用python预测北京市的温度

要预测北京市的温度，我们可以通过收集历史温度数据，建立一个预测模型。以下是一个使用Python进行预测的简单示例:

首先，我们需要导入必要的库，例如pandas、numpy和sklearn:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

然后，我们可以读取历史温度数据，例如从中国天气网上获取:

df = pd.read_csv('beijing_temperature.csv')

接着，我们可以将数据分为训练集和测试集:

train_size = int(len(df) * 0.8)
train_set = df.iloc[:train_size]
test_set = df.iloc[train_size:]

然后，我们可以使用线性回归模型拟合数据:

X_train = np.array(train_set.index).reshape(-1, 1)
y_train = train_set['temperature'].values.reshape(-1, 1)

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以使用模型预测未来的温度:

X_test = np.array(test_set.index).reshape(-1, 1)
y_test = test_set['temperature'].values.reshape(-1, 1)

predictions = model.predict(X_test)

需要注意的是，这只是一个简单的预测示例，实际情况下，预测温度需要考虑更多的因素，例如季节、天气、气压等。