深圳幻海软件技术有限公司 欢迎您！
更多

Python爬取天气数据及可视化分析

2023-02-28

plt temp wind
正文 大家好，我是Python人工智能技术天气预报我们每天都会关注，我们可以根据未来的天气增减衣物、安排出行，每天的气温、风速风向、相对湿度、空气质量等成为关注的焦点。得到温湿度度变化曲线、空气质量图、风向雷达图等结果，为获得未来天气信息提供了有效方法。1、数据获取请求网站链接首先查看中国

正文

 大家好，我是Python人工智能技术

天气预报我们每天都会关注，我们可以根据未来的天气增减衣物、安排出行，每天的气温、风速风向、相对湿度、空气质量等成为关注的焦点。得到温湿度度变化曲线、空气质量图、风向雷达图等结果，为获得未来天气信息提供了有效方法。

1、数据获取

请求网站链接

首先查看中国天气网的网址：http://www.weather.com.cn/weather/101280701.shtml这里就访问本地的天气网址，如果想爬取不同的地区只需修改最后的101280701地区编号即可，前面的weather代表是7天的网页，weather1d代表当天，weather15d代表未来14天。这里就主要访问7天和14天的中国天气网。采用requests.get()方法，请求网页，如果成功访问，则得到的是网页的所有字符串文本。这就是请求过程。

def getHTMLtext(url):      
"""请求获得网页内容"""
 try:          
  r = requests.get(url, timeout = 30)          
  r.raise_for_status()          
  r.encoding = r.apparent_encoding          
  print("成功访问")          
  return r.text      
 except:          
  print("访问错误")          
 return" "
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.

提取有用信息

这里采用BeautifulSoup库对刚刚获取的字符串进行数据提取，首先对网页进行检查，找到需要获取数据的标签：

可以发现7天的数据信息在div标签中并且id=“7d”，并且日期、天气、温度、风级等信息都在ul和li标签中，所以我们可以使用BeautifulSoup对获取的网页文本进行查找div标签id=“7d”，找出他包含的所有的ul和li标签，之后提取标签中相应的数据值，保存到对应列表中。

这里要注意一个细节就是有时日期没有最高气温，对于没有数据的情况要进行判断和处理。另外对于一些数据保存的格式也要提前进行处理，比如温度后面的摄氏度符号，日期数字的提取，和风级文字的提取，这需要用到字符查找及字符串切片处理。

def get_content(html):
"""处理得到有用信息保存数据文件"""
final = []          # 初始化一个列表保存数据
bs = BeautifulSoup(html, "html.parser")  # 创建BeautifulSoup对象
body = bs.body
data = body.find('div', {'id': '7d'})    # 找到div标签且id = 7d
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.

下面爬取当天的数据

data2 = body.find_all('div',{'class':'left-div'})
text = data2[2].find('script').string  
text = text[text.index('=')+1 :-2]   # 移除改var data=将其变为json数据
jd = json.loads(text)
dayone = jd['od']['od2']     # 找到当天的数据
final_day = []           # 存放当天的数据
count = 0
for i in dayone:
temp = []
if count <=23:
temp.append(i['od21'])     # 添加时间
temp.append(i['od22'])     # 添加当前时刻温度
temp.append(i['od24'])     # 添加当前时刻风力方向
temp.append(i['od25'])     # 添加当前时刻风级
temp.append(i['od26'])     # 添加当前时刻降水量
temp.append(i['od27'])     # 添加当前时刻相对湿度
temp.append(i['od28'])     # 添加当前时刻控制质量
#print(temp)
final_day.append(temp)
count = count +1
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.
  • 20.

下面爬取7天的数据

ul = data.find('ul')      # 找到所有的ul标签
li = ul.find_all('li')      # 找到左右的li标签
i = 0     # 控制爬取的天数
for day in li:          # 遍历找到的每一个li
if i < 7 and i > 0:
temp = []          # 临时存放每天的数据
date = day.find('h1').string     # 得到日期
date = date[0:date.index('日')]   # 取出日期号
temp.append(date)    
inf = day.find_all('p')      # 找出li下面的p标签,提取第一个p标签的值，即天气
temp.append(inf[0].string)
   tem_low = inf[1].find('i').string   # 找到最低气温
   if inf[1].find('span') is None:   # 天气预报可能没有最高气温
       tem_high = None
   else:
       tem_high = inf[1].find('span').string  # 找到最高气温
   temp.append(tem_low[:-1])
   if tem_high[-1] == '℃':
    temp.append(tem_high[:-1])
   else:
    temp.append(tem_high)
   wind = inf[2].find_all('span')  # 找到风向
   for j in wind:
    temp.append(j['title'])
   wind_scale = inf[2].find('i').string # 找到风级
   index1 = wind_scale.index('级')
   temp.append(int(wind_scale[index1-1:index1]))
   final.append(temp)
i = i + 1
return final_day,final
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25.
  • 26.
  • 27.
  • 28.
  • 29.
  • 30.

同样对于/weather15d：15天的信息，也做同样的处理，这里经过查看后发现他的15天网页中只有8-14天，前面的1-7天在/weather中，这里就分别访问两个网页将爬取得到的数据进行合并得到最终14天的数据。-  前面是未来14天的数据爬取过程，对于当天24小时的天气信息数据，经过查找发现他是一个json数据，可以通过json.loads()方法获取当天的数据，进而对当天的天气信息进行提取。

保存csv文件

前面将爬取的数据添加到列表中，这里引入csv库，利用f_csv.writerow(header)和f_csv.writerows(data)方法，分别写入表头和每一行的数据，这里将1天和未来14天的数据分开存储，分别保存为weather1.csv和weather14.csv，下面是他们保存的表格图：

2.可视化分析

当天温度变化曲线图

采用matplotlib中plt.plot()方法绘制出一天24小时的温度变化曲线，并用plt.text()方法点出最高温和最低温，并画出平均温度线，下图为温度变化曲线图：(代码见附录)

牛逼啊！接私活必备的 N 个开源项目！赶快收藏吧

分析可以发现这一天最高温度为33℃，最低温度为28℃，并且平均温度在20.4℃左右，通过对时间分析，发现昼夜温差5℃，低温分布在凌晨，高温分布在中午到下午的时间段。

当天相对湿度变化曲线图

采用matplotlib中plt.plot()方法绘制出一天24小时的湿度变化曲线，并画出平均相对湿度线，下图为湿度变化曲线图：(代码见附录)

分析可以发现这一天最高相对湿度为86%，最低相对湿度为58℃，并且平均相对湿度在75%左右，通过对时间分析，清晨的湿度比较大，而下午至黄昏湿度较小。

温湿度相关性分析图

经过前面两个图的分析我们可以感觉到温度和湿度之间是有关系的，为了更加清楚直观地感受这种关系，使用plt.scatter()方法将温度为横坐标、湿度为纵坐标，每个时刻的点在图中点出来，并且计算相关系数，下图为结果图：

分析可以发现一天的温度和湿度具有强烈的相关性，他们呈负相关，这就说明他们时间是负相关关系，并且进一步分析，当温度较低时，空气中水分含量较多，湿度自然较高，而温度较高时，水分蒸发，空气就比较干 燥，湿度较低，符合平时气候现象。

空气质量指数柱状图

空气质量指数AQI是定量描述空气质量状况的指数，其数值越大说明空气污染状况越重，对人体健康的危害也就越大。一般将空气质量指数分为6个等级，等级越高说明污染越严重，下面使用plt.bar方法对一天24小时的空气质量进行了柱状图绘制，并且根据6个等级的不同，相应的柱状图的颜色也从浅到深，也表明污染逐步加重，更直观的显示污染情况，并且也将最高和最低的空气质量指数标出，用虚线画出平均的空气质量指数，下图是绘制结果图：

上面这张是南方珠海的控制质量图，可以看出空气质量指数最大也是在健康范围，说明珠海空气非常好，分析可以发现这一天最高空气质量指数达到了35，最低则只有14，并且平均在25左右，通过时间也可以发现，基本在清晨的时候是空气最好的时候（4-9点），在下午是空气污染最严重的时候，所以清晨一般可以去外面呼吸新鲜的空气，那时污染最小。

而下面这个空气质量图是选取的北方的一个城市，可以看到这里的环境远远比不上珠海。

风向风级雷达图

统计一天的风力和风向，由于风力风向使用极坐标的方式展现较好，所以这里采用的是极坐标的方式展现一天的风力风向图，将圆分为8份，每一份代表一个风向，半径代表平均风力，并且随着风级增高，蓝色加深，最后结果如下所示：

分析可以发现这一天西南风最多，平均风级达到了1.75级，东北风也有小部分1.0级，其余空白方向无来风。

未来14天高低温变化曲线图

统计未来14天的高低温度变化，并绘制出他们的变化曲线图，分别用虚线将他们的平均气温线绘制出来，最后结果如下所示：

分析可以发现未来14天高温平均气温为30.5℃，温度还是比较高，但是未来的第8天有降温，需要做好降温准备，低温前面处于平稳趋势，等到第8天开始下降，伴随着高温也下降，整体温度下降，低温平均在27℃左右。

未来14天风向风级雷达图

统计未来14天的风向和平均风力，并和前面一样采用极坐标形式，将圆周分为8个部分，代表8个方向，颜色越深代表风级越高，最后结果如下所示：

分析可以发现未来14天东南风、西南风所占主要风向，风级最高达到了5级，最低的西风平均风级也有3级。

未来14天气候分布饼图

统计未来14天的气候，并求每个气候的总天数，最后将各个气候的饼图绘制出来，结果如下所示：

分析可以发现未来14天气候基本是“雨”、“阴转雨”和“阵雨”，下雨的天数较多,结合前面的气温分布图可以看出在第8-9天气温高温下降，可以推测当天下雨，导致气温下降。

3、结论

1.首先根据爬取的温湿度数据进行的分析，温度从早上低到中午高再到晚上低，湿度和温度的趋势相反，通过相关系数发现温度和湿度有强烈的负相关关系，经查阅资料发现因为随着温度升高水蒸汽蒸发加剧，空气中水分降低湿度降低。当然，湿度同时受气压和雨水的影响，下雨湿度会明显增高。

2.经查阅资料空气质量不仅跟工厂、汽车等排放的烟气、废气等有关，更为重要的是与气象因素有关。由于昼夜温差明显变化，当地面温度高于高空温度时，空气上升，污染物易被带到高空扩散；当地面温度低于一定高度的温度时，天空形成逆温层，它像一个大盖子一样压在地面上空，使地表空气中各种污染物不易扩散。一般在晚间和清晨影响较大，而当太阳出来后，地面迅速升温，逆温层就会逐渐消散，于是污染空气也就扩散了。

3.风是由气压在水平方向分布的不均匀导致的。风受大气环流、地形、水域等不同因素的综合影响，表现形式多种多样，如季风、地方性的海陆风、山谷风等，一天的风向也有不同的变化，根据未来14天的风向雷达图可以发现未来所有风向基本都有涉及，并且没有特别的某个风向，原因可能是近期没有降水和气文变化不大，导致风向也没有太大的变化规律。

4.天气是指某一个地区距离地表较近的大气层在短时间内的具体状态。跟某瞬时内大气中各种气象要素分布的综合表现。根据未来14天的天气和温度变化可以大致推断出某个时间的气候，天气和温度之间也是有联系的。

4、代码框架

代码主要分为weather.py：对中国天气网进行爬取天气数据并保存csv文件；data1_analysis.py：对当天的天气信息进行可视化处理；data14_analysis.py：对未来14天的天气信息进行可视化处理。下面是代码的结构图：

附源代码  

weather.py

# weather.py
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import json
def getHTMLtext(url):      
"""请求获得网页内容"""
 try:          
  r = requests.get(url, timeout = 30)          
  r.raise_for_status()          
  r.encoding = r.apparent_encoding          
  print("成功访问")          
  return r.text      
 except:          
  print("访问错误")          
  return" "  
def get_content(html):
"""处理得到有用信息保存数据文件"""
final = []          # 初始化一个列表保存数据
bs = BeautifulSoup(html, "html.parser")  # 创建BeautifulSoup对象
body = bs.body
data = body.find('div', {<!-- -->'id': '7d'})    # 找到div标签且id = 7d
# 下面爬取当天的数据
data2 = body.find_all('div',{<!-- -->'class':'left-div'})
text = data2[2].find('script').string  
text = text[text.index('=')+1 :-2]   # 移除改var data=将其变为json数据
jd = json.loads(text)
dayone = jd['od']['od2']     # 找到当天的数据
final_day = []           # 存放当天的数据
count = 0
for i in dayone:
 temp = []
 if count <=23:
  temp.append(i['od21'])     # 添加时间
  temp.append(i['od22'])     # 添加当前时刻温度
  temp.append(i['od24'])     # 添加当前时刻风力方向
  temp.append(i['od25'])     # 添加当前时刻风级
  temp.append(i['od26'])     # 添加当前时刻降水量
  temp.append(i['od27'])     # 添加当前时刻相对湿度
  temp.append(i['od28'])     # 添加当前时刻控制质量
  #print(temp)
  final_day.append(temp)
 count = count +1
 # 下面爬取7天的数据  
ul = data.find('ul')      # 找到所有的ul标签
li = ul.find_all('li')      # 找到左右的li标签
i = 0     # 控制爬取的天数
for day in li:          # 遍历找到的每一个li
    if i < 7 and i > 0:
        temp = []          # 临时存放每天的数据
        date = day.find('h1').string     # 得到日期
        date = date[0:date.index('日')]   # 取出日期号
        temp.append(date)            
        inf = day.find_all('p')      # 找出li下面的p标签,提取第一个p标签的值，即天气
        temp.append(inf[0].string)
        tem_low = inf[1].find('i').string   # 找到最低气温
        if inf[1].find('span') is None:   # 天气预报可能没有最高气温
            tem_high = None
        else:
            tem_high = inf[1].find('span').string  # 找到最高气温
        temp.append(tem_low[:-1])
        if tem_high[-1] == '℃':
         temp.append(tem_high[:-1])
        else:
         temp.append(tem_high)
        wind = inf[2].find_all('span')  # 找到风向
        for j in wind:
         temp.append(j['title'])
        wind_scale = inf[2].find('i').string # 找到风级
        index1 = wind_scale.index('级')
        temp.append(int(wind_scale[index1-1:index1]))
        final.append(temp)
    i = i + 1
return final_day,final
#print(final)    
def get_content2(html):
"""处理得到有用信息保存数据文件"""
final = []                # 初始化一个列表保存数据
bs = BeautifulSoup(html, "html.parser")        # 创建BeautifulSoup对象
body = bs.body
data = body.find('div', {<!-- -->'id': '15d'})          # 找到div标签且id = 15d
ul = data.find('ul')            # 找到所有的ul标签
li = ul.find_all('li')            # 找到左右的li标签
final = []
i = 0                 # 控制爬取的天数
for day in li:               # 遍历找到的每一个li
    if i < 8:
        temp = []               # 临时存放每天的数据
        date = day.find('span',{<!-- -->'class':'time'}).string    # 得到日期
        date = date[date.index('（')+1:-2]        # 取出日期号
        temp.append(date)  
        weather = day.find('span',{<!-- -->'class':'wea'}).string    # 找到天气
        temp.append(weather)
        tem = day.find('span',{<!-- -->'class':'tem'}).text      # 找到温度
        temp.append(tem[tem.index('/')+1:-1])     # 找到最低气温
        temp.append(tem[:tem.index('/')-1])      # 找到最高气温
        wind = day.find('span',{<!-- -->'class':'wind'}).string    # 找到风向
        if '转' in wind:           # 如果有风向变化
         temp.append(wind[:wind.index('转')])
         temp.append(wind[wind.index('转')+1:])
        else:             # 如果没有风向变化，前后风向一致
         temp.append(wind)
         temp.append(wind)
        wind_scale = day.find('span',{<!-- -->'class':'wind1'}).string    # 找到风级
        index1 = wind_scale.index('级')
        temp.append(int(wind_scale[index1-1:index1]))
        final.append(temp)
return final
def write_to_csv(file_name, data, day=14):
"""保存为csv文件"""
with open(file_name, 'a', errors='ignore', newline='') as f:
 if day == 14:
  header = ['日期','天气','最低气温','最高气温','风向1','风向2','风级']
 else:
  header = ['小时','温度','风力方向','风级','降水量','相对湿度','空气质量']
 f_csv = csv.writer(f)
 f_csv.writerow(header)
 f_csv.writerows(data)
def main():
"""主函数"""
print("Weather test")
# 珠海
url1 = 'http://www.weather.com.cn/weather/101280701.shtml'    # 7天天气中国天气网
url2 = 'http://www.weather.com.cn/weather15d/101280701.shtml' # 8-15天天气中国天气网
html1 = getHTMLtext(url1)
data1, data1_7 = get_content(html1)  # 获得1-7天和当天的数据
html2 = getHTMLtext(url2)
data8_14 = get_content2(html2)   # 获得8-14天数据
data14 = data1_7 + data8_14
#print(data)
write_to_csv('weather14.csv',data14,14) # 保存为csv文件
write_to_csv('weather1.csv',data1,1)
if __name__ == '__main__':
main()
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25.
  • 26.
  • 27.
  • 28.
  • 29.
  • 30.
  • 31.
  • 32.
  • 33.
  • 34.
  • 35.
  • 36.
  • 37.
  • 38.
  • 39.
  • 40.
  • 41.
  • 42.
  • 43.
  • 44.
  • 45.
  • 46.
  • 47.
  • 48.
  • 49.
  • 50.
  • 51.
  • 52.
  • 53.
  • 54.
  • 55.
  • 56.
  • 57.
  • 58.
  • 59.
  • 60.
  • 61.
  • 62.
  • 63.
  • 64.
  • 65.
  • 66.
  • 67.
  • 68.
  • 69.
  • 70.
  • 71.
  • 72.
  • 73.
  • 74.
  • 75.
  • 76.
  • 77.
  • 78.
  • 79.
  • 80.
  • 81.
  • 82.
  • 83.
  • 84.
  • 85.
  • 86.
  • 87.
  • 88.
  • 89.
  • 90.
  • 91.
  • 92.
  • 93.
  • 94.
  • 95.
  • 96.
  • 97.
  • 98.
  • 99.
  • 100.
  • 101.
  • 102.
  • 103.
  • 104.
  • 105.
  • 106.
  • 107.
  • 108.
  • 109.
  • 110.
  • 111.
  • 112.
  • 113.
  • 114.
  • 115.
  • 116.
  • 117.
  • 118.
  • 119.
  • 120.
  • 121.
  • 122.
  • 123.
  • 124.
  • 125.
  • 126.
  • 127.
  • 128.
  • 129.
  • 130.
  • 131.
  • 132.
  • 133.
  • 134.

data1_analysis.py:

# data1_analysis.py
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import math
def tem_curve(data):
"""温度曲线绘制"""
hour = list(data['小时'])
tem = list(data['温度'])
for i in range(0,24):
 if math.isnan(tem[i]) == True:
  tem[i] = tem[i-1]
 tem_ave = sum(tem)/24     # 求平均温度  
tem_max = max(tem)    
tem_max_hour = hour[tem.index(tem_max)] # 求最高温度
tem_min = min(tem)
tem_min_hour = hour[tem.index(tem_min)] # 求最低温度
x = []
y = []
for i in range(0, 24):
 x.append(i)
 y.append(tem[hour.index(i)])
plt.figure(1)
plt.plot(x,y,color='red',label='温度')       # 画出温度曲线
plt.scatter(x,y,color='red')   # 点出每个时刻的温度点
plt.plot([0, 24], [tem_ave, tem_ave], c='blue', linestyle='--',label='平均温度')  # 画出平均温度虚线
plt.text(tem_max_hour+0.15, tem_max+0.15, str(tem_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5)  # 标出最高温度
plt.text(tem_min_hour+0.15, tem_min+0.15, str(tem_min), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5)  # 标出最低温度
plt.xticks(x)
plt.legend()
plt.title('一天温度变化曲线图')
plt.xlabel('时间/h')
plt.ylabel('摄氏度/℃')
plt.show()
def hum_curve(data):
"""相对湿度曲线绘制"""
hour = list(data['小时'])
hum = list(data['相对湿度'])
for i in range(0,24):
 if math.isnan(hum[i]) == True:
  hum[i] = hum[i-1]
 hum_ave = sum(hum)/24     # 求平均相对湿度  
hum_max = max(hum)    
hum_max_hour = hour[hum.index(hum_max)] # 求最高相对湿度
hum_min = min(hum)
hum_min_hour = hour[hum.index(hum_min)] # 求最低相对湿度
x = []
y = []
for i in range(0, 24):
 x.append(i)
 y.append(hum[hour.index(i)])
plt.figure(2)
plt.plot(x,y,color='blue',label='相对湿度')       # 画出相对湿度曲线
plt.scatter(x,y,color='blue')   # 点出每个时刻的相对湿度
plt.plot([0, 24], [hum_ave, hum_ave], c='red', linestyle='--',label='平均相对湿度')  # 画出平均相对湿度虚线
plt.text(hum_max_hour+0.15, hum_max+0.15, str(hum_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5)  # 标出最高相对湿度
plt.text(hum_min_hour+0.15, hum_min+0.15, str(hum_min), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5)  # 标出最低相对湿度
plt.xticks(x)
plt.legend()
plt.title('一天相对湿度变化曲线图')
plt.xlabel('时间/h')
plt.ylabel('百分比/%')
plt.show()
def air_curve(data):
"""空气质量曲线绘制"""
hour = list(data['小时'])
air = list(data['空气质量'])
print(type(air[0]))
for i in range(0,24):
 if math.isnan(air[i]) == True:
  air[i] = air[i-1]
 air_ave = sum(air)/24     # 求平均空气质量  
air_max = max(air)    
air_max_hour = hour[air.index(air_max)] # 求最高空气质量
air_min = min(air)
air_min_hour = hour[air.index(air_min)] # 求最低空气质量
x = []
y = []
for i in range(0, 24):
 x.append(i)
 y.append(air[hour.index(i)])
plt.figure(3)

for i in range(0,24):
 if y[i] <= 50:
  plt.bar(x[i],y[i],color='lightgreen',width=0.7)  # 1等级
 elif y[i] <= 100:
  plt.bar(x[i],y[i],color='wheat',width=0.7)   # 2等级
 elif y[i] <= 150:
  plt.bar(x[i],y[i],color='orange',width=0.7)   # 3等级
 elif y[i] <= 200:
  plt.bar(x[i],y[i],color='orangered',width=0.7)  # 4等级
 elif y[i] <= 300:
  plt.bar(x[i],y[i],color='darkviolet',width=0.7)  # 5等级
 elif y[i] > 300:
  plt.bar(x[i],y[i],color='maroon',width=0.7)   # 6等级
plt.plot([0, 24], [air_ave, air_ave], c='black', linestyle='--')  # 画出平均空气质量虚线
plt.text(air_max_hour+0.15, air_max+0.15, str(air_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5)  # 标出最高空气质量
plt.text(air_min_hour+0.15, air_min+0.15, str(air_min), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5)  # 标出最低空气质量
plt.xticks(x)
plt.title('一天空气质量变化曲线图')
plt.xlabel('时间/h')
plt.ylabel('空气质量指数AQI')
plt.show()
def wind_radar(data):
"""风向雷达图"""
wind = list(data['风力方向'])
wind_speed = list(data['风级'])
for i in range(0,24):
 if wind[i] == "北风":
  wind[i] = 90
 elif wind[i] == "南风":
  wind[i] = 270
 elif wind[i] == "西风":
  wind[i] = 180
 elif wind[i] == "东风":
  wind[i] = 360
 elif wind[i] == "东北风":
  wind[i] = 45
 elif wind[i] == "西北风":
  wind[i] = 135
 elif wind[i] == "西南风":
  wind[i] = 225
 elif wind[i] == "东南风":
  wind[i] = 315
degs = np.arange(45,361,45)
temp = []
for deg in degs:
 speed = []
 # 获取 wind_deg 在指定范围的风速平均值数据
 for i in range(0,24):
  if wind[i] == deg:
   speed.append(wind_speed[i])
 if len(speed) == 0:
  temp.append(0)
 else:
  temp.append(sum(speed)/len(speed))
print(temp)
N = 8
theta = np.arange(0.+np.pi/8,2*np.pi+np.pi/8,2*np.pi/8)
# 数据极径
radii = np.array(temp)
# 绘制极区图坐标系
plt.axes(polar=True)
# 定义每个扇区的RGB值（R,G,B），x越大，对应的颜色越接近蓝色
colors = [(1-x/max(temp), 1-x/max(temp),0.6) for x in radii]
plt.bar(theta,radii,width=(2*np.pi/N),bottom=0.0,color=colors)
plt.title('一天风级图',x=0.2,fontsize=20)
plt.show()
def calc_corr(a, b):
"""计算相关系数"""
a_avg = sum(a)/len(a)
b_avg = sum(b)/len(b)
cov_ab = sum([(x - a_avg)*(y - b_avg) for x,y in zip(a, b)])
 sq = math.sqrt(sum([(x - a_avg)**2 for x in a])*sum([(x - b_avg)**2 for x in b]))  
corr_factor = cov_ab/sq
return corr_factor
def corr_tem_hum(data):
"""温湿度相关性分析"""
tem = data['温度']
hum = data['相对湿度']
plt.scatter(tem,hum,color='blue')
plt.title("温湿度相关性分析图")
plt.xlabel("温度/℃")
plt.ylabel("相对湿度/%")
plt.text(20,40,"相关系数为："+str(calc_corr(tem,hum)),fontdict={<!-- -->'size':'10','color':'red'})
plt.show()
print("相关系数为："+str(calc_corr(tem,hum)))
def main():
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 解决中文显示问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示问题
data1 = pd.read_csv('weather1.csv',encoding='gb2312')
print(data1)
tem_curve(data1)
hum_curve(data1)
air_curve(data1)
wind_radar(data1)
corr_tem_hum(data1)
if __name__ == '__main__':
main()
data14_analysis.py:
# data14_analysis.py
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import math
def tem_curve(data):
"""温度曲线绘制"""
date = list(data['日期'])
tem_low = list(data['最低气温'])
tem_high = list(data['最高气温'])
for i in range(0,14):
 if math.isnan(tem_low[i]) == True:
  tem_low[i] = tem_low[i-1]
 if math.isnan(tem_high[i]) == True:
  tem_high[i] = tem_high[i-1]
 tem_high_ave = sum(tem_high)/14     # 求平均高温  
 tem_low_ave = sum(tem_low)/14     # 求平均低温  

tem_max = max(tem_high)    
tem_max_date = tem_high.index(tem_max)   # 求最高温度
tem_min = min(tem_low)
tem_min_date = tem_low.index(tem_min)   # 求最低温度
x = range(1,15)
plt.figure(1)
plt.plot(x,tem_high,color='red',label='高温')    # 画出高温度曲线
plt.scatter(x,tem_high,color='red')     # 点出每个时刻的温度点
plt.plot(x,tem_low,color='blue',label='低温')    # 画出低温度曲线
plt.scatter(x,tem_low,color='blue')     # 点出每个时刻的温度点

plt.plot([1, 15], [tem_high_ave, tem_high_ave], c='black', linestyle='--')  # 画出平均温度虚线
plt.plot([1, 15], [tem_low_ave, tem_low_ave], c='black', linestyle='--')  # 画出平均温度虚线
plt.legend()
plt.text(tem_max_date+0.15, tem_max+0.15, str(tem_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5)  # 标出最高温度
plt.text(tem_min_date+0.15, tem_min+0.15, str(tem_min), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5)  # 标出最低温度
plt.xticks(x)
plt.title('未来14天高温低温变化曲线图')
plt.xlabel('未来天数/天')
plt.ylabel('摄氏度/℃')
plt.show()
def change_wind(wind):
"""改变风向"""
for i in range(0,14):
 if wind[i] == "北风":
  wind[i] = 90
 elif wind[i] == "南风":
  wind[i] = 270
 elif wind[i] == "西风":
  wind[i] = 180
 elif wind[i] == "东风":
  wind[i] = 360
 elif wind[i] == "东北风":
  wind[i] = 45
 elif wind[i] == "西北风":
  wind[i] = 135
 elif wind[i] == "西南风":
  wind[i] = 225
 elif wind[i] == "东南风":
  wind[i] = 315
return wind
def wind_radar(data):
"""风向雷达图"""
wind1 = list(data['风向1'])
wind2 = list(data['风向2'])
wind_speed = list(data['风级'])
wind1 = change_wind(wind1)
wind2 = change_wind(wind2)

degs = np.arange(45,361,45)
temp = []
for deg in degs:
 speed = []
 # 获取 wind_deg 在指定范围的风速平均值数据
 for i in range(0,14):
  if wind1[i] == deg:
   speed.append(wind_speed[i])
  if wind2[i] == deg:
   speed.append(wind_speed[i])
 if len(speed) == 0:
  temp.append(0)
 else:
  temp.append(sum(speed)/len(speed))
print(temp)
N = 8
theta = np.arange(0.+np.pi/8,2*np.pi+np.pi/8,2*np.pi/8)
# 数据极径
radii = np.array(temp)
# 绘制极区图坐标系
plt.axes(polar=True)
# 定义每个扇区的RGB值（R,G,B），x越大，对应的颜色越接近蓝色
colors = [(1-x/max(temp), 1-x/max(temp),0.6) for x in radii]
plt.bar(theta,radii,width=(2*np.pi/N),bottom=0.0,color=colors)
plt.title('未来14天风级图',x=0.2,fontsize=20)
plt.show()
def weather_pie(data):
"""绘制天气饼图"""
weather = list(data['天气'])
dic_wea = {<!-- --> }
for i in range(0,14):
 if weather[i] in dic_wea.keys():
  dic_wea[weather[i]] += 1
 else:
  dic_wea[weather[i]] = 1
print(dic_wea)
explode=[0.01]*len(dic_wea.keys())
color = ['lightskyblue','silver','yellow','salmon','grey','lime','gold','red','green','pink']
plt.pie(dic_wea.values(),explode=explode,labels=dic_wea.keys(),autopct='%1.1f%%',colors=color)
plt.title('未来14天气候分布饼图')
plt.show()
def main():
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 解决中文显示问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示问题
data14 = pd.read_csv('weather14.csv',encoding='gb2312')
print(data14)
tem_curve(data14)
wind_radar(data14)
weather_pie(data14)
if __name__ == '__main__':
main()
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25.
  • 26.
  • 27.
  • 28.
  • 29.
  • 30.
  • 31.
  • 32.
  • 33.
  • 34.
  • 35.
  • 36.
  • 37.
  • 38.
  • 39.
  • 40.
  • 41.
  • 42.
  • 43.
  • 44.
  • 45.
  • 46.
  • 47.
  • 48.
  • 49.
  • 50.
  • 51.
  • 52.
  • 53.
  • 54.
  • 55.
  • 56.
  • 57.
  • 58.
  • 59.
  • 60.
  • 61.
  • 62.
  • 63.
  • 64.
  • 65.
  • 66.
  • 67.
  • 68.
  • 69.
  • 70.
  • 71.
  • 72.
  • 73.
  • 74.
  • 75.
  • 76.
  • 77.
  • 78.
  • 79.
  • 80.
  • 81.
  • 82.
  • 83.
  • 84.
  • 85.
  • 86.
  • 87.
  • 88.
  • 89.
  • 90.
  • 91.
  • 92.
  • 93.
  • 94.
  • 95.
  • 96.
  • 97.
  • 98.
  • 99.
  • 100.
  • 101.
  • 102.
  • 103.
  • 104.
  • 105.
  • 106.
  • 107.
  • 108.
  • 109.
  • 110.
  • 111.
  • 112.
  • 113.
  • 114.
  • 115.
  • 116.
  • 117.
  • 118.
  • 119.
  • 120.
  • 121.
  • 122.
  • 123.
  • 124.
  • 125.
  • 126.
  • 127.
  • 128.
  • 129.
  • 130.
  • 131.
  • 132.
  • 133.
  • 134.
  • 135.
  • 136.
  • 137.
  • 138.
  • 139.
  • 140.
  • 141.
  • 142.
  • 143.
  • 144.
  • 145.
  • 146.
  • 147.
  • 148.
  • 149.
  • 150.
  • 151.
  • 152.
  • 153.
  • 154.
  • 155.
  • 156.
  • 157.
  • 158.
  • 159.
  • 160.
  • 161.
  • 162.
  • 163.
  • 164.
  • 165.
  • 166.
  • 167.
  • 168.
  • 169.
  • 170.
  • 171.
  • 172.
  • 173.
  • 174.
  • 175.
  • 176.
  • 177.
  • 178.
  • 179.
  • 180.
  • 181.
  • 182.
  • 183.
  • 184.
  • 185.
  • 186.
  • 187.
  • 188.
  • 189.
  • 190.
  • 191.
  • 192.
  • 193.
  • 194.
  • 195.
  • 196.
  • 197.
  • 198.
  • 199.
  • 200.
  • 201.
  • 202.
  • 203.
  • 204.
  • 205.
  • 206.
  • 207.
  • 208.
  • 209.
  • 210.
  • 211.
  • 212.
  • 213.
  • 214.
  • 215.
  • 216.
  • 217.
  • 218.
  • 219.
  • 220.
  • 221.
  • 222.
  • 223.
  • 224.
  • 225.
  • 226.
  • 227.
  • 228.
  • 229.
  • 230.
  • 231.
  • 232.
  • 233.
  • 234.
  • 235.
  • 236.
  • 237.
  • 238.
  • 239.
  • 240.
  • 241.
  • 242.
  • 243.
  • 244.
  • 245.
  • 246.
  • 247.
  • 248.
  • 249.
  • 250.
  • 251.
  • 252.
  • 253.
  • 254.
  • 255.
  • 256.
  • 257.
  • 258.
  • 259.
  • 260.
  • 261.
  • 262.
  • 263.
  • 264.
  • 265.
  • 266.
  • 267.
  • 268.
  • 269.
  • 270.
  • 271.
  • 272.
  • 273.
  • 274.
  • 275.
  • 276.
  • 277.
  • 278.
  • 279.
  • 280.
  • 281.
  • 282.
  • 283.
  • 284.
  • 285.
  • 286.
  • 287.
  • 288.
  • 289.
  • 290.
  • 291.
  • 292.
  • 293.
  • 294.
  • 295.
  • 296.
  • 297.
  • 298.
  • 299.
如何两天时间上线一款AI应用？
用自己的编程语言实现了一个网站（增强版）