# 城市气候与海洋关系数据分析

**Repository Path**: wx114/climate_ocean_relationship

## Basic Information

- **Project Name**: 城市气候与海洋关系数据分析
- **Description**: 探究沿海城市气候特征与海洋互动的影响。有“温度”，“湿度”，“气压”，“描述”，“时间戳”，“风速”，“风向”，“城市”，“日期”，“距离”十个特征。
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2024-05-27
- **Last Updated**: 2024-09-27

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 城市气候与海洋关系数据分析

#### 介绍
探究沿海城市气候特征与海洋互动的影响。有“温度”，“湿度”，“气压”，“描述”，“时间戳”，“风速”，“风向”，“城市”，“日期”，“距离”十个特征。

每个特征的简要介绍：

1. **temp**（温度）: 表示空气的当前温度。
2. **humidity**（湿度）: 描述空气中水蒸气的含量。
3. **pressure**（气压）: 指单位面积上大气压力的大小，是天气预报中的重要因素。
4. **description**（描述）: 对当前天气状况的文字描述。
5. **dt**（时间戳）: 数据记录的精确时间点。
6. **wind_speed**（风速）: 风的移动速度。
7. **wind_deg**（风向）: 风吹来的方向角度，通常以度数表示。
8. **city**（城市）: 数据记录所在的城市名称。
9. **day**（日期）: 记录的日期信息，通常格式化显示，便于分析特定日子的天气模式或季节性变化。
10. **dist**（距离）: 观测点到海岸线参照点的距离。


#### 安装教程

1.  pip install numpy pandas matplotlib
2.  pip install scikit-learn

#### 使用说明

1.  项目的数据集放在dataset里面
2.  在source_code文件夹里，打开cmd运行jupyter notebook命令