本文介绍了如何使用Python和pandas、matplotlib、scikit-learn库预测年供水量。首先，通过pandas读取历史供水数据，进行数据处理和可视化，接着利用线性回归模型建立预测模型，最后展示预测结果并与实际值对比。这个基础示例可作为水资源管理的参考。
Python实现年供水量预测
在水资源管理和规划中，预测年供水量是一项重要的任务。通过对过去的供水数据进行分析和建模，我们可以预测未来的供水情况，从而更好地规划水资源的利用。本文将介绍如何使用Python编程语言实现年供水量的预测，并提供相应的源代码。
首先，我们需要收集历史供水数据作为模型的训练样本。假设我们已经收集到了多年的每月供水量数据，我们可以将其存储在一个CSV文件中。CSV文件是一种常见的以逗号分隔的数据格式，非常适合存储表格数据。
接下来，我们将使用Python中的pandas库来读取CSV文件并进行数据处理。确保已经安装了pandas库，然后可以使用以下代码导入所需的库：
import pandas as pd
接下来，我们可以使用pandas的read_csv函数来读取CSV文件并将数据加载到一个数据框中：
data = pd.read_csv('supply_data.csv')
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