基于 Python 的天气数据分析与可视化
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。
7. 总结
通过本项目的开发,我们实现了一个简单的天气数据分析与可视化系统,涵盖了数据爬取、数据分析和数据可视化等功能。Python 的丰富库(如 Requests、Pandas 和 Matplotlib)使得该项目易于实现和扩展。未来可以进一步优化系统,例如:
- 支持更多城市和更长时间范围的天气数据。
- 添加更多的数据分析功能(如平均值、最大值、最小值等)。
- 开发交互式可视化工具(如使用 Plotly)。
希望这篇文章能为你的毕业设计提供帮助!如果需要更多功能或优化建议,可以随时告诉我!😊
如果你有其他需求或想法,欢迎继续交流!
相关文章:
基于 Python 的天气数据分析与可视化
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…...
Bybit事件技术分析
事件概述 2025年2月21日UTC时间下午02:16:11,Bybit的以太坊冷钱包(0x1db92e2eebc8e0c075a02bea49a2935bcd2dfcf4)因恶意合约升级遭到资金盗取。根据Bybit CEO Ben Zhou的声明,攻击者通过钓鱼攻击诱骗冷钱包签名者错误签署恶意交易…...
JavaWeb-在idea中配置Servlet项目
文章目录 在idea中进行Servlet项目的配置(较新的idea版本)创建一个空的JavaSE项目(Project)创建一个普通的JavaSE板块(module)添加Web项目的配置定义一个对象模拟实现接口在web.xml中配置路径映射配置项目到Tomcat服务器启动Tomcat服务器进行测试 在idea中进行Servlet项目的配置…...
redis小记
redis小记 下载redis sudo apt-get install redis-server redis基本命令 ubuntu16下的redis没有protected-mode属性,就算sudo启动,也不能往/var/spool/cron/crontabs写计划任务,感觉很安全 #连接到redis redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 …...
垂类大模型微调(一):认识LLaMA-Factory
LlamaFactory 是一个专注于 高效微调大型语言模型(LLMs) 的开源工具框架,尤其以支持 LLaMA(Meta 的大型语言模型系列)及其衍生模型(如 Chinese-LLaMA、Alpaca 等)而闻名。它的目标是简化模型微调流程,降低用户使用门槛; 官方文档 一、介绍 高效微调支持 支持多种微调…...
企业为什么要选择软件测试外包公司?湖南软件测试公司有哪些?
在当今快速发展的技术背景下,软件测试已成为软件开发生命周期的重要一环。随着企业对软件质量要求的不断提高,软件测试外包公司逐渐被越来越多的企业所青睐。 软件测试外包公司通过将软件测试从内部团队外包出去,帮助企业减少开发成本、提升…...
数据保护API(DPAPI)深度剖析与安全实践
Windows DPAPI 安全机制解析 在当今数据泄露与网络攻击日益频繁的背景下,Windows 提供的 DPAPI(Data Protection API)成为开发者保护本地敏感数据的重要工具。本文将从 双层密钥体系、加密流程、跨上下文加密、已知攻击向量与防御措施、企业…...
java23种设计模式-桥接模式
桥接模式(Bridge Pattern)学习笔记 🌟 定义 桥接模式属于结构型设计模式,将抽象部分与实现部分分离,使它们可以独立变化。通过组合代替继承的方式,解决多维度的扩展问题,防止类爆炸。 &#x…...
3D Web轻量化引擎HOOPS Communicator如何赋能航空航天制造?
在当今航空航天制造领域,精确度、效率和协作是推动行业发展的关键要素。随着数字化技术的飞速发展,3D Web可视化开发包HOOPS Communicator 为航空航天制造带来了革命性的变化。它凭借强大的功能和灵活的应用,助力企业在设计、生产、培训等各个…...
iOS手机App爬虫- (1) Mac安装Appium真机运行环境
iOS手机App爬虫 一、环境准备与工具安装1. 开发基础环境配置1.1 Node.js环境1.2 Xcode套件1.3 Java环境 2. 核心测试工具链2.1 Appium主程序2.2 辅助工具集 3. 可视化工具 二、设备与环境验证1. 设备信息获取2. 环境健康检查 三、WebDriverAgent编译部署1. 设备端准备2. 项目配…...
android s下make otapackage编译失败
[DESCRIPTION] android s上,我司推荐使用split build的方式进行编译,但是部分客户依旧会采用AOSP full build的方式进行编译。而我司在这块release的时候,并未进行验证。因此执行make otapackage的时候,会出现如下报错。 [0312/…...
《Elasticsearch实战:从零开始构建高效全文搜索引擎》
内容概览: Elasticsearch简介 Elasticsearch的定义与应用场景 Elasticsearch的核心特性 环境搭建与安装 安装Elasticsearch 启动与配置Elasticsearch 索引设计与映射 创建索引 定义映射(Mapping) 字段类型与分析器的选择 数据导入与管理…...
【Linux网络】认识协议(TCP/UDP)、Mac/IP地址和端口号、网络字节序、socket套接字
⭐️个人主页:小羊 ⭐️所属专栏:Linux 很荣幸您能阅读我的文章,诚请评论指点,欢迎欢迎 ~ 目录 1、初识协议2、UDP、TCP3、Mac、IP地址4、端口号5、网络字节序6、socket 1、初识协议 协议就是一种约定。如何让不同厂商生产的计…...
12、数据库、Sql单表多表
文章目录 一、数据库简介二、单表三、多表四、等值连接五、内联结六、inner join on、left join on、right join on区别七、模糊查找八、作业 一、数据库简介 数据在内存: 优点:读写速度快缺点:程序结束后数据丢失 保存到文件 优点&#…...
Spring Boot 实现图片上传并生成缩略图功能
在实际开发中,上传图片并生成缩略图是一项常见需求,例如在电商平台、社交应用等场景中,缩略图可以有效提高页面加载速度,优化用户体验。本文将介绍如何在 Spring Boot 项目中实现上传图片并生成缩略图的功能。 📦 1. …...
洛谷B3664[语言月赛202209] 零食售卖点
B3664 [语言月赛202209] 零食售卖点 - 洛谷 代码区: #include<bits/stdc.h>using namespace std;int main(){int n;cin >> n;int arry[n],dp[n];for(int i0;i<n;i){cin >> arry[i];}dp[0]0;sort(arry,arryn);for(int i1;i<n;i){dp[i]arry…...
贪心算法:JAVA从理论到实践的探索
在计算机科学领域,贪心算法是一种简单而高效的算法设计策略,广泛应用于优化问题的求解。它通过在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,以期望最终得到全局最优解。本文将深入探讨贪心算法的原理、应用场景,并通过具体代码示例,帮助读者更好地理解和掌握这一算法。 一…...
线程池10种常见坑
1. 直接使用 Executors 创建线程池 直接使用 Executors 提供的快捷方法: ExecutorService executor Executors.newFixedThreadPool(10);问题 无界队列:newFixedThreadPool 使用的队列是 LinkedBlockingQueue,它是无界队列,任务…...
鸿蒙ArkTs如何实现pdf预览功能?
鸿蒙ArkTs如何实现pdf预览功能? 前言PDFKit运行示例代码报错真机运行先看效果一、预览本地pdf文件二、预览线上的pdf文件三、预览沙箱目录中pdf的文件(重点)效果中的整体代码总结 Harmony OS NEXT版本(接口及解决方案兼容API12版本或以上版本) 前言 在开…...
KylinSP3 | 防火墙和麒麟安全增强设置KySec
一、系统防火墙原理 麒麟操作系统从V10版本开始,默认使用了Firewalld防火墙,Firewalld是能提供动态管理的防火墙,支持网络/防火墙区域,用于定义网络连接或接口的信任级别。支持IPv4和IPv6防火墙设置、以太网桥接和IP集。将运行时…...
LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明
LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造,完美适配AGV和无人叉车。同时,集成以太网与语音合成技术,为各类高级系统(如MES、调度系统、库位管理、立库等)提供高效便捷的语音交互体验。 L…...
观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析
1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具,该工具基于TUN接口实现其功能,利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道,支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式,适应复杂网…...
黑马Mybatis
Mybatis 表现层:页面展示 业务层:逻辑处理 持久层:持久数据化保存 在这里插入图片描述 Mybatis快速入门 
更多内容请见: 爬虫和逆向教程-专栏介绍和目录 文章目录 一、Newspaper3k 概述1.1 Newspaper3k 介绍1.2 主要功能1.3 典型应用场景1.4 安装二、基本用法2.2 提取单篇文章的内容2.2 处理多篇文档三、高级选项3.1 自定义配置3.2 分析文章情感四、实战案例4.1 构建新闻摘要聚合器…...
Spring Boot+Neo4j知识图谱实战:3步搭建智能关系网络!
一、引言 在数据驱动的背景下,知识图谱凭借其高效的信息组织能力,正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合,探讨知识图谱开发的实现细节,帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...
【JavaSE】绘图与事件入门学习笔记
-Java绘图坐标体系 坐标体系-介绍 坐标原点位于左上角,以像素为单位。 在Java坐标系中,第一个是x坐标,表示当前位置为水平方向,距离坐标原点x个像素;第二个是y坐标,表示当前位置为垂直方向,距离坐标原点y个像素。 坐标体系-像素 …...
均衡后的SNRSINR
本文主要摘自参考文献中的前两篇,相关文献中经常会出现MIMO检测后的SINR不过一直没有找到相关数学推到过程,其中文献[1]中给出了相关原理在此仅做记录。 1. 系统模型 复信道模型 n t n_t nt 根发送天线, n r n_r nr 根接收天线的 MIMO 系…...
人工智能(大型语言模型 LLMs)对不同学科的影响以及由此产生的新学习方式
今天是关于AI如何在教学中增强学生的学习体验,我把重要信息标红了。人文学科的价值被低估了 ⬇️ 转型与必要性 人工智能正在深刻地改变教育,这并非炒作,而是已经发生的巨大变革。教育机构和教育者不能忽视它,试图简单地禁止学生使…...
uniapp 字符包含的相关方法
在uniapp中,如果你想检查一个字符串是否包含另一个子字符串,你可以使用JavaScript中的includes()方法或者indexOf()方法。这两种方法都可以达到目的,但它们在处理方式和返回值上有所不同。 使用includes()方法 includes()方法用于判断一个字…...
日常一水C
多态 言简意赅:就是一个对象面对同一事件时做出的不同反应 而之前的继承中说过,当子类和父类的函数名相同时,会隐藏父类的同名函数转而调用子类的同名函数,如果要调用父类的同名函数,那么就需要对父类进行引用&#…...
