(fp=gif_filepath, format='gif', save_all=True, append_images=images[1:], loop=0)

Attraverso il codice fornito, possiamo simulare e visualizzare l’Effetto Farfalla utilizzando l’attrattore di Lorenz, un sistema di equazioni differenziali. Ecco come il codice funziona:

1. Definire le Condizioni Iniziali

Prima di tutto, impostiamo le condizioni iniziali del sistema, come le costanti \(\sigma\), \(\rho\), e \(\beta\), e lo stato iniziale delle variabili \(x\), \(y\), e \(z\):

initial_state = [0.5, 0, 0]
sigma = 10
rho = 28
beta = 8/3

2. Creare il Sistema di Equazioni

Il cuore della simulazione è un sistema di equazioni differenziali che descrive il comportamento del sistema nel tempo:

def lorenz_system(current_state, t):
    x, y, z = current_state
    xdot = sigma * (y - x)
    ydot = x * (rho - z) - y
    zdot = x * y - beta * z
    return [xdot, ydot, zdot]

3. Risolvere il Sistema

Utilizziamo la funzione odeint da SciPy per risolvere il sistema di equazioni nel tempo, ottenendo una traiettoria che mostra come il sistema evolve:

points = odeint(lorenz_system, initial_state, time_points)

4. Visualizzare i Risultati

Infine, possiamo visualizzare i risultati utilizzando Matplotlib, creando una rappresentazione grafica tridimensionale dell’evoluzione del sistema:

plot_lorenz(points, interval=plot_interval, save_folder=save_folder)

Conclusione

L’Effetto Farfalla è un potente promemoria della complessità e dell’interconnessione del mondo che ci circonda. Non è un concetto di puro caso o anarchia, ma piuttosto una descrizione della natura intrinsecamente imprevedibile e sensibile di sistemi complessi.

La teoria del caos e l’Effetto Farfalla offrono una lente attraverso cui possiamo esplorare concetti profondi come la determinazione, la casualità, e la connettività. E attraverso la simulazione e la visualizzazione, possiamo iniziare a toccare con mano la bellezza e la complessità che emergono dalle leggi fondamentali della matematica e della fisica.

Mentre il nome “teoria del caos” potrebbe aver contribuito a malintesi, la realtà è che offre una profonda comprensione della natura e dell’universo, una comprensione che va ben oltre la semplice immagine di una farfalla che sbatte le ali.

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What Is Mathematics?

Mathematics is a sea, a vast and deep ocean, where waves sketch formulas and swells conceal enigmas. In its depths lie questions that span millennia, existing since the birth of human reason. What is truth? And how can we know what is true?
The angles of a triangle add up to 180 degrees, a statement as firm and indisputable as the turning of the sun. But how to explain it to a stranger, a traveler from another world who has never glimpsed basic geometry? One must resort to the art of proof, to trace with a steady hand and clear mind the path that leads to truth.
Mathematics is not the tangled and monotonous arithmetic many believe it to be. It is a language, a poetry without words, music without notes, a dance of numbers and shapes. A mathematician does not multiply large numbers, but writes, thinks, creates.
Like a fisherman casting his net into unexplored waters, the mathematician seeks to grasp the truth. Experimentation is not enough, not even a million, a billion times. A solid argument is needed, a clear and indisputable demonstration.
The Goldbach Conjecture, a mystery as deep as the ocean abyss, has been verified up to an almost unimaginable number. But we still do not know if it is true or false. Mathematics does not accept partial proofs; it does not settle for clues. It demands certainty, rigor, an undeviating path towards the truth.
What mathematics is cannot be found in schoolbooks, in confined classrooms, and chalk-covered boards. It resides in the human heart, in its thirst for knowledge, in its need to understand the Universe and itself. It is an eternal dialogue with the unknown, an endless journey into the land of knowledge, an embrace of truth in all its facets. And in every proof, in every equation, in every theorem, there lies a poetry of existence, a hymn to reason, a song of truth.

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Una commovente storia ordinaria…

Il film “Non così vicino” è come una melodia soffusa, un dipinto fatto con pennellate di routine quotidiana e sfumature di umanità, che scorre davanti agli occhi con la lentezza d’un fiume pigro, ma profondo.
Otto Anderson, impersonato con la solita maestria da Tom Hanks, è un uomo dal cuore di pietra e dagli occhi che portano il peso dell’assenza. Egli si muove tra le vie della sua vita come un orologiaio tra gli ingranaggi, mettendo ordine e scandendo il tempo con una precisione maniacale, finché non viene sconvolto dall’irruzione del nuovo, rappresentato dalla famiglia vivace e caotica della vicina Marisol. Si potrebbe parlare di cliché, di una trama prevedibile che non osa discostarsi dai sentieri già battuti, ma la regia di Marc Forster affronta il tema con una sensibilità rara, tracciando il cammino di Otto come un viaggio attraverso se stesso, in una costante ricerca di ciò che è perduto. La presenza di Truman Hanks, nel ruolo del giovane Otto, ci regala uno spaccato intimo di una storia d’amore che s’è arenata nelle sabbie del tempo, con una delicatezza che risuona in ogni scena. Le sequenze flashback sono come frammenti di un mosaico che si compone pian piano, guidato dalla mano sapiente del regista.

Non mancano momenti di leggerezza, come gli scontri verbali tra Otto e la sua vicina, o le peripezie grottesche dei suoi tentativi di suicidio, che stemperano la tensione e aggiungono un pizzico di umorismo al racconto. La scelta di Mariana Treviño nel ruolo di Marisol è ispirata e la sua alchimia con Hanks è genuina e toccante.
Non così vicino” è un film che, pur nella sua apparente semplicità, sa raggiungere il cuore dello spettatore, parlando un linguaggio universale fatto di emozioni e sentimenti veri. È una pellicola che non strilla, ma sussurra, che non colpisce, ma accarezza, offrendo una riflessione profonda sull’essere umano e sulla sua costante lotta tra ordine e caos, tra passato e presente, tra solitudine e amore.
Sebbene si possa criticare una certa prolissità nel suo epilogo, questo non scalfisce la potenza emotiva dell’opera, che si chiude con un finale commovente e indubbiamente umano. In “Non così vicino” c’è il mondo, c’è la vita, e ci sono le piccole grandi cose che la rendono degna di essere vissuta. Una storia ordinaria, raccontata con un’arte straordinaria.

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come un sorriso da un volto sconosciuto…

In quel bagliore del tramonto, quando il giorno cede il passo alla notte, e il caldo sole accarezza le cicatrici della pelle, si manifesta l’invito silenzioso all’abbandono. Non un abbandono sconfitto, ma un abbandono sereno, al bisogno di pace, al bisogno di respirare. Le ombre lunghe si stendono sulle colline, e il mondo si veste di un colore che non ha nome, un colore che appartiene solo a quell’istante. È un momento fugace eppure eterno, un momento in cui i brutti pensieri, le ansie del giorno, le ferite dell’anima trovano il loro tramonto. La mente è a mille, sì, ma in quei momenti si placano le tempeste interiori. Non c’è più fretta, non c’è più l’urgenza di arrivare da qualche parte. Si cammina, ma senza meta. Si osserva, ma senza giudizio. La necessità di pace e di serenità diventa così palpabile che si può quasi toccare con mano. Gli occhi stanchi non cercano di vedere, ma di comprendere. Non osservano il mondo, ma lo accolgono. Ogni cosa appare nella sua semplicità, senza veli, senza pretese. I rumori si affievoliscono, e anche il vento sembra fermarsi per un attimo, come a rendere omaggio a quel silenzio che si insinua nell’anima.
In quegli attimi si riscopre il valore dell’effimero, l’indispensabilità di ciò che dura solo un istante eppure rimane per sempre. Come un bacio rubato, come un abbraccio inaspettato, come un sorriso da un volto sconosciuto. È in quel breve lasso di tempo che si trova una risposta, una verità che non si può spiegare ma solo vivere. Nella quiete del tramonto, ogni uomo, ogni donna, ogni essere vivente ha l’opportunità di tornare a se stesso, di ritrovare quell’essenza che si perde nel trambusto della vita quotidiana. Non è un ritorno al passato, ma un ritorno all’essenza, al nucleo, al cuore di ciò che si è.
E così, al calar del sole, si può fare pace con se stessi. Si può chiudere un capitolo e aprirne uno nuovo, con la leggerezza di chi sa che ogni fine è un nuovo inizio, che ogni tramonto è l’anticamera dell’alba. Non è un’arte perduta, ma un’arte da riscoprire, quella di sapersi fermare, di sapersi ascoltare, di sapersi perdere per ritrovarsi. In quell’istante di serenità, al crepuscolo del giorno, si trova una connessione profonda e genuina con il nucleo dell’essere. Nel ritrovarsi, nel riappropriarsi di quel momento sospeso tra realtà e sogno, emerge una verità semplice e pura, una verità che non ha bisogno di parole, ma che si esprime attraverso la bellezza silenziosa del mondo. La bellezza dell’essere è lì, nel cuore pulsante della natura, nel soffio leggero del vento, nella melodia discreta del mare, nella carezza dolce del sole. È una bellezza che non si esaurisce né si dissolve, ma che permane e si rinnova, come un ciclo eterno che unisce l’uomo alla terra e al cielo. E così, nel rituale quotidiano del tramonto, in quel passaggio delicato e solenne dalla luce all’oscurità, si apre una finestra sulla saggezza ancestrale, sulla capacità di vedere oltre l’apparenza, sulla forza di abbracciare la vita con umiltà e gratitudine. È un invito a vivere non in funzione del domani, ma in armonia con l’oggi, a scoprire il valore intrinseco dell’attimo presente, a riconoscere in esso l’eco di un’universo intero. È un invito a essere, semplicemente essere, nel fluire ininterrotto del tempo, nella dolce sinfonia dell’esistenza.

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Tokyo di notte, nelle mani di Liam Wong, diventa una sinfonia silenziosa, una danza di luci e ombre che racconta storie senza parole. Nato nella nebbia di Edimburgo e maturato nell’industria dei videogiochi, Wong scopre nella notte di Tokyo un mondo parallelo, un teatro di sogni dove il reale e l’irreale si mescolano in un abbraccio etereo.

Le immagini catturate non sono semplici fotografie; sono impronte di un’anima che vaga, che si perde e si ritrova nelle strade inondate di neon, nelle figure che attraversano le vie come ombre, nei riflessi delle vetrine che celano misteri insondabili. Ogni scatto è un pensiero, un’emozione che si materializza, un sussurro che invita a guardare oltre.

La tecnica di Wong, raffinata ed elegante, non è un mero esercizio di stile. È una ricerca, un’esplorazione continua della bellezza che si nasconde negli angoli più nascosti della città. Lui vede dove altri passano, ascolta dove altri tacciono, sente dove altri rimangono indifferenti.


Nelle pagine di questo volume, la Tokyo di Wong è un caleidoscopio di sensazioni, un mosaico di frammenti che si compongono in un quadro più grande, più complesso, più affascinante. Non è la Tokyo dei turisti o degli uomini d’affari; è una Tokyo intima, personale, un luogo dell’anima dove ogni scena racconta una storia universale: un diario di viaggio, un invito a vedere il mondo con occhi diversi, a cercare la bellezza laddove sembra nascosta, a vivere ogni momento con la consapevolezza e la sensibilità di chi sa che ogni istante è unico, irripetibile, prezioso.

Nelle mani di Wong, la fotografia diventa poesia, e la notte di Tokyo, con i suoi misteri e le sue promesse, diventa un luogo dove ogni lettore può perdersi, sognare, trovare un pezzo di sé. Un libro che è un viaggio, un sogno, un’arte.

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meteostat…

This article provides a comprehensive guide to the Meteostat Python library, an essential tool for accessing and manipulating weather and climate data. It covers key features, installation, and a step-by-step guide on how to fetch and visualize data, including a practical example to plot the temperature for Frattaminore, Italy. The integration with Pandas and its user-friendly approach make it an invaluable asset for analysts, scientists, and weather enthusiasts alike.


Nel mondo della scienza dei dati, l’accesso a dati meteorologici affidabili è fondamentale per vari settori come l’agricoltura, l’energia e la ricerca ambientale. La libreria Meteostat in Python offre un potente strumento per accedere, manipolare e visualizzare dati meteorologici e climatici, facilitando così l’analisi del clima e delle condizioni meteorologiche.

L’installazione della libreria Meteostat si effettua semplicemente tramite pip:

pip install meteostat

Una volta installata, la libreria fornisce un’interfaccia per accedere ai dati meteorologici da varie fonti governative e pubbliche. Le classi chiave utilizzate nel codice sono Point e Monthly. La classe Point consente di specificare una posizione geografica attraverso le coordinate di latitudine e longitudine, mentre la classe Monthly consente di ottenere dati mensili per quel punto.

Ecco un esempio che dimostra come utilizzare queste classi per visualizzare i dati meteo di Frattaminore (provincia di Napoli) dal 1° gennaio 2016 al 1° agosto 2023:

import pandas as pd
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
from meteostat import Point, Monthly
import ssl

ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

# Set time period
start = datetime(2016, 1, 1)
end = datetime(2023, 8, 1)

# Create Point for Frattaminore
location = Point(40.9333, 14.2567)

# Get monthly data
data = Monthly(location, start, end)
data = data.fetch()

# Plot line chart including minimum and maximum temperature
plt.plot(data['tmax'], label='Temperatura massima')
plt.plot(data['tmin'], label='Temperatura minima')
plt.legend()
plt.title('Temperatura a Frattaminore dal 01/01/2016 al 01/08/2023')
plt.show()

Il codice inizia importando le librerie necessarie, tra cui pandas, datetime, matplotlib e Meteostat. La data di inizio e fine viene impostata usando l’oggetto datetime, che specifica l’intervallo di tempo per il quale si vogliono ottenere i dati.

La classe Point viene utilizzata per definire la posizione di Frattaminore attraverso le sue coordinate geografiche. Successivamente, la classe Monthly viene utilizzata per ottenere i dati mensili per quella posizione nel periodo specificato. I dati vengono quindi recuperati con il metodo fetch().

Infine, la libreria matplotlib viene utilizzata per tracciare i dati recuperati, visualizzando le temperature massime e minime nel periodo specificato.

La scelta di utilizzare Meteostat in combinazione con pandas e matplotlib offre un modo efficace e flessibile per ottenere, manipolare e visualizzare dati meteorologici. La sua integrazione con Pandas consente una manipolazione avanzata dei dati, mentre matplotlib offre potenti strumenti di visualizzazione.

La libreria Meteostat in Python rappresenta uno strumento essenziale per chiunque lavori con dati meteorologici. La facilità d’uso e la flessibilità offerte dalla libreria la rendono un punto di partenza ideale per analisti, scienziati e appassionati del meteo. Il codice presentato in questo articolo dimostra come sia possibile effettuare analisi dettagliate su una località specifica utilizzando dati storici mensili e visualizzarli attraverso un grafico.

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L’ombra delle montagne, l’intrico dei fiumi, e il passaggio furtivo dei cavalli selvaggi: queste sono le impressioni che emergono dalle pagine di “Megalith-Still”. Come i versi di un poeta che descrive un sogno appena sfuggito, Mimi Plumb ci invita a condividere il suo dialogo silenzioso con il paesaggio indomabile del Kings Canyon.


La natura, nel suo stato più puro, diventa un enigma in grado di svelare la nostra essenza, richiedendo una sintonia delicata e una dedizione che supera l’osservazione superficiale. Il branco di cavalli diventa un segreto rivelato solo a coloro che hanno la pazienza di attendere, di comprendere il linguaggio sottile dei movimenti e dei ritmi della terra. Gli incontri ravvicinati dell’autrice con questi cavalli non sono semplici osservazioni, ma piuttosto delle danze, dialoghi mudi in cui la vita si svela nei suoi dettagli più intimi e misteriosi. E come la corsa dietro ai cavalli, ogni tentativo di catturare pienamente questi momenti rimane elusivo, sempre un passo avanti alla comprensione umana.
“Megalith-Still” non è un libro, ma un prato, un fiume, un cavallo che corre. È l’invito di un’artista a rimuovere le scarpe e i calzini, ad arrotolare i pantaloni, e ad entrare nell’acqua del mistero e della bellezza. È un invito ad abbandonare le sicurezze per inseguire qualcosa di più grande e più profondo, proprio come i cavalli che abbandonano bruscamente il prato, lasciandoci in uno stato di meraviglia e di desiderio.


In un’epoca in cui le distanze si misurano in clic, Plumb ci ricorda che il viaggio vero richiede tempo, fatica e la capacità di vedere oltre l’ovvio. La sua ricerca del sublime ci sfida a fare lo stesso, a cercare il medesimo branco di cavalli nelle nostre vite, nelle nostre anime. Un libro non solo da leggere, ma da vivere, come una melodia antica che risuona nelle profondità dell’essere.

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