python 每日温度

| 每日温度

请根据每日 气温 列表 temperatures ,请计算在每一天需要等几天才会有更高的温度。如果气温在这之后都不会升高,请在该位置用 0 来代替。

示例 1:

输入: temperatures = [73,74,75,71,69,72,76,73]
输出: [1,1,4,2,1,1,0,0]
### 实现天气温度预测模型 #### 数据采集 为了构建有效的天气温度预测模型,需先获取历史天气数据。这可以通过编写爬虫程序从公开的气象站点抓取所需信息完成。这些数据应至少包含期、最高温、最低温和平均温度等基本信息[^1]。 #### 数据预处理 获得原始数据之后,要对其进行必要的清理工作,比如去除重复记录、填补或删除含有缺失值的数据项,并且执行特征缩放以便不同尺度上的变量能被公平对待;另外还需要创建一些有助于提高预测精度的新属性,例如星期几或是季节编码等辅助性字段。 #### 模型选择与训练 针对本案例中的回归类问题,可以考虑采用诸如随机森林(Random Forest)这样的集成方法作为基础估计器来进行建模尝试。下面给出一段简单的代码片段用于说明如何利用`scikit-learn`库快速搭建并评估一个基于随机森林的时间序列预测框架: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor import numpy as np # 假设X为输入特征矩阵,y为目标标签向量(即每日实际观测到的最大/最小气温) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100) rf_model.fit(X_train, y_train) predictions = rf_model.predict(X_test) mse = ((predictions - y_test)**2).mean() print(f'Mean Squared Error on test set: {mse:.4f}') ``` 对于更复杂的场景,则可能需要用到专门设计用来处理时间序列分析的任务特定工具包,像statsmodels提供的ARIMA族算法或者是Facebook开源的Prophet组件都能很好地满足此类需[^2]。 #### 结果展示 最后一步就是通过图形化的方式直观呈现预测效果了。这里推荐使用Matplotlib或者Seaborn这两个非常流行的绘图库来绘制折线图对比真实值同预期之间的差异情况: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(y_test.index, predictions,'r-', label='Predicted') plt.plot(y_test.index, y_test.values,'b-',label='Actual') plt.legend(loc="best") plt.title('Temperature Prediction vs Actual Values') plt.show() ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

一叶知秋的BLOG

创作不易 请多多关注

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值