根据SOM的算法原理，写一段代码，预测每天的天气

SOM (Self-Organizing Map) 算法是一种神经网络算法，可以用来可视化高维数据。在预测天气的情况下，我们可以使用历史天气数据来训练 SOM 模型，然后使用该模型来预测未来天气。

以下是一个 Python 代码示例，使用了 scikit-learn 中的 SOM 库:

from minisom import MiniSom
import numpy as np

# 加载天气数据
weather_data = np.loadtxt("weather_data.txt")

# 定义 SOM 网络的大小
som = MiniSom(x=10, y=10, input_len=len(weather_data[0]), sigma=1.0, learning_rate=0.5)

# 训练模型
som.train_random(weather_data, 100)

# 预测明天天气
tomorrow_weather = [20, 70, 1010, 2]
x, y = som.winner(tomorrow_weather)

# 输出预测结果
print("明天的天气预测为: ", som.activation_map[x][y])

这只是一个示例代码，真实使用中还需要根据具体情况进行调整。

需要注意，这种预测天气的方法仅能预测相似的天气类型而不能预测具体的温度等数值。