Python课程设计项目：利用Python机器学习进行天气预测及可视化展示（含源码与文档）
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简介：
本项目运用Python机器学习技术实现天气预测，并通过数据可视化工具展示结果。附带完整源代码和详细文档，适合学习参考。
**项目名称：天气预测与可视化**
本项目利用Python机器学习技术对长春地区的天气进行预报，并实现数据的爬取、处理、预测及可视化。
### 一、项目结构
1. **获取数据（GetData）**
- 使用Python爬虫从网站抓取长春和全国范围内的历史天气信息。
- 爬取网址：http://tianqi.2345.com/wea_history/54161.htm
2. **处理数据（ProcessDate）**
- 对获取的数据进行预处理，包括清洗、转换等操作。
- 处理后的CSV文件存储于项目中。
### 二、详细介绍
本项目主要分为三部分：爬取和处理数据、预测天气以及可视化结果展示。
#### 爬取与处理数据
**代码示例**
```python
resq = requests.get(url, headers=headers, params=params)
data = resq.json()[data]
df = pd.read_html(data)[0]
```
使用Python的requests库获取网站json格式的数据，并通过pandas读取。
#### 数据预处理
在爬虫抓取过程中，天气信息中的最高温和最低温以非整型字符串形式出现。为此，我们对数据进行了必要的截取和转换操作。
```python
my_imputer = SimpleImputer()
imputed_X_train = pd.DataFrame(my_imputer.fit_transform(X_train))
imputed_X_valid = pd.DataFrame(my_imputer.transform(X_valid))
```
通过使用SimpleImputer类填充缺失值，并将其转化为整型数值。
#### 数据预测及模型评价
**数据准备**
```python
[X_train, X_valid, y_train, y_valid, X_test] = ProcessData.ProcessData()
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y)
```
训练集和验证集通过train_test_split函数随机划分。
**模型训练及预测**
选择使用RandomForestRegressor作为回归算法，并利用fit方法进行模型的训练。
```python
model = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators=1001)
preds = model.predict(X_test)
```
### 使用说明
本项目代码经过严格测试，确保功能正常。适合计算机相关专业的在校学生、教师以及企业员工参考学习；同时也适用于初学者进阶使用。
若想在此基础上进行扩展或修改以满足特定需求，请根据自身情况灵活应用。
下载后请务必先阅读README.md文件（如有），仅供个人学习与研究之用，严禁用于商业用途。
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