python空气质量分析与预测_干货！如何用 Python+KNN 算法实现城市空气质量分析与预测？...

对于城市空气质量分析与预测，可以使用Python编程语言结合KNN算法来实现。

首先，需要收集空气质量相关的数据，包括PM2.5、PM10、SO2、NO2等指标。可以从政府公开的数据平台或者第三方数据提供商获取。

接下来，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理等。可以使用Python的pandas库和numpy库进行数据处理。

然后，需要使用KNN算法进行模型训练和预测。KNN算法是一种基于实例的学习方法，可以根据数据相似度进行分类或回归。在这里，我们可以使用KNN算法对城市空气质量进行预测。

最后，可以使用Python的可视化库，如matplotlib、seaborn等，对预测结果进行可视化展示。

需要注意的是，对于KNN算法，需要选择合适的K值和距离度量方法，以获得更好的预测效果。同时，数据的质量也会影响预测结果的准确性，因此需要对数据进行充分的分析和处理。