Python爬取天气数据并进行分析与预测

随着全球气候的不断变化,对于天气数据的获取、分析和预测显得越来越重要。本文将介绍如何使用Python编写一个简单而强大的天气数据爬虫,并结合相关库实现对历史和当前天气数据进行分析以及未来趋势预测。

在这里插入图片描述

1 、数据源选择

  • 选择可靠丰富的公开API或网站作为我们所需的天比回溯和实时信息来源;
  • 建议选用具备长期稳定性、提供多种查询参数(如城市、日期范围等)以及详尽准确地返回结果能力。

2、构建爬虫程序

使用第三方库(例如requests, BeautifulSoup)发起HTTP请求并解析响应内容。

  • 根据API或网页结构设计相应URL链接格式;
  • 提取关键字段(温度、湿度等) 并保存至数据库/文件.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_weather_data(city):url = f"https://www.weather.com/{city}"# 发送GET请求获取页面内容response = requests.get(url)if response.status_code == 200:soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 解析HTML页面,提取所需字段# 获取温度temperature = soup.find('span', class_='temperature').text# 获取湿度humidity = soup.find('div', class_='humidity-value').textreturn {'city': city,'temperature': temperature,'humidity': humidity}else:print("请求出错,请检查网络连接或URL是否正确。")

3、历史记录与当前情况分析

对已获得到有效原始资料做进一步处理.

  • 清洗无效值 ( 如空缺数值);
  • 统计每日最高/最低温度频次, 风向风速比例统计;
  • 绘制图表或可视化展示数据变化趋势.
import pandas as pd
def analyze_weather_data(data):df = pd.DataFrame(data)
# 数据清洗,去除空缺数值df.dropna(inplace=True)# 分析每日最高/ 最低气温频次
min_temp_freq = df['Min Temperature'].value_counts()max_temp_freq= df['Max Temperature'].value_counts()print("每日最低气温频率:")print(min_temp_freq)
print("\n\n")#print max temp frequency print "Daily Max Temperatures Frequency:"print(max_temps_frequency)

4、气候变化预测模型建立

使用机器学习/统计方法进行未来天气回归和分类。

  • 选择适合的算法(如线性回归、ARIMA, LSTM等);
  • 准备训练集和测试集,并对特征工程进行处理;
  • 训练模型,评估并优化其准确度。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
def weather_prediction(X_train, y_train, X_test):# 创建线性回归模型model = LinearRegression()# 拟合训练数据model.fit(X_train, y_train)# 使用模型预测结果predictions = model.predict(X_test)return predictions

5 、结果分析与呈现:

对历史记录及未来趋势做出相应结论。

  • 分析不同季节/地区间温差波动;
  • 验证结果是否符合实际观察值;
  • 可使用图表、报告形式将结果直观呈现给用户。

通过Python爬取天气数据并进行气候变化分析与预测,我们能够更好地了解全球和特定地区的天比回溯信息,并基于此构建相应的预测模型。请注意,气候变化是一个复杂而多样化的主题,在进行分析和预测时需要综合考虑各种因素,并谨慎解读结果。
在实际应用中,请确保遵守相关法律法规以及数据提供方的服务条款;同时也要意识到天比回溯受多个因素影响,无法完全准确地进行长期趋势预测。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/68797.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

YaRN: Efficient Context Window Extension of Large Language Models

本文是LLM系列文章,针对《YaRN: Efficient Context Window Extension of Large Language Models》的翻译。 YaRN:大型语言模型的有效上下文窗口扩展 摘要1 引言2 背景和相关工作3 方法4 实验5 结论 摘要 旋转位置嵌入(RoPE)已被…

Linux- 文件夹相关的常用指令

1. 统计文件夹下的文件数量 在 Linux 下&#xff0c;有几种方法可以统计文件夹下的文件数量&#xff1a; 使用 ls 和 wc 命令&#xff1a; 这种方式可以统计目录下的直接子文件&#xff08;不包括子目录里的文件&#xff09;。 ls -l <目录路径> | wc -l注意&#xff1a…

电子科大软件系统架构设计——面向对象建模基础

文章目录 面向对象建模基础UML建模语言UML模型图用例图活动图类图顺序图通信图状态机图构件图部署图包图对象图组合结构图扩展图交互概览图时间图 BPMN建模语言业务建模定义模型元素流对象活动事件网关 流数据人工制品泳池和泳道 建模案例订单采购流程建模电商系统订货业务流程…

搭建最简单的SpringBoot项目

1、创建maven项目 2、引入父pom <parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.7.15</version> </parent> 3、引入springboot-web依赖 <dependency…

React【React是什么?、创建项目 、React组件化、 JSX语法、条件渲染、列表渲染、事件处理】(一)

文章目录 React是什么&#xff1f; 为什么要学习React React开发前准备 创建React项目 React项目结构简介 React组件化 初识JSX 渲染JSX描述的页面 JSX语法 JSX的Class与Style属性 JSX生成的React元素 条件渲染&#xff08;一&#xff09; 条件渲染 &#xff0…

系统架构技能之设计模式-工厂模式

一、开篇 本文主要是讲述设计模式中最经典的创建型模式-工厂模式&#xff0c;本文将会从以下几点对工厂模式进行阐述。 本文将会从上面的四个方面进行详细的讲解和说明&#xff0c;当然会的朋友可以之处我的不足之处&#xff0c;不会的朋友也请我们能够相互学习讨论。 二、摘…

MATLAB/Python的编程教程: 匹配滤波器的实现

MATLAB/Python的编程教程: 匹配滤波器的实现 注1:本文系“MATLAB/Python的编程教程”系列之一,致力于使用Python和Matlab实现特定的功能。本次要实现的功能是:匹配滤波器的实现。 匹配滤波器,这是一个在信号处理领域常见的主题,主要用于增强特定信号的检测性能,特别是在噪…

Java后端开发面试题——企业场景篇

单点登录这块怎么实现的 单点登录的英文名叫做&#xff1a;Single Sign On&#xff08;简称SSO&#xff09;,只需要登录一次&#xff0c;就可以访问所有信任的应用系统 JWT解决单点登录 用户访问其他系统&#xff0c;会在网关判断token是否有效 如果token无效则会返回401&am…

C#循环定时上传数据,失败重传解决方案,数据库标识

有些时候我们需要定时的上传一些数据库的数据&#xff0c;在数据不完整的情况下可能上传失败&#xff0c;上传失败后我们需要定时在重新上传失败的数据&#xff0c;该怎么合理的制定解决方案呢&#xff1f;下面一起看一下&#xff1a; 当然本篇文章只是提供一个思路&#xff0…

数据库 | 数据库概述、关系型数据库、非关系型数据库

目录&#xff1a; 1.数据库&#xff1a;1.1 数据库的含义1.2 数据库的特点 2.数据表3.数据库管理系统4.数据库系统5.关系型数据库 和 非关系型数据库&#xff1a;5.1 关系型数据库5.2 关系型数据库“优势”5.3 非关系型数据库 6.关系型数据库 和 非关系型数据库 的“区别” 1.数…

SAP-PP:基础概念笔记-5(物料主数据的MRP1~4视图)

文章目录 前言一、MRP1视图Base Unit of Measure&#xff08;UoM&#xff09;MRP 组采购组ABC 指示器Plant-Specific Material Status 特定的工厂物料状态MRP 类型 MRP TypeMRP 类型 MRP TypeMaster Production Scheduling(MPS) 主生产计划基于消耗的计划(CBP)再订货点Reorder-…

uni-app点击复制指定内容(点击复制)

官方api uni.setClipboardData(OBJECT) uni.setClipboardData({data: 要被复制的内容,success: function () {console.log(success);} });

Liquid UI和Fiori的区别

主要围绕以下几个方面就Liquid UI和Firor来进行比较&#xff1a; 开发周期开发成本稳定性和支援性平台架构 影响Firor决策的因素&#xff1a; 复杂的编程过程&#xff0c;Fiori对开发人员要求高&#xff0c;开发难度大&#xff0c;而Liquid UI让开发人员不需要懂SAP后端&…

yolov5运行过程遇到的小问题(随时更新)

1.关于git的问题 解决办法&#xff1a;插入下面代码 import os os.environ["GIT_PYTHON_REFRESH"] "quiet"2.页面太小无法完成操作 解决办法: 如果不好使再考虑降低Batch_Size大小或者调整虚拟内存可用硬盘空间大小&#xff01;&#xff08;调整虚拟内存…

Sa-Token实现网关统一鉴权和内部服务外网隔离

&#x1f388; 1 参考文档 网管关统一鉴权 | sa-token.cc &#x1f969;2 微服务中使用Sa-Token依赖引入说明 2.1 Sa-Token依赖 对于网关服务&#xff0c;大体来讲分为两种&#xff1a; 一种是基于Servlet模型的&#xff0c;如&#xff1a;Zuul&#xff0c;我们需要引入的是…

整理mongodb文档:分页

个人博客 整理mongodb文档:分页 个人博客&#xff0c;求关注&#xff0c;如果文章不够清晰&#xff0c;麻烦指出。 文章概叙 本文主要讲下在聚合以及crud的find方法中如何使用limit还有skip进行排序。 分页的情况很经常出现&#xff0c;这也是这篇博客诞生的理由。 数据准备…

Vue组件之间传值

聊一聊vue里面组件之间的传值 首先总结一下vue里面传值的几种关系&#xff1a; 如上图所示, A与B、A与C、B与D、C与F组件之间是父子关系&#xff1b; B与C之间是兄弟关系&#xff1b;A与D、A与E之间是隔代关系&#xff1b; D与F是堂兄关系&#xff0c;针对以上关系 我们把组件…

Redis 缓存穿透击穿和雪崩

一、说明 Redis 缓存的使用&#xff0c;极大的提升了应用程序的性能和效率&#xff0c;特别是数据查询方面。但同时&#xff0c;它也带来了一些问题。其中&#xff0c;最要害的问题&#xff0c;就是数据的一致性问题&#xff0c;从严格意义上讲&#xff0c;这个问题无解。如果对…

c++ 回调函数,std::function,std::bind

回调函数 回调函数的创建步骤大概为&#xff1a; 声明一个函数指针类型。拟写使用回调函数的函数&#xff0c;将函数指针类型及变量名声明作为参数传递。拟写符合函数指针类型的实现函数&#xff0c;将实现函数的指针作为参数传递给使用它的函数。 定义回调函数的指针类型&a…

【CPP_Primer_Plus】学习助手

学习网站推荐 cppreference learncpp cplusplus tutorialspoint awesomecpp stackoverflow 视频课程推荐 码农论坛 cpp primer plus