python爬取天气数据并制图代码

当然可以，以下是一个简单的示例代码，仅供参考：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt

# 请求天气页面
url = 'https://tianqi.so.com/weather/101010100'
response = requests.get(url)

# 解析页面
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
temp = soup.find('span', attrs={'class': 'temp'}).text
desc = soup.find('div', attrs={'class': 'wea'}).text

# 绘制图表
plt.bar(['温度', '天气'], [int(temp), 0], width=0.5, align='center')
plt.title(desc)
plt.show()

需要注意的是，此示例代码仅能获取北京市的天气数据，如果要获取其他城市的天气数据，则需要修改`url`中的`101010100`部分，这是北京市的编码。另外，该示例代码仅能制作温度柱状图，如果要制作其他类型的图表，则需要使用对应的库和方法。

相关问题

python 爬取天气数据及可视化分析

### 回答1：
Python是一种简单易学的编程语言，适合数据处理和分析。在爬取天气数据方面，Python有很多强大的第三方库可以帮助我们完成这项任务。

首先，我们可以使用BeautifulSoup库或Scrapy爬取天气网站上的数据。这些库可用于将HTML网页转换为Python对象，从而轻松地提取数据。

然后，我们可以使用pandas库将爬取的数据存储在DataFrame中，并对其进行有效的处理和分析。pandas提供了各种数据操作方法，例如连接、过滤、排序和分组，使我们能够有效的清理和整理数据。

最后，我们可以使用matplotlib或Seaborn等可视化库来创建数据可视化图表。这些库提供了各种绘图选项，例如折线图、散点图等，使我们能够更好地理解和分析数据。

总结来说，从爬取到处理再到可视化分析，Python提供了完整的工具链，使我们可以轻松地获取所需信息、分析数据并推出结论。

### 回答2：
Python是一门非常适合进行数据爬取和数据分析的语言。如果想要实现爬取天气数据并进行可视化分析，可以使用Python的第三方库进行实现。下面我们来详细介绍一下具体的步骤。

首先，我们需要选择合适的天气数据来源。在国内，有很多天气网站提供了API接口供开发者使用。例如，中国天气网、天气之子等等。我们可以选择其中一个合适的接口进行数据爬取。比如，我们可以爬取每天的温度、湿度、风力等信息，并将其存储到本地的数据库中或者保存为csv、txt等格式的文件。

接下来，我们需要将爬取到的天气数据进行可视化分析。这里我们可以使用Python的matplotlib库，它是一个非常强大的数据可视化工具。我们可以通过调用该库中的函数，绘制出各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图等等。具体的绘图方法，可以根据我们需要展示的信息以及分析目的，灵活选择。

最后，我们可以将经过可视化分析的数据图表进行可视化展示。Python提供了很多可视化库，比如Flask、Django等，可以将分析结果以Web页面的形式展现出来。另外，还可以使用Jupyter Notebook进行编程和可视化的交互式展示。

总之，通过Python进行天气数据的爬取和可视化分析，可以帮助我们更加全面、直观地了解天气情况，并从中发现有用的规律和趋势。而本文所提到的方法只是其中的一种，还有很多其他的可视化工具和数据分析思路，需要根据具体情况进行选择和应用。

### 回答3：
Python 是一种非常强大的编程语言，可用于爬取数据和可视化分析。在这里，我们将介绍如何使用 Python 爬取天气数据，并对其进行可视化分析。

1. 爬取天气数据

爬取天气数据的第一步是确定数据源。一些常见的数据源包括：天气预报和气象站数据。我们可以使用 Python 程序访问这些数据源，然后将其存储在 CSV 文件中。

以下是使用 Python 爬取天气数据的简单步骤：

- 导入所需的库：如requests、beautifulsoup4、csv等库；
- 定义爬取的网址：通过查看天气预报或气象站来确定要爬取的网址；
- 解析网页：使用BeautifulSoup库来解析HTML源代码；
- 提取数据：从HTML源代码中提取所需信息（例如，温度、湿度、气压等）；
- 存储数据：利用Python的csv库将提取的数据存储在CSV文件中。

2. 可视化分析

Python还提供了各种库和工具，可对爬取的天气数据进行可视化分析。下面是一些常用的库和工具：

- Matplotlib：用于绘制图表和可视化；
- Pandas：用于加载和预处理数据；
- Seaborn：用于数据可视化和统计；
- Plotly：用于交互式绘图；
- Bokeh：用于高级交互式可视化。

可视化分析的步骤如下：

- 导入所需的库；
- 加载数据：从CSV文件中加载爬取的天气数据；
- 预处理数据：通过排序、过滤和合并数据等方式，为可视化做准备；
- 绘图：根据需要，使用Matplotlib、Seaborn、Plotly和Bokeh等库来绘制图表；
- 交互：使用Plotly和Bokeh等库创建交互式可视化。它们提供了各种控件，例如滑块、下拉菜单、复选框和单选按钮，以便用户能够自定义图表。

总之，使用Python爬取天气数据并进行可视化分析是一项有用的技能，使您能够更好地理解天气变化和趋势。

python爬取上海市前十天的最高和最低气温，并存入数据库，同时用matplotlib 实现数据绘图

好的，以下是一个示例代码，可以爬取上海市前十天的最高和最低气温，并将数据存入SQLite数据库，最后使用matplotlib库绘制折线图：

import requests
import sqlite3
import matplotlib.pyplot as plt
from bs4 import BeautifulSoup


# 请求头，模拟浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

# 目标网址
url = 'http://www.tianqihoubao.com/lishi/shanghai/month/202107.html'

# 发送HTTP请求
res = requests.get(url, headers=headers)

# 解析HTML页面
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

# 获取天气数据表格
table = soup.find('table', {'class': 'b'})

# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('weather.db')
cursor = conn.cursor()

# 创建表格
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS weather (date TEXT, high_temperature INT, low_temperature INT)')

# 解析表格数据
rows = table.find_all('tr')
for row in rows[1:11]:
    data = row.find_all('td')
    date = data[0].text.strip()
    high_temperature = int(data[1].text.strip().replace('℃', ''))
    low_temperature = int(data[2].text.strip().replace('℃', ''))
    print(date, high_temperature, low_temperature)

    # 将数据插入数据库
    cursor.execute('INSERT INTO weather (date, high_temperature, low_temperature) VALUES (?, ?, ?)',
                   (date, high_temperature, low_temperature))

# 提交事务并关闭连接
conn.commit()
conn.close()

# 从数据库中读取数据
conn = sqlite3.connect('weather.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM weather')
data = cursor.fetchall()
conn.close()

# 绘制折线图
dates = [row[0] for row in data]
high_temperatures = [row[1] for row in data]
low_temperatures = [row[2] for row in data]
plt.plot(dates, high_temperatures, label='High Temperature')
plt.plot(dates, low_temperatures, label='Low Temperature')
plt.xticks(rotation=45)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Temperature (℃)')
plt.title('Shanghai Weather')
plt.legend()
plt.show()

这段代码会爬取上海市2021年7月份前十天的最高和最低气温，并将数据存入名为`weather.db`的SQLite数据库中。最后使用matplotlib库绘制折线图，展示这些数据。你可以根据需要修改日期、城市等参数。