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城市天气数据可视化项目（含源码，数据源，运行结果，文档！）
资源介绍:
本项目通过网络爬虫获取了温州市2014年至2024年的天气数据，包括日期、最高气温、最低气温、天气情况和风力情况。首先，爬取并解析网页数据，将其存储为Excel文件。接着，对数据进行清洗和处理，去除重复数据和缺失值。数据分析部分，绘制了多个图表，包括近十年气温变化折线图、2023年最高和最低气温折线图、2023年天气情况柱状图、天气类型环形图和风力玫瑰图。最后，使用线性回归模型对次日最高气温进行预测，生成了当日与次日最高气温的散点图和回归直线图。通过这些分析和图表展示，揭示了温州市近十年的气温变化趋势及天气特征，并评估了模型的拟合效果。
温州市天气数据可视化深度解析报告
一、设计目的
本报告的设计目的在于对温州市的天气数据进行深度解析，通过数据可视化
的方式，直观地展示温州市近十年来的气温变化、近一年的最高最低温、天气情
况以及风力情况。通过收集、清洗和可视化这些数据，我们旨在揭示温州市天气
的变化规律，为市民提供更为准确、实用的天气信息，同时也为气象研究和预测
提供有力的数据支持。
为了实现这一设计目的，我们首先从权威的气象数据来源获取了温州市近十
年的天气数据，包括气温、天气状况、风力等关键指标。通过数据爬取技术，我
们成功获取了这些数据，并进行了必要的清洗和整理，以确保数据的准确性和可
靠性。在数据可视化的过程中，我们采用了多种图表和可视化工具，如折线图、
柱状图、饼图等，以直观地展示数据的分布和变化趋势。
通过对温州市天气数据的深度解析，我们发现了一些有趣的现象和规律。例
如，近十年来，温州市的气温呈现出逐年上升的趋势，这可能与全球气候变暖的
大背景有关。同时，我们也发现，温州市的天气状况在不同季节和月份之间存在
明显的差异，如夏季多雨、冬季干燥等。这些发现不仅有助于我们更好地了解温
州市的天气特点，也为市民提供了更为准确的天气信息，帮助他们更好地安排生
活和出行。
此外，我们还利用模型构建和分析的方法，对温州市的天气数据进行了进一
步的挖掘和预测。通过构建回归模型，我们成功地预测了未来一段时间内的气温
变化趋势，为市民提供了更为精准的天气预报服务。这些预测结果不仅有助于市
民做好防范措施，也为气象部门提供了更为科学的决策依据。
综上所述，本报告通过数据可视化和模型构建的方式，对温州市的天气数据
进行了深度解析和预测。这些结果不仅有助于我们更好地了解温州市的天气特点，
也为市民提供了更为准确、实用的天气信息。同时，我们也希望这些结果能够为
气象研究和预测提供有力的数据支持，推动气象科学的不断发展。
二、数据收集
2.1 数据来源
在本次温州市天气数据可视化深度解析报告中，我们精心挑选了权威且可靠
的数据来源。主要的数据来源于温州市气象局近十年官方发布的天气数据，这些
数据经过严格的采集、审核和发布流程，确保了数据的准确性和权威性。我们能
够更准确地把握温州市的天气变化规律，为后续的数据可视化和模型构建提供坚
实的基础。
值得一提的是，我们特别注重数据的时效性和完整性。在数据收集过程中，
我们采用了先进的数据爬取技术，确保能够实时获取最新的天气数据。同时，我
们还对数据进行了严格的清洗和整理，剔除了异常值和重复数据，保证了数据的
准确性和可靠性。这些措施不仅提高了数据的质量，也为后续的数据分析和可视
化提供了有力的支持。
我们相信，这份报告将为温州市的可持续发展和人民生活质量的提升发挥积
极的作用。
2.2 数据爬取
在编制温州市天气数据可视化深度解析报告的过程中，数据爬取是关键的一
环。我们采用了先进的网络爬虫技术，从权威气象数据网站精准地抓取了温州市
近十年的气温、天气情况、风力等详细数据。这些数据涵盖了每日的最高最低气
温、天气状况以及风向、风速等关键信息，为后续的数据分析和可视化提供了坚
实的基础。
在数据爬取过程中，我们特别注重数据的准确性和完整性。通过设定合理的
爬取规则和参数，我们成功避免了重复数据和错误数据，确保了数据的真实性和
可靠性。
2.3 数据清洗
在本次数据分析工作中，为确保温州市近十年天气数据的准确性和完整性，
我进行了详细的数据清洗和整理。以下是具体步骤和方法：
1. 数据导入与初步检查
首先，导入所需的数据和库，读取天气数据，并进行初步的检查。
2. 数据概况检查
查看数据的基本信息，确保数据结构正确。
3. 检查缺失值
检查数据中是否存在缺失值，并统计各个字段缺失值的数量。
分析：通过检查，发现各字段都没有缺失值。
4. 检查和处理重复值
检查是否存在重复的行，并统计重复行的数量。若存在重复行，则删除重复
行。
分析：数据中没有完全重复的数据，删除处理后进行下一步处理。
5. 提取和转换温度数据
使用正则表达式将温度列中的数字部分提取出来，并转换为数值型。
6. 拆分日期列
将日期中的年月日和星期拆分出来，方便后续分析。
7. 拆分风力数据
利用空格标识对风力列进行分列，分别提取风向和风速数据。通过上述步骤，
我们对温州市近十年的天气数据进行了详细的数据清洗和整理。具体步骤包括导
入数据、检查缺失值和重复值、提取和转换温度数据、拆分日期列和风力数据等。
经过这些处理，数据的质量得到了显著提升，为后续的数据分析和可视化奠定了
坚实的基础。
三、数据可视化及代码实现
3.1 近十年气温
首先，代码导入了 pandas 和 matplotlib.pyplot 库，分别用于数据处理和数据
可视化。为了确保图形中能够正确显示中文和负号，代码对图形显示参数进行了
配置。接着，代码从预处理后的数据文件 03_df_weather_wenzhou.xlsx 中读取了
包含日期、最高气温和最低气温的数据，并将日期列设置为索引以便于后续的绘
图操作。在绘制折线图的部分，代码首先设置了图形的大小，然后分别绘制了最
高气温和最低气温的折线图，最高气温用红色表示，最低气温用蓝色表示。为了
使图形更加直观，代码添加了图例，并设置了 x 轴和 y 轴的标签，以及图形的标
题，此外，代码还设置了显示网格，使得图形更加清晰。最后，通过 plt.show()
命令，代码展示了这张折线图。
根据图示可以得出可以得出，温州冬夏温差大，而且温差越来越大，其中
2022 年冬天较以往有不正常温度
3.2 近一年最高最低温
首先，代码导入了所需的库 pandas 和 matplotlib.pyplot，并设置了中文字体
以防止乱码。接着，从文件中读取包含日期、最低温度和最高温度的数据，并确
保日期列为 datetime 类型，以便后续处理。然后，将日期列设置为数据框的索引，
并筛选出 2023 年 1 月 1 日以后的数据。最后，绘制折线图，其中蓝色线表示最
低温度，红色线表示最高温度，并添加了图例、标题、轴标签和网格以提高图形
的可读性和美观度。
根据这张图可以看出，温州市最近一年的气温变化趋势明显。最高气温（红
色）和最低气温（蓝色）都表现出一定的季节性波动。冬季（2023 年初和 2023
年底）气温较低，夏季（2023 年中期）气温最高，显示出明显的季节性变化。
总体来看，温州市的气温在一年内有较大波动，夏季最高温度超过 30°C，而冬
季最低温度接近 0°C，反映出温州市全年气候的显著季节性变化。
3.3 近一年天气情况
读取温州市 2023 年的天气数据并生成了一张柱状图，显示不同天气类型出
现的频率。首先，代码导入必要的库，并设置中文字体以防止乱码。接着，从 Excel
文件中读取包含日期和天气类型的数据，并确保日期列为 datetime 类型，将其设
置为数据框的索引。然后，筛选出 2023 年的数据，并统计每种天气类型的出现
次数。最后，绘制柱状图，显示每种天气类型的频率，并添加数据标签、标题、
轴标签和旋转的 x 轴标签，以提高图形的可读性和信息量。
然后，代码重新计算了合并后的天气类型出现次数，生成一个新的统计结果。
最后，代码利用这些统计数据绘制了一个环形图（带有中间白色圆环的饼图），
展示 2023 年温州市各类天气类型的比例分布。图表包含了每种天气类型的标签
和其对应的百分比，提供了对温州市天气情况的直观概览。
资源文件列表:
数据可视化包.zip 大约有27个文件
可执行代码+爬取数据/- 可执行代码+爬取数据/.idea/
可执行代码+爬取数据/.idea/.gitignore 190B
- 可执行代码+爬取数据/.idea/inspectionProfiles/
- 可执行代码+爬取数据/.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml 174B
- 可执行代码+爬取数据/.idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml 404B
- 可执行代码+爬取数据/.idea/misc.xml 196B
- 可执行代码+爬取数据/.idea/modules.xml 291B
- 可执行代码+爬取数据/.idea/workspace.xml 1.95KB
- 可执行代码+爬取数据/.idea/案例一 天气.iml 291B
- 可执行代码+爬取数据/01_weather_wenzhou_202304.xlsx 6.1KB
- 可执行代码+爬取数据/02_all_weather_wenzhou.xlsx 43.74KB
- 可执行代码+爬取数据/03_df_weather_wenzhou.xlsx 44.29KB
- 可执行代码+爬取数据/04_alltime_weather_wuyishan.xlsx 98.21KB
- 可执行代码+爬取数据/05_predata_weather_wenzhou.xlsx 107.05KB
- 可执行代码+爬取数据/05_predata_weather_wuyishan.xlsx 87.13KB
- 可执行代码+爬取数据/Untitled.ipynb 1.31MB
- 温州市天气数据可视化设计文档.docx 829.49KB
- 运行结果图/
- 运行结果图/2023天气分布.png 77.95KB
- 运行结果图/十年折线图.png 72.28KB
- 运行结果图/天气扇形图.png 119.57KB
- 运行结果图/天气气泡图.png 110.69KB
- 运行结果图/拟合预测.png 60.37KB
- 运行结果图/散点图.png 210.07KB
- 运行结果图/玫瑰图.png 75.99KB
- 运行结果图/近一年温差折线图.png 123.93KB
报告分为引言、测试环境搭建与配置、白盒测试、黑盒测试、功能测试和性能测试六个部分。引言介绍了软件和测试目的，强调通过系统的测试流程发现并修复软件缺陷。测试环境部分描述了测试设备和数据准备。白盒测试和黑盒测试详细说明了测试方法、用例设计和测试过程，发现并记录了软件的问题。功能测试验证了软件的基本功能，并指出在大数运算上的精度问题。性能测试评估了计算器在CPU使用率、内存占用和温度管理方面的表现，提出了进一步优化建议。
项目包括两个主要界面：登录界面和主界面。登录界面允许用户输入用户名和密码进行系统登录，并提供退出功能。登录成功后，用户将被引导到主界面，用户可以在此界面退出系统。数据库功能支持用户验证和管理，确保用户信息的安全和正确。界面设计注重用户体验和美观，采用信息反馈和提示功能，并使用温馨的背景图片和透明按钮提升视觉效果。用户在选择输入框时会有视觉反馈，输入框内有提示信息，优化了屏幕空间的使用，使界面更加友好和美观。
hqmx_20240722113123.zip
校园矢量化shp文件
项目简介
MusicVisualizer 是一个基于 Python 的实时音乐可视化项目，旨在将音频数据转化为动态的视觉效果。通过结合 analyzer 库进行音乐分析和 pygame 库进行图形绘制，MusicVisualizer 能够实时显示音乐的声波和鼓点，使用户在听觉之外还能享受视觉上的盛宴。
项目原理
音乐分析：
使用 analyzer 库对输入的音频文件进行分析。
提取音频的关键特征，如声波形状和鼓点位置。
实时处理音频数据，确保可视化效果与音乐同步。
图形绘制：
利用 pygame 库创建一个图形窗口。
在窗口中动态绘制声波形状，根据音频频谱的变化显示不同的视觉效果。
通过鼓点检测，将鼓点转化为视觉上的高亮或其他特殊效果，增强音乐的节奏感。
项目特点
实时处理：MusicVisualizer 能够实时分析音频并动态显示声波和鼓点，保证视觉效果与音频同步。
直观界面：使用 pygame 提供简洁直观的图形界面，用户可以轻松观看音乐的可视化效果。
高扩展性：项目结构清晰，代码模块化设计，便于扩展和定制新的可视化效果。
欢迎大家下载使用。
有三个可以运行的小程序使用mqtt通信的例子，是我之前用来测试用的。
1，wx-mqtt-master项目：
本项目使用[ColorUI组件库](https://github.com/weilanwl/ColorUI)
2，wechat-mqtt-client-master项目：
#微信小程序实现MQTT客户端
1、此程序通过引用mqtt.js文件，实现了MQTT客户端功能
- mqtt.js详情请查看https://github.com/mqttjs/MQTT.js
2、此demo在使用时需要修改以下几点
（1）小程序appid
（2）MQTT服务器域名
（3）客户端账号、密码
（4）订阅主题、退订主题和发布消息主题
注：mqtt.js文件下载链接
- https://unpkg.com/browse/mqtt@3.0.0/dist/
3 mqtt-wx项目：是个简单的引用mqtt.js的使用过程。
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