天气预测Python代码

天气预测的Python代码通常涉及到使用气象数据API来获取实时或预报数据，然后进行处理和可视化。以下是一个简单的概述：

1. **安装所需库**:
首先，你需要安装`requests`库用于发送HTTP请求获取数据，以及像`pandas`、`matplotlib`或`seaborn`这样的库来进行数据分析和可视化。

   pip install requests pandas matplotlib

2. **获取数据**:
使用`requests`库向如OpenWeatherMap（<https://openweathermap.org/api>）或NOAA（<https://www.ncdc.noaa.gov/cdo-web/>）等提供天气数据API发送GET请求。

import requests

def get_weather_data(api_key, location):
    url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={location}&appid={api_key}"
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    return data

3. **解析数据**:
将API返回的数据转换为Pandas DataFrame，以便分析。

import pandas as pd

def parse_weather_data(data):
    main = data['main']
    weather = data['weather']
    df = pd.DataFrame({
        'temperature': main['temp'],
        'humidity': main['humidity'],
        'description': weather['description']
    })
    return df

4. **数据处理与分析**:
可能还需要根据需要清洗数据，计算统计值，或者创建时间序列模型进行长期预测。

5. **可视化**:
使用`matplotlib`或`seaborn`绘制图表展示温度、湿度等信息。

import matplotlib.pyplot as plt

def visualize_weather(df):
    df.plot(x='datetime', y=['temperature', 'humidity'])
    plt.xlabel('Date')
    plt.ylabel('Temperature/Humidity')
    plt.show()

6. **运行代码**:
调用上述函数，获取并处理天气数据，然后进行可视化。

请注意，这只是一个基本示例，实际应用可能需要处理更多复杂情况，如处理API错误、设置定时任务自动更新数据等。相关问题: