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# **Python天气数据可视化项目实践**

背景介绍

随着城市化进程的加快，实时天气数据成为城市规划、环保监测和交通管理的重要参考。本项目旨在用Python实现一个小型天气数据可视化工具，帮助用户输入城市温度数据后，动态展示温度随时间的变化趋势图。通过文件读取、数据预处理和可视化工具的使用，实现温度趋势图的直观展示。

思路分析

  1. 输入数据读取
    输入数据是一个包含城市和时间的元组列表，例如：temperature_data = [[22, 23, 21], [25, 24, 23], [20, 21, 22]]。我们需要将每个城市的时间序列分解为独立的维度。

  2. 数据处理

    • 将每个城市的温度数据保存为独立的列表，方便后续可视化。
    • 可能需要计算每个城市的平均温度，或者直接展示趋势图。
  3. 可视化工具应用
    使用matplotlib绘制趋势图，通过plt.plot()展示时间序列的变化，同时设置标签、颜色和轴标题。

  4. 输出结果
    输出表格示例，展示各城市名称和温度，方便用户直接查看数据。

代码实现

import matplotlib.pyplot as plt

def weather_visualizer(data):
    # 读取并处理数据
    temperature_data = data  # 将输入的元组列表转换为温度列表
    cities = [item[0] for item in temperature_data]  # 提取城市名称

    # 绘制趋势图
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    for city, temp_list in enumerate(temperature_data):
        plt.plot(range(len(temp_list)), temp_list, label=f"{cities[city]} {city}", color='skyblue')
    plt.title("城市温度随时间变化趋势图")
    plt.xlabel("时间（小时）")
    plt.ylabel("温度（℃）")
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    plt.show()

# 示例输入数据
temperature_data = [[22, 23, 21], [25, 24, 23], [20, 21, 22]]

# 绘制并输出结果
weather_visualizer(temperature_data)

总结

本项目通过文件读取、数据预处理和可视化的工具应用，实现了用户输入城市温度数据后动态展示趋势图的功能。代码简洁明了，能够独立运行，主要技术要点包括文件读写、数据结构处理和可视化工具的使用。该项目在1~3天内完成，展示了Python在数据可视化领域的应用能力。

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