Python爬虫：对你获取的天气数据进行分析，得出结论： 1. 你的数据集中的数据，分别是四类数据中的哪类，分别列出。 2. 分析数据集数据与目标数据的相关性，并分别使用热力图和相关系数矩阵表示。写出代码实现效果。

Python爬虫可以用来抓取并分析网页上的天气数据，通常包含以下几个方面的信息：

1. **数据分类**：
- 温度(Temperature): 气温高低，如摄氏度或华氏度。
- 湿度(Humidity): 空气中的水分含量百分比。
- 风速(Wind Speed): 风的强度，可能是平均风速或者最大风速。
- 天气状况(Weather Conditions): 如晴、雨、雪、阴等。

2. **数据分析**：
- **相关性分析**：我们可以计算每对变量之间的皮尔逊相关系数，这将帮助我们了解数据集中各特征之间的线性关联程度。
- **热力图**：可以使用matplotlib库中的heatmap函数绘制相关系数矩阵，颜色深浅代表相关性强弱。
- **代码实现**：

   import pandas as pd
   import numpy as np
   from matplotlib import cm
   import seaborn as sns

   # 假设已经爬取到的数据存储在df中
   df = pd.read_csv('weather_data.csv')

   # 计算相关系数矩阵
   corr_matrix = df.corr()

   # 使用Seaborn绘制热力图
   cmap = cm.get_cmap('coolwarm', 3)  # 选择颜色地图
   sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap=cmap)
   plt.title('Weather Data Correlation Heatmap')
   plt.show()

   # 获取相关系数
   correlation_coefficients = corr_matrix.values.flatten()
   print("Correlation Coefficients:\n", correlation_coefficients)

注意，以上代码假设数据已经清洗并整理成Pandas DataFrame格式，实际操作时需要根据实际情况调整网络请求、数据解析以及数据处理部分的代码。