Python 天气预测数据分析及可视化：完整的源码教程

在本次课设中，我们将通过Python对天气数据进行预测和可视化。我们将使用Pandas进行数据处理，Matplotlib和Seaborn进行数据可视化，并使用Scikit-learn进行预测。
首先，我们需要导入必要的库。在Jupyter Notebook中运行以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

接下来，我们从CSV文件中加载天气数据。假设数据文件名为weather.csv，并且包含日期、温度、降水量等列。

# 加载数据
data = pd.read_csv('weather.csv')
# 显示数据前5行
print(data.head())

我们将对日期列进行解析，并将其作为索引。这样在可视化时可以正确显示日期。

# 解析日期列
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data.set_index('date', inplace=True)

接下来，我们将对数据进行处理和清洗。假设我们需要预测明天的温度，因此需要将数据分为训练集和测试集。我们将使用前70%的数据作为训练集，后30%的数据作为测试集。

# 划分训练集和测试集
train, test = train_test_split(data, test_size=0.3, random_state=42)

在训练集中，我们将使用前一天的降水量来预测当天的温度。我们将选择前一天的降水量作为特征，当天的温度作为目标变量。

# 特征和目标变量
features = ['precipitation']
target = ['temperature']
# 训练数据集和测试数据集的特征和目标变量
train_features = train[features]
train_target = train[target]
test_features = test[features]
test_target = test[target]

现在我们可以开始进行预测了。我们将使用线性回归模型进行预测，并计算模型的性能指标。我们将使用均方误差（MSE）和R平方值（R^2）来评估模型的性能。

# 创建线性回归模型对象
model = LinearRegression()
# 在训练集上拟合模型并预测测试集的目标变量值
model.fit(train_features, train_target)
predictions = model.predict(test_features)
# 计算均方误差和R平方值
mse = mean_squared_error(test_target, predictions)
r2 = r2_score(test_target, predictions)
print(f'均方误差：{mse}')
print(f'R平方值：{r2}')