天气数据爬取的源代码-可以运行

QT中通过网站访问天气数据

课程大作业。

基于python机器学习的全国气象数据采集预测可视化系统 毕业设计 预测模型+爬虫（包含文档+源码+部署教程） 系统功能主要包括数据采集功能、数据可视化功能、数据预测功能、用户登录与注册功能、数据管理功能。其中数据采集功能包含全国实时天气数据采集和上海历史天气数据采集。数据可视化功能包含全国综合天气数据可视化、全国各城市天气数据可视化以及上海历史天气数据可视化。数据预测功能指的是气象分析预测；数据管理指的是多维度的数据管理，包含用户数据、公告数据、全国气象数据管理等。 该系统可以自动地从中国天气网获取实时天气数据，并将数据清洗、存储在MYSQL数据库中。同时，通过ECharts技术实现数据可视化，在大屏幕上实现了全国综合天气数据可视化，以及全国各城市和上海历史天气数据的可视化。其次，系统还实现了机器学习预测天气模型构建与训练，使用scikit-learn、pandas、numpy等工具实现多元线性回归模型。预测模型可以对天气趋势进行分析，提供预测结果。此外，该系统还实现了用户登录和注册功能，以及数据管理模块，用于管理用户数据、公告数据、全国天气数据和上海历史气象数据。

本项目利用网络爬虫技术从某天气预报网站抓取某一城市的历史天气数据，构建天气数据分析与预测系统，实现对天气状况、最高气温、最低气温、风力和风向等维度的可视化分析和横向纵向比较， 并构建机器学习聚类算法实现对天气数据的预测分析。

这是一个基于CNN卷积神经网络的天气识别案例分享，可以运行实现~，同时里面包含对应的数据集。

天气数据集（1530张5种不同天气情况的图片） 天气数据集（1530张5种不同天气情况的图片。）该数据集包含6个文件夹5个文件夹包含每个类别的图像，一个文件夹包含所有类别的图像。它还包括一个具有alien-test文件夹中的图像标签的csv文件。

用于集成航空和天气数据、提供 API 并支持进一步数据分析的环境 1.存档内容说明 文档 - 该文件夹包含可编辑的文档( documentation.docx ) 和 finalnek ( documentation.pdf ) 演示文稿 - 该文件夹包含可编辑 ( presentation.pptx ) 和最终 ( presentation.pdf ) 版本的类的演示文稿 source_code - 包含应用程序源代码的文件夹 database.zip - 压缩数据库 2. 系统要求 java - 至少版本 1.8.0_45 互联网 3.如何运行 要运行该应用程序，请在source_code文件夹中运行命令./gradlew bootRun 。 这将启动应用程序，该应用程序将从网站上注册下载数据，同时注册允许查看当前数据库内容的 API。 3.1 可以继续下载database.zi

数据艺术 在处理中完成天气数据可视化。 印度孟买圣克鲁斯 50 年的天气数据被用来创造这种数据艺术。 使用的天气数据是一个月的平均最高气温、最低气温和降雨量。 数据取自网站： :

天气 该软件包包含一组功能，可以从NOAA ISD气象站下载，转换和绘制数据。 例如，您可能想要： 查找到城市的k最近站，或可通过Google地图找到的任何其他位置 绘制任何位置的测站和参考点 将所有k最近站数据下载到给定位置数年 选择具有最佳数据的测站到给定位置，然后对缺失的观测值进行插值 通过GitHub安装 require(devtools) install_github("mpiccirilli/weatheR") require(weatheR) 气象站清单 电台列表将在station.list名称下调用。 另一种方法是使用该函数来调用数据。 data(stations) # or station.list <- allStations() 现在，我们可以创建一个要下载天气数据的城市向量。 为了按城市搜索电台，我们需要使用以下格式：“城市，国家”或“城市，州”。 c