Python气象数据解析与可视化：让你秒变天气预报员！

2023-09-11 23:18:32

秒变天气预报员：Python轻松采集、可视化和分析气象数据

了解天气变化至关重要，因为它影响着我们的日常生活和重大决策。有了Python，你就可以轻而易举地变身为天气预报员，掌握天气的脉搏。

从网络收集实时气象数据

首先，我们要向世界气象台发起“问询”。使用Python的BeautifulSoup库，我们可以轻松解析HTML页面，提取所需信息。只需几行代码，我们就能获取当前温度、天气预报等实时气象数据。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.weather.com/weather/today/l/USCA0024:1:US'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

temperature = soup.find('div', class_='today_nowcard-temp').text
forecast = soup.find('div', class_='today_nowcard-phrase').text
print('Current Temperature:', temperature)
print('Forecast:', forecast)

让天气信息一目了然：数据可视化

收集到数据后，是时候让它“活起来”了。借助matplotlib库，我们可以轻松绘制各种图表，让天气信息一目了然。我们可以跟踪温度变化，描绘天气状况饼图，让复杂的趋势变得清晰可见。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制温度曲线
plt.plot(temperatures, 'b-')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Temperature')
plt.title('Temperature Trend')
plt.show()

# 绘制天气状况饼图
labels = ['Sunny', 'Cloudy', 'Rainy', 'Snowy']
sizes = [10, 20, 30, 40]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Weather Conditions')
plt.show()

探索天气变化规律：气象数据分析

现在，我们已拥有了气象数据的“宝库”。使用pandas库，我们可以深入分析这些数据，揭示隐藏的趋势和规律。我们可以计算平均温度、寻找最高和最低温度，从而全面了解当地的气候模式。

import pandas as pd

# 读取天气数据
weather_data = pd.read_csv('weather_data.csv')

# 计算平均温度
mean_temperature = weather_data['temperature'].mean()

# 计算最高温度
max_temperature = weather_data['temperature'].max()

# 计算最低温度
min_temperature = weather_data['temperature'].min()

print('Mean Temperature:', mean_temperature)
print('Max Temperature:', max_temperature)
print('Min Temperature:', min_temperature)