magicseaweed Magicseaweed海洋预测API的Python包装器

"魔法海藻海洋预测API的Python包装器。用法所有结果集都是Python字典。中列出了密钥。msw = Magicseaweed(api_key) forecast = msw.get_forecast(spot_id) forecast['swell']['minBreakingHeight'] # 1.06 Magicseaweed提供40个以3小时间隔（例如00:00、03:00、06:00 ... 21:00）分隔的预报。默认情况下，您将获得一个字典列表，其中每个索引都是特定时间范围的预测。您还可以通过传递dateime.datetime对象来获取特定时间范围的预测。timeframe = datetime.utcnow() msw.get_forecast(spot_id, timeframe)

你知道吗？想要深入了解Python在数据分析领域的应用，不妨看看《python数据分析实战之AQI预测》。这本书详细讲解了如何用Python进行AQI预测，非常适合数据科学爱好者。对于股市感兴趣的朋友，推荐《Python股市数据分析与预测方法》，它涵盖了股票数据分析与预测的各种技巧。

《python数据分析之用sklearn预测糖尿病》展示了如何用sklearn库来进行糖尿病预测，简直是医疗数据分析的福音。而对于共享单车需求预测，不妨参考《首尔共享单车需求预测python数据分析》，这篇文章提供了详细的需求预测模型，实用性非常强。

想了解更多关于海洋数据分析的方法？《海洋数据处理分析方法及其应用》详细探讨了海洋数据的处理与应用，适合对海洋科学感兴趣的朋友。而《海洋大数据研究与分析综述.pdf》则提供了一份全面的研究综述，涵盖了海洋大数据的方方面面。

推荐《基于AR模型的海洋指数预测》，了解如何利用AR模型进行海洋指数预测，将会对你大有裨益。想要了解更多Python在天气预测中的应用，可以参考《利用Python进行天气预测分析》。

这些资源不仅可以提升你的数据分析能力，还能让你在具体项目中学以致用，真是一举两得！"