如何使用Python进行天气数据的机器学习预测，并通过Web前端展示结果？请结合《Python机器学习天气预测与数据可视化源码分享》资源进行说明。

要实现天气数据的机器学习预测并通过Web前端展示结果，首先需要熟悉Python编程以及机器学习的基本概念和流程。建议参考《Python机器学习天气预测与数据可视化源码分享》资源，该资源详细记录了一个完整的项目从数据准备、模型训练到结果可视化和前端展示的全过程。具体步骤包括：

参考资源链接：[Python机器学习天气预测与数据可视化源码分享](https://wenku.csdn.net/doc/8bz30b3vmn?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据获取：从气象数据提供商或公开数据集中获取天气相关的数据集。
2. 数据处理：使用Python进行数据清洗和特征工程，将非结构化数据转化为适合机器学习模型输入的结构化数据。
3. 模型构建：选择合适的机器学习算法，如随机森林、支持向量机等，构建天气预测模型。
4. 训练与验证：将处理好的数据集分为训练集和测试集，训练模型并进行交叉验证以优化参数。
5. 结果评估：使用准确率、召回率等指标评估模型性能，并进行必要的调整。
6. 数据可视化：利用matplotlib、seaborn等库将预测结果以图表形式展现。
7. Web前端展示：使用HTML、CSS和JavaScript技术，结合数据可视化结果，创建交互式前端页面。
8. 部署与分享：将项目部署到服务器或云平台上，确保其他人可以通过互联网访问。
通过以上步骤，你可以搭建一个完整的天气预测系统，并通过Web前端直观展示预测结果。整个过程不仅加深了对Python和机器学习技术的理解，还能够提升数据处理和前端开发的实践能力。

参考资源链接：[Python机器学习天气预测与数据可视化源码分享](https://wenku.csdn.net/doc/8bz30b3vmn?spm=1055.2569.3001.10343)