所以数据预测的内容有些“陈旧”,还请读者多多包涵。 目录 1 天气数据集爬取 2 数据可视化 3 模型预测数据 3.1 单变量线性回归 模型一:单变量线性回归模型 3.2 多变量线性回归 模型二:基于LinearRegression实现的多变量线性回归模型 可视化 天气 天气预报 数据 数据集 模型2020-12-20 上传大小:1170KB...
xTrain = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])[:, np.newaxis] # 训练数据(日期) yTrain = np.array([33,35,28,20,26,27,23,22,22]) # 训练数据(最高气温) xTest = np.array([3,6,9,10,11])[:,np.newaxis] # 测试数据(日期) yTest = np.array([28,27,22,20,19]) # 测试数...
# 也可以批量预测多个日期的气温,注意要以列向量形式表达(有余数据集量少,故间隔时间长气温可能有较大差异) # 此处仅利用模型表示,不代表真实值(假设要预测10号、11号、12号的天气) xNew = np.array([0,10,11,12])[:, np.newaxis] yNew = model.predict(xNew) print("预测新数据:", xNew) print...
这篇博客将从构建自己的天气数据集开始,到定义模型,编译模型,训练模型及验证模型。并进行一些升级,以使得模型更好。 如ImageDateGenerator进行数据增强,之后分别对cloudy,haze,sunrise,shine,snow,rain,thunder等7种天气情况进行识别。 准确率75%不是太高(可能是因为原始数据集的原因,每个分类有4种),可以通过增加原始...
Python, 天气预报, 数据可视化, 城市规划, 毕业设计 一、系统概述与需求分析 1.1 杭州天气预报数据可视化系统的需求分析 随着城市化进程的加快,杭州作为浙江省的省会城市,其天气变化对城市规划、交通管理和环境保护等方面的影响日益显著。为了更好地应对这些挑战,开发一个基于Python的杭州天气预报爬虫数据可视化系统显得尤...
如果需要看其动态演变,则需要通过动画的方式。 但是,由于用户需要感知大量的视觉信息,动画很难建立连续时间步下等高线之间的关联。针对这一问题,今年的SciVis上提出了一种新的方法,可以分析集合天气预报数据中等高线的时空演变[1]。 展开剩余 82 % 评论 全部 还没有人评论过,快来抢首评 写评论...
# 数据可视化 from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd # 解决显示中文问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 第一步:数据读取 data = pd.read_csv('F:/DaTong5Mouth.csv') # 第二步:数据处理(由于我们知道文本内容,不存在脏数据,故忽略数据清理步骤) ...
但是,由于用户需要感知大量的视觉信息,动画很难建立连续时间步下等高线之间的关联。针对这一问题,今年的SciVis上提出了一种新的方法,可以分析集合天气预报数据中等高线的时空演变[1]。 文中的方法包含三个部分。如图1所示,首先将所有集合成员具有相似时间演化特性的等高线进行聚类,得到一个初始的等高线分类。然后,使用一...
在http://www.tianqi.com网站爬取2021年全年北京的天气数据,汇总后写入csv,而后对数据进行处理及可视化,最终生成轮播图。 2.2实验过程 ·导入爬虫所需模块 import requests # 替代浏览器进行网络请求 from lxml import etree # 数据预处理 import csv # 写入csv文件 ...
基本功能:爬取天气网中的数据,并进行可视化分析。运行sources文件中的begin.py,输入城市名称(中文)就会生成对应的图像。改进版将地点精确到乡镇 详细讲解请参考CSDN文章:https://blog.csdn.net/m0_74048576/article/details/136590761 豆瓣 基本功能:使用Beautiful Soup爬取豆瓣Top250读书、电影及科幻电影的相关信息,还有...