【机器学习和数据分析与可视化课程设计】基于天气预报的数据分析与可视化课程设计（Python实现）_机器学习课程设计

前言
天气预报我们每天都会关注，天气情况会影响到我们日常的增减衣物、出行安排等。每天的气温、相对湿度、降水量以及风向风速是关注的焦点。数据可视化方面，使用matplotlib、numpy、pandas、scikit-learn库对数据进行预处理、可视化处理。得到了一天内温度变化曲线、相对湿度变化曲线图、温湿度相关性、降水量变化图、以及风向雷达图等。机器学习方面，使用最为经典的线性回归方法，对天气数据进行分析，对天气数据预测，然后通过平均绝对值误差（Mean Absolute Error），表示预测值和观测值之间绝对误差的平均值进行约束和优化，最后使用皮尔逊相关系数进行分析与评价。

总的来说，本课程设计涉及到numpy库、pandas库、matplotlib库、sklearn库、以及文件存取的具体应用.可移植性强、界面美观、初具小型系统雏形，是一份结合数据分析、数据可视化与机器学习学习的课程设计。希望读者喜欢~

本课程设计项目特色在于：
（1）精心配色，可视化效果更佳。
（2）多文件结构，文件之间的层次更加清晰。
（3）路径地址采用相对路径，可移植性高。
（4）增加了主菜单，方便选择调用需要执行的功能。
（5）增加动态效果，对“XX变化图”增加了运行时动态生成的效果，对“变化”的感知将更加深刻，具体原理见chart.py文件。
（6）通过scikit-learn库中的LinearRegression()来分析温度-相对湿度的线性回归方程，以及使用相关系数衡量相关性。

考虑到有一部分读者想与笔者有进一步交流，可以添加我的微信：StarsForMoon，添加请说明来意（如CSDN）。感谢您对我的支持！

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