python天气预测代码

Python编写天气预测代码通常涉及到数据获取、数据分析和模型预测三个步骤。这里提供一个简单的概述：

1. **数据获取**：你可以使用第三方API如OpenWeatherMap、WeatherAPI或者直接从气象局网站抓取CSV文件。Pandas库可以帮助处理数据。

import pandas as pd
response = requests.get('https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=北京&appid=your_api_key')
data = response.json()

2. **数据分析**：解析并清洗数据，提取有用的特征如温度、湿度、风速等。可以使用pandas处理和可视化数据。

df_weather = pd.DataFrame(data['main'])

3. **模型建立**：如果要做短期天气预测，可以尝试时间序列分析，如ARIMA或LSTM（基于深度学习）。如果只是做基础的晴雨预报，可以使用统计模型或机器学习算法，比如决策树、随机森林等。

4. **训练和预测**：将历史数据分割成训练集和测试集，训练模型然后用于预测未来的天气情况。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
predicted_weather = model.predict(X_test)