帮我收集一个关于天气预测的数据集，然后书写一份基于深度学习的天气识别的代码运用Pycharm 构建一个有卷积神经网络的模型

获取天气预测数据集：
你可以从公开的数据源如Kaggle、NOAA（美国国家海洋和大气管理局）或OpenWeatherMap API获取天气相关的数据集。例如，"Global Historical Climatology Network (GHCN)" 提供了历史气候数据，包含气温、降水量等多种指标；或者像"UCI Machine Learning Repository" 的 "Daily Weather Data"，包含每日天气特征和标签。

在选择数据集后，通常需要处理成适合深度学习的形式，比如将连续变量归一化或标准化，将类别变量转化为one-hot编码。

编写基于深度学习的天气识别代码（假设我们使用Python和Keras构建模型，因为PyCharm支持这些框架）：

首先，安装所需库：

pip install numpy pandas scikit-learn tensorflow keras h5py

然后，使用PyCharm创建一个新的Python项目，设置好环境后，开始编写代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

# 加载数据
data = pd.read_csv('your_weather_dataset.csv') # 替换为实际数据路径

# 数据预处理
features = data.drop('weather_label', axis=1) # 假设'weather_label'是目标列
scaler = StandardScaler()
features = scaler.fit_transform(features)

labels = data['weather_label']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建卷积神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(time_steps, num_features))) # 时间步数和特征数需替换
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) # 根据实际类别数量调整num_classes

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 设置回调
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5)

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, validation_data=(X_test, y_test), callbacks=[early_stopping])

# 评估模型性能
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Test Loss: {loss}, Test Accuracy: {accuracy}')

这只是一个基础模板，实际操作中可能需要调整超参数、尝试不同架构、优化策略等。记得在训练前检查数据质量和分布，以及根据任务需求选择适当的损失函数。