关于天气数据的爬虫与Python数据分析报告（3000字大作业）
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简介：
本项目通过编写Python爬虫程序获取实时天气数据，并利用Python进行数据分析和可视化处理，旨在掌握从网络抓取数据到生成分析报告的全流程技能。
每年春夏之交时节广东都会进入汛期。本次报告通过爬取天气网站的历史数据，搜集了广东佛山近10年6月份的天气信息（包括最高与最低气温、天气状况及风向），并进行了数据分析。利用这些历史数据作为输入，我们采用单变量线性回归和逻辑回归等方法对未来的气象情况进行关联分析与预测。
在本例中，通过逻辑回归分析以及绘制可视化图表的方式探讨了佛山6月份的最低气温是否与最高气温存在相关性。由于代码过长，在这里仅以伪代码的形式进行说明：
1. 导入必要的数据分析和机器学习库：包括Python的数据分析库pandas、绘图库matplotlib.pyplot、数值计算库numpy以及机器学习库sklearn。
2. 从数据集中读取并导入到pandas-dataframe框架中，接着对数据进行预处理。具体来说，首先移除温度值中的“°C”符号，并将这些数值更新为整型；然后针对日期字段，将其转换成1至347的序列形式（对应2011年6月1日至2022年6月17日），并存储在numpy数组中。
3. 利用sklearn库准备开始训练模型。采用lbfgs算法进行逻辑回归分析时，该方法通过利用损失函数的二阶导数矩阵（即海森矩阵）来进行迭代优化过程。
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