正文：
在当今越来越依赖数据分析的场景中，天气预测成为一个重要的预测工具。本项目旨在通过简单的人工智能逻辑实现输入温度数据，输出降雨概率预测，同时支持数据存储和可视化功能。该系统可运行在本地环境，不依赖外部服务。
一、系统思路
本系统采用随机数生成算法作为天气预测的核心逻辑，结合CSV数据存储实现数据训练与验证。系统框架如下：
- 数据输入：通过命令行读取CSV文件中的温度数据
- 逻辑处理：使用numpy进行随机数生成，模拟降雨概率模型
- 数据存储：将预测结果保存至CSV文件中
- 可视化展示：使用matplotlib绘制降雨概率直方图或箱线图
二、代码实现
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 示例数据
temperature = np.array([25, 30, 28, 27, 32])
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv("weather_data.csv")
# 生成随机数模拟降雨概率
np.random.seed(0) # 设置随机数种子以保证结果可重复
rainfall_probabilities = np.random.normal(78, 5, len(temperature))
# 存储训练数据
df['Predicted_Rainfall'] = rainfall_probabilities
# 保存结果
df.to_csv("weather_data.csv", index=False)
# 数据可视化
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.hist(df['Predicted_Rainfall'], bins=20, edgecolor='black', alpha=0.75)
plt.title("降雨概率直方图")
plt.xlabel("降雨概率（%）")
plt.ylabel("频率")
plt.show()
三、系统特点
- 本地运行：无需依赖外部API，支持快速部署
- 数据可配置：用户可调整训练数据集路径和参数
- 简单逻辑：仅通过随机数生成实现天气预测
- 可视化功能：支持直方图或箱线图展示训练结果
四、总结
本项目实现了基于随机数生成的天气预测系统，能够提供简单的人工智能逻辑，并支持数据存储和可视化功能。通过这种方式，用户可以快速实现天气预测功能，适用于需要本地处理数据的场景。未来可扩展更多数据处理逻辑，如预测多个时间点的降雨概率。