pytorch 天气预测

通过引用中的代码，可以看出使用PyTorch来进行天气预测的示例。代码中首先将特征数据转换为torch张量，然后使用神经网络模型进行预测，将结果转换为numpy数组。这个示例展示了如何使用PyTorch来进行天气预测。

另外，引用提到了利用卷积神经网络在PyTorch上实现空气质量的识别分类与预测。这说明PyTorch可以用于处理气象数据，例如PM2.5指数，从而对空气质量进行预测和分类。

引用中的代码展示了如何使用Matplotlib库绘制天气数据的图表。这些图表可以用于可视化天气预测结果。

综上所述，PyTorch可以用于天气预测，其中包括使用神经网络模型进行预测和分类，并且可以使用Matplotlib库绘制天气数据的图表。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PyTorch实战——搭建PyTorch神经网络进行气温预测](https://blog.csdn.net/weixin_61057398/article/details/126432237)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [深度学习实战6-实现空气质量与天气预测数据集](https://download.csdn.net/download/weixin_42878111/85358801)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [搭建Pytorch神经网络进行气温预测（代码逐行讲解）](https://blog.csdn.net/qq_60498436/article/details/129544986)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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