sitka_weather_07-2018_simple.csv文件下载

该文件是2018年7月Sitka市每天的天气数据的简单CSV格式文件。CSV文件格式让数据容易导入到Excel或其他类似的程序中进行分析和处理。文件中包括每天的日期、最高温度、最低温度、平均温度、湿度和降水量。这些数据对于想要了解或分析2018年7月Sitka市的天气状况的人很有用。在数据方面，考虑到市场和天气预测，它是非常有价值的。该文件的下载方法为：通过网络浏览器打开该文件的下载链接，然后选择保存文件到本地计算机上的一个目标文件夹中。下载完毕后，您可以使用任何适合您的计算机程序来查看和处理该文件的数据。

相关问题

sitka_weather_07-2014

sitka_weather_07-2014是指2014年7月份在阿拉斯加锡特卡地区的天气情况。据记载，2014年7月份是锡特卡地区的夏季，平均气温在10至15摄氏度之间。在这个月里，锡特卡地区经历了大约20天的雨天，降水量较大。由于地处阿拉斯加东南部，锡特卡地区经常受到来自太平洋的湿润气流的影响，因此雨水较为频繁。

2014年7月份的锡特卡地区气温相对较低，最高气温一般在20摄氏度左右，最低气温则在5摄氏度左右。白天气温适宜，但夜晚较为凉爽。而且由于频繁的降雨，空气湿度较大，天气比较潮湿。

此外，锡特卡地区在2014年7月份也经历了一些阴霾天气，导致能见度下降。总的来说，2014年7月份的锡特卡地区经历了一个相对凉爽潮湿的夏季，降雨较多，气温较低，适合生长植物和钓鱼等活动。

import csv import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime # 解决中文显示问题 plt.style.use('seaborn') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默认字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 filename = 'data/sitka_weather_2018_simple.csv' with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) # 创建一个与该文件相关联的阅读器对象 header_row = next(reader) # 读取文件头 dates, highs, lows = [], [], [] for row in reader: # 转换日期格式 current_date = datetime.strptime(row[2], '%Y-%m-%d') high = int(row[5]) low = int(row[6]) dates.append(current_date) highs.append(high) lows.append(low) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(dates, highs, c='red', alpha=0.5) ax.plot(dates, lows, c='blue', alpha=0.5) ax.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1) ax.set_title('2018年每日最高温度', fontsize=24) ax.set_xlabel('', fontsize=16) fig.autofmt_xdate() ax.set_ylabel('温度(F)', fontsize=16) ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16) plt.show()增加平均值显示

要在图表中添加平均温度，可以在读取CSV文件并计算最高温度和最低温度后，再计算平均温度，并将其添加到图表中。

以下是示例代码：

import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime

plt.style.use('seaborn')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

filename = 'data/sitka_weather_2018_simple.csv'

with open(filename) as f:
    reader = csv.reader(f)
    header_row = next(reader)

    dates, highs, lows = [], [], []
    for row in reader:
        current_date = datetime.strptime(row[2], '%Y-%m-%d')
        high = int(row[5])
        low = int(row[6])
        dates.append(current_date)
        highs.append(high)
        lows.append(low)

    # 计算平均温度
    avg = [(high + low) / 2 for high, low in zip(highs, lows)]

    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot(dates, highs, c='red', alpha=0.5)
    ax.plot(dates, lows, c='blue', alpha=0.5)
    ax.plot(dates, avg, c='green', alpha=0.5)
    ax.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1)

    ax.set_title('2018年每日温度', fontsize=24)
    ax.set_xlabel('', fontsize=16)
    fig.autofmt_xdate()
    ax.set_ylabel('温度(F)', fontsize=16)
    ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)

    # 在图表中添加平均温度
    avg_temp = sum(avg) / len(avg)
    ax.text(dates[0], avg_temp, f'平均温度: {avg_temp:.1f}F', fontsize=12)

plt.show()

在这个版本的代码中，我们计算了平均温度，并使用`ax.plot(dates, avg, c='green', alpha=0.5)`在图表中添加了平均温度的折线。我们还使用`avg_temp = sum(avg) / len(avg)`计算了平均温度的值，并使用`ax.text(dates[0], avg_temp, f'平均温度: {avg_temp:.1f}F', fontsize=12)`将其添加到图表中。