Python实现温度预测系统，数据可视化展示

Python温度预测

本文介绍如何利用Python进行温度预测。使用Pandas和Scikit-learn库加载和处理数据，利用Matplotlib进行数据和结果的可视化展示，以及使用Scikit-learn库中的线性回归模型进行温度预测。

加载和处理数据

使用一个包含每日温度的数据集进行预测。通过Pandas库加载和处理数据。首先，需要将数据集加载到Pandas的DataFrame中。

import pandas as pd 
#加载数据集
df = pd.read_csv('temperature.csv') 
#显示前5行数据
print(df.head()) 

接下来，需要对数据进行处理，将其转换为适用于机器学习模型的格式。将日期转换为数字，并将数据集分为训练集和测试集。

from sklearn.model_selection import train_test_split 
#将日期转换为数字
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) 
df['Day'] = df['Date'].dt.day
df['Month'] = df['Date'].dt.month
#数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[['Day', 'Month']], df['Temperature'], test_size=0.2, random_state=42)

利用训练集训练线性回归模型，并进行温度预测。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
#线性回归模型训练和预测
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)
temperature_pred = regressor.predict(X_test)

最后，利用Matplotlib库将预测结果进行可视化展示。

import matplotlib.pyplot as plt
#可视化结果
plt.scatter(X_test['Day'], y_test, color='red', label='Actual')
plt.plot(X_test['Day'], temperature_pred, color='blue', linewidth=2, label='Predicted')
plt.xlabel('Day')
plt.ylabel('Temperature')
plt.title('Temperature Prediction')
plt.legend()
plt.show()