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城市气象数据集

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简介:
本数据集涵盖了多个城市的实时与历史气象信息,包括温度、湿度、风速等关键参数,旨在支持气象研究及应用开发。 这段文字可以改为:用于学习pandas相关知识,可以直接使用pandas读取数据。

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    本数据集涵盖了多个城市的实时与历史气象信息,包括温度、湿度、风速等关键参数,旨在支持气象研究及应用开发。 这段文字可以改为:用于学习pandas相关知识,可以直接使用pandas读取数据。
  • 中国各大
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    本资源提供中国主要城市全面的气象数据,涵盖温度、湿度、风速等关键指标,便于用户了解各地气候特征及变化趋势。 全中国的主要大城市的气象参数包括降雨量、气温、湿度等等。
  • 获取特定的Python代码
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    本Python代码示例旨在帮助用户通过API接口轻松获取并解析特定城市的实时气象数据,包括温度、湿度和风速等信息。 以下是爬取指定城市气象数据的Python代码示例: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_weather(city): url = http://www.weather.com.cn/weather/{}.shtml.format(city) headers = { User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3 } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, html.parser) weather_list = [] for li in soup.find(ul, class_=t).find_all(li): date_info = li.find(h1).text.strip() temp_info = li.find(p, class_=tem).text.strip().replace(\n, ) wea_info = li.find(p, class_=wea).text.strip() weather_list.append({ date: date_info, temperature: temp_info, weather: wea_info }) return weather_list if __name__ == __main__: city_code = input(请输入城市代码:) weather_data = get_weather(city_code) for data in weather_data: print(data) ``` 这段代码用于爬取指定城市的天气信息,包括日期、温度和天气状况。使用时需要输入目标城市的唯一标识(通常为一个数字编码)。注意,在实际应用中可能需要根据网站的实际结构调整解析部分的HTML选择器。 此段描述没有包含任何联系方式或网址链接,请直接参考提供的代码进行学习与实践。
  • .rar
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    该资源为《气象数据集》,包含多年全球各地气象观测数据,包括温度、湿度、风速等信息,适用于气候研究与模型训练。 标题中的“天气数据集.rar”表明这是一个包含与天气相关数据的压缩文件,在数据分析、气象研究、环境科学以及需要使用天气信息的各种领域里,这样的数据集是非常宝贵的资源。 接下来,我们将深入探讨天气数据集的一般结构、包含的内容及其分析方法。天气数据集通常包括以下关键元素: 1. **时间序列数据**:由于天气随时间变化,这些数据以日期和时间的形式记录,并且可能按每小时、每天或更长时间间隔进行记录。 2. **地理位置信息**:纬度和经度等位置细节有助于比较分析不同地区的天气状况。 3. **气象参数**: - 温度(最高、最低、平均) - 湿度 - 风速与风向 - 降水量(雨雪冰雹) - 太阳辐射量 - 气压值 - 云层覆盖情况 - 能见度 4. **特殊事件**:记录如雷暴、雾霾及风暴警告等,有助于预测和应对自然灾害。 5. **气候类型**:数据集可能包括观测地点的气候分类信息(热带、温带或极地)。 6. **元数据**:提供关于数据来源、采集方法及其精度的信息,对于理解其质量和应用范围至关重要。 处理天气数据集时可能会经历以下步骤: 1. **预处理阶段**:这一步涉及清理缺失和异常值,并将时间序列转换成易于操作的格式(如日期时间对象)。 2. **数据分析**:通过统计方法探索变量间的关系,例如温度与湿度、降水量随季节变化之间的关联。 3. **数据可视化**:使用图表直观展示趋势及不同变量间的相互作用。这包括折线图来显示趋势和散点图比较关系等。 4. **模型构建**:利用历史数据训练机器学习算法以预测未来天气情况,如温度、降雨概率等预报。 5. **实际应用**:这些数据可用于农业规划、交通管理、能源需求预测及气候变化研究等领域。 了解了天气数据集的基本构成后,你可以根据具体需要选择合适的工具(例如Python的Pandas库或Matplotlib绘图库)进行处理和分析。同时,请确保遵守相关法律法规以合法合理地使用这些数据资源。
  • 中国质量的
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    本数据集收录了中国各大城市的空气质量信息,包括PM2.5、二氧化硫等关键指标的日均值,旨在为研究者提供详实的城市环境质量分析依据。 简述 拥有12个城市的空气和环境数据。 数据描述: 如今气候变化已成为一个主要问题,空气污染日益严重,导致由空气污染引发的疾病数量增加。现在是时候利用技术来评估这个问题并帮助人类。 其中字段意义如下: - year:年份 - month:月份 - day:日期 - hour:小时 - PM2.5:PM2.5指数 - PM10:PM10指数 - SO2:SO2指数 - NO2: 二氧化氮指数 - CO: 一氧化碳浓度 - O3: 臭氧浓度 - TEMP:温度 - PRES : 气压 内容范围: 我通过网络抓取获取了数据。该时间段为从2013年3月1日到2017年2月28日。 数据来源: 我要感谢加州大学尔湾分校的机器学习社区成员,他们提供了帮助并配合了我的任务。 探索方向: 我希望人们能够计算和分析不同城市的空气质量指数,并研究它与环境之间的关系。深入了解数据的传播方式以及每个因素如何影响各种污染物浓度等。
  • 2020年全国各大
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    本数据集收录了2020年中国主要城市的全面气象信息,涵盖温度、湿度、降水量等关键指标,为气候研究与应用提供详实的数据支持。 2020年全国主要城市天气数据展示了当年各城市的气候特征与变化情况。
  • 街道景的图像分割
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    本数据集包含大量城市街道场景的高分辨率图像,旨在为图像分割研究提供全面的训练和测试资源,涵盖多种复杂的城市环境。 我们有一个城市街景数据集,包含大约3500张图片。每一张图片都是由街景图和对应的标签图拼接而成的。这个数据集可以根据需求下载使用,希望能为深度学习初学者提供帮助,并共同进步。
  • 2005-2024年近二十年历史下载
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    本资料包提供江苏省盐城市自2005年至2024年的年度气象记录,涵盖温度、降水量等关键指标,适用于气候研究与分析。 盐城市从2005年至2024年近二十年的历史气象数据每3小时更新一次,包含气温、气压、降水量、云层覆盖情况、能见度、风向及湿度等参数,共有几万条记录。
  • 环境
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    《城市环境数据集》汇集了多维度的城市环境信息,包括空气质量、噪音水平和绿化覆盖率等,旨在促进智慧城市建设和环境保护研究。 城市环境是指一个城市的自然与人造元素相互作用所形成的整体氛围。这包括了建筑、交通系统、绿地空间以及各种公共设施的布局和设计。良好的城市环境能够提升居民的生活质量,促进经济发展,并且有助于保护自然资源。 在规划和发展过程中,设计师及政策制定者需要考虑到可持续性原则,以便创建既美观又实用的城市区域。此外,社区参与对于确保项目符合当地需求至关重要。通过综合考虑社会、经济与生态因素,可以构建出更加宜居和繁荣的居住空间。
  • OpenSAR-1200
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    OpenSAR城市-1200数据集是一个包含超过1200个不同城市的大型合成孔径雷达(SAR)图像集合,旨在促进全球城市分析和机器学习研究。 原始数据集的类别不平衡问题非常严重。为了构建新的OpenSARUrban数据集供算法评估使用,我们从原始数据集中抽取了样本数超过1200张图片的类别,并且每类随机选取了1200张图片。具体类别包括:0: Denselow(低密度住宅区)、1: GeneralResidential(一般住宅区)、2: HighBuilding(高层建筑)、3: SingleBuilding(单体建筑)、4: Skyscraper(摩天大楼)、5: StorageArea(仓储区域)和6: Vegetation(植被)。