每週平均氣溫資料下載 python

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mob649e81563816 2024-11-29 06:23:08 ©著作权

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每周平均气温资料下载与分析

气温作为环境变化的重要指标，深刻影响我们的生活和健康。借助Python编程语言，我们可以轻松获取、处理和分析气温数据，以更好地理解气候变化的趋势。本文将详细介绍如何使用Python下载每周平均气温数据，进行简单的数据分析，并展示相关的旅行和类图。

第一部分：气温数据下载

在获取气温数据时，我们通常会使用一些开放的API或者数据源。常见的数据源有天气API，如OpenWeatherMap、WeatherAPI等。以下是一个使用Python请求气温数据的例子。

示例代码

import requests
import json
from datetime import datetime, timedelta

# 设置API密钥和基础URL
API_KEY = '你的API密钥'  # 替换为你的API密钥
BASE_URL = '

# 获取每周平均气温数据
def get_weekly_temperature(lat, lon):
    params = {
        'lat': lat,
        'lon': lon,
        'exclude': 'current,minutely,hourly,alerts',
        'units': 'metric',
        'appid': API_KEY
    }
    response = requests.get(BASE_URL, params=params)
    
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        # 提取7天气温数据
        weekly_temp = data['daily']
        return [(datetime.fromtimestamp(day['dt']).date(), day['temp']['day']) for day in weekly_temp]
    else:
        print(f"Error: {response.status_code}")
        return []

# 示例调用
latitude = 35.6895  # 东京经度
longitude = 139.6917  # 东京纬度
weekly_temperatures = get_weekly_temperature(latitude, longitude)
print("每周平均气温:", weekly_temperatures)

第二部分：数据分析

获取到每周平均气温数据后，我们可以利用Python中的数据分析库如Pandas进行进一步分析和可视化。

示例代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 将气温数据转化为DataFrame
def analyze_temperature_data(weekly_temp):
    df = pd.DataFrame(weekly_temp, columns=['日期', '气温'])
    df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
    
    # 计算气温的描述性统计
    stats = df['气温'].describe()

    # 可视化
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.plot(df['日期'], df['气温'], marker='o')
    plt.title('每周平均气温变化图')
    plt.xlabel('日期')
    plt.ylabel('气温 (°C)')
    plt.grid()
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.show()

    return stats

# 示例调用
temperature_stats = analyze_temperature_data(weekly_temperatures)
print("气温统计信息:", temperature_stats)

第三部分：旅行路线

在进行数据分析的同时，我们也可以计划一次没有污染的旅行，以欣赏美丽的自然景观。以下是一个旅行路线的示例，使用Mermaid语法绘制。

journey
    title 从东京出发的旅行路线
    section 第一天
      东京: 5: 旅行出发
      富士山: 3: 到达富士山，徒步登山
    section 第二天
      京都: 4: 游览金阁寺
    section 第三天
      大阪: 5: 享受美食
    section 第四天
      回到东京: 5: 结束旅行

第四部分：类图设计

为了更好地组织代码，在项目中可以设计合适的类来帮助管理数据。这是一个简单的类图示例，使用Mermaid语法标识。

classDiagram
    class WeatherAPI {
        +String apiKey
        +String baseUrl
        +getWeeklyTemperature(lat, lon) 
    }
    
    class TemperatureAnalyzer {
        +analyzeTemperatureData(weekly_temp)
    }