将天气预测问题用代码写出来
时间: 2024-01-27 18:04:37 浏览: 32
好的,以下是一个简单的天气预测程序示例代码:
```
import requests
def get_weather(city):
url = f"http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city={city}"
response = requests.get(url)
data = response.json()
if data["status"] == 1000:
weather = data["data"]["forecast"][0]
return f"{city}今天的天气:{weather['type']}, 温度{weather['low']}~{weather['high']}摄氏度"
else:
return "获取天气失败"
city = input("请输入您要查询的城市:")
print(get_weather(city))
```
用户可以在控制台输入要查询的城市,程序会使用 requests 库向一个免费的天气 API 发送请求,获取该城市今天的天气情况,并输出给用户。需要注意的是,该 API 可能不会返回所有城市的天气信息,如果查询失败,程序会输出 "获取天气失败"。
相关问题
如何用lstm预测天气,写一个代码
这里提供一个简单的LSTM预测气温的代码示例,代码使用Python语言和Keras库实现:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
# 加载数据集
data = pd.read_csv('weather_data.csv')
# 数据预处理
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
data.set_index('Date', inplace=True)
data.drop(['MaxTemp', 'MinTemp'], axis=1, inplace=True)
# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data = data.iloc[:train_size, :]
test_data = data.iloc[train_size:, :]
# 数据归一化
max_value = train_data.max().values
min_value = train_data.min().values
train_data = (train_data - min_value) / (max_value - min_value)
test_data = (test_data - min_value) / (max_value - min_value)
# 构建训练数据
def create_dataset(dataset, time_step=1):
X, y = [], []
for i in range(len(dataset) - time_step):
X.append(dataset.iloc[i:i + time_step, :].values)
y.append(dataset.iloc[i + time_step, :].values)
return np.array(X), np.array(y)
time_step = 5
train_X, train_y = create_dataset(train_data, time_step)
test_X, test_y = create_dataset(test_data, time_step)
# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(time_step, 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(2))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 训练模型
model.fit(train_X, train_y, epochs=50, batch_size=64)
# 预测结果
predict_y = model.predict(test_X)
predict_y = predict_y * (max_value - min_value) + min_value
# 可视化预测结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(test_data.index[time_step:], test_data['Temp'].values[time_step:], label='true')
plt.plot(test_data.index[time_step:], predict_y[:, 0], label='predict')
plt.legend()
plt.show()
```
代码中使用的数据集为`weather_data.csv`,包含日期和温度两列数据。代码首先对数据进行了预处理,然后将训练集和测试集进行划分,并进行归一化处理。接着构建了LSTM模型,并使用训练集对模型进行了训练。最后使用测试集进行了预测,并将预测结果可视化。
用matlab写一个能效预测的代码
能效预测是一个比较复杂的问题,需要考虑多个因素,如能源消耗、天气变化、设备使用情况等。下面是一个简单的能效预测代码示例,仅供参考:
```matlab
% 导入数据
data = readtable('energy.csv');
% 数据预处理
X = data(:, 2:end-1);
y = data(:, end);
% 划分训练集和测试集
[trainInd, valInd, testInd] = dividerand(size(X, 1), 0.6, 0.2, 0.2);
X_train = X(trainInd, :);
y_train = y(trainInd);
X_test = X(testInd, :);
y_test = y(testInd);
% 模型训练
model = fitlm(X_train, y_train);
% 预测能效
y_pred = predict(model, X_test);
% 计算误差
mse = mean((y_test - y_pred).^2);
rmse = sqrt(mse);
fprintf('RMSE: %f\n', rmse);
```
需要注意的是,上述代码仅是一个简单的示例,实际应用中可能需要更复杂的模型和更完整的数据集。
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