用python写一个对.csv文件里面的温度，湿度、能见度、天气状况、气象情况、降水强度、气压、风速、风力等数据进行预测并画出rROC图的程序

好的，这是一个比较复杂的问题，需要用到一些机器学习算法和数据可视化库。以下是程序的大致框架和步骤：

1. 准备数据：从.csv文件中读取温度、湿度、能见度、天气状况、气象情况、降水强度、气压、风速、风力等数据，将其转化为可用于机器学习的格式，例如numpy数组等。

2. 特征选择：根据数据的相关性和重要性，选择一些特征用于模型训练和预测。可以使用相关系数、主成分分析等方法进行特征选择。

3. 模型选择：根据问题的具体情况，选择适合的机器学习模型进行训练和预测。例如，可以使用决策树、随机森林、支持向量机、深度神经网络等算法。

4. 模型训练和预测：使用选择的模型对数据进行训练和预测。可以采用交叉验证等方法对模型进行评估和调优。

5. ROC曲线绘制：根据模型的预测结果和实际结果，计算出不同阈值下的真正率和假正率，绘制ROC曲线，评估模型的性能。

以下是一个简单的程序示例，仅供参考：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 特征选择
features = ['temperature', 'humidity', 'visibility', 'pressure', 'wind_speed']
X = data[features].values
y = data['weather'].values

# 数据划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 模型训练和预测
model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算ROC曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic example')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

需要注意的是，这个程序仅仅是一个示例，实际情况中需要根据具体的数据和问题进行修改和调整。另外，ROC曲线只能用于二分类问题，对于多分类问题需要使用其他的评价指标。