当前位置：首页 > wzjs >正文

建设手机网站的方案阿里域名注册网站

wzjs 2025/8/5 22:24:53

建设手机网站的方案,阿里域名注册网站,php网站开发权限管理,会计是做什么的基于 Python 的天气数据分析与可视化 1. 项目背景天气数据分析与可视化项目旨在通过爬取天气数据并进行分析，生成可视化图表，帮助用户了解天气变化趋势。通过该项目，学生可以掌握 Python 的数据爬取、数据分析和可视化技能。该项目适用于气…

基于 Python 的天气数据分析与可视化

在这里插入图片描述

1. 项目背景

天气数据分析与可视化项目旨在通过爬取天气数据并进行分析，生成可视化图表，帮助用户了解天气变化趋势。通过该项目，学生可以掌握 Python 的数据爬取、数据分析和可视化技能。该项目适用于气象研究、农业规划、旅游出行等领域。

2. 功能需求

数据爬取：从天气网站爬取历史天气数据。
数据分析：分析温度、降水等数据的变化趋势。
数据可视化：使用 Matplotlib 生成折线图、柱状图等可视化图表。

3. 技术选型

编程语言：Python
数据爬取：Requests、BeautifulSoup
数据分析：Pandas
数据可视化：Matplotlib

4. 系统设计

4.1 数据来源

从公开的天气网站（如中国天气网）爬取历史天气数据。
数据字段包括日期、温度、降水量等。

4.2 功能模块

数据爬取模块：从网站爬取天气数据并存储到本地。
数据分析模块：对温度、降水量等数据进行分析。
数据可视化模块：生成折线图、柱状图等可视化图表。

5. 核心代码实现

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 爬取天气数据
def fetch_weather_data(city, year, month):# 模拟请求（实际项目中需替换为真实 URL）url = f"https://www.example.com/weather/{city}/{year}-{month}"response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 解析数据weather_data = []for row in soup.find_all('tr'):cols = row.find_all('td')if len(cols) > 0:date = cols[0].text.strip()temperature = cols[1].text.strip()precipitation = cols[2].text.strip()weather_data.append([date, temperature, precipitation])# 转换为 DataFramedf = pd.DataFrame(weather_data, columns=["日期", "温度", "降水量"])df["温度"] = df["温度"].str.replace("℃", "").astype(float)df["降水量"] = df["降水量"].str.replace("mm", "").astype(float)return df# 数据可视化
def plot_weather_data(df):plt.figure(figsize=(10, 6))# 绘制温度折线图plt.plot(df["日期"], df["温度"], label="温度 (℃)", marker='o', color='red')# 绘制降水量柱状图plt.bar(df["日期"], df["降水量"], label="降水量 (mm)", alpha=0.5, color='blue')# 设置图表属性plt.xlabel("日期")plt.ylabel("值")plt.title(f"{city} {year}年{month}月天气数据可视化")plt.legend()plt.grid(True)plt.xticks(rotation=45)plt.tight_layout()plt.show()# 主程序
if __name__ == "__main__":# 设置城市、年份和月份city = "beijing"year = "2023"month = "10"# 爬取天气数据weather_df = fetch_weather_data(city, year, month)print("爬取的天气数据：")print(weather_df)# 数据可视化plot_weather_data(weather_df)

6. 运行效果

数据爬取：
- 从天气网站爬取指定城市、年份和月份的天气数据。
- 数据存储到 Pandas DataFrame 中，字段包括日期、温度和降水量。
数据可视化：
- 使用 Matplotlib 生成温度折线图和降水量柱状图。
- 图表标题为“北京 2023年10月天气数据可视化”。
- 横轴为日期，纵轴为温度和降水量。