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us apple developer accounts for sale:干货!如何用 Python KNN 算法实现都会空气质量剖析与展望?

作者 | 李秋键
责编 | 伍杏玲 封图 | CSDN 付费下载自东方 IC
出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 随着中国工业和科技的生长,中国的一些蓬勃都会的空气质量问题变得越来越严重,其中最为严重的即是PM2.5带来的恶劣环境问题。 本文在凭据网络公然空气质量数据的基础上举行爬取相关数据,主要针对环境较为恶劣的都会,天津、北京、广州等几个都会,尤其是针对天津的质量数据举行对比剖析。在剖析的基础上得出空气质量转变情形,提出一些意见。并借助机械学习算法凭据数据展望空气质量,以到达剖析展望的典型大数据剖析模式效果。 整体剖析的流程图如下:


实验前的准备


1.1 数据获取 我们这里所获得的数据来源于网络公然的空气质量数据,数据来源于“天气后报”网站,网址为:http://www.tianqihoubao.com/aqi/tianjin.html。网址内容如下图可见: 图1-1 网址数据图 整个数据的获取使用python举行爬取。流程如下: (1) 导入爬虫所需要的的库: 在air_tianjin_2019.py程序中。 其中Requests 是用Python语言编写,基于urllib,接纳 Apache2 Licensed开源协议的 HTTP 库。它比 urllib 加倍利便,可以节约我们大量的事情,完全知足 HTTP 测试需求。 其中BeautifulSoup库是一个天真又利便的网页剖析库,处置高效,支持多种剖析器。行使它就不用编写正则表达式也能利便的实现网页信息的抓取 对应代码如下:
import time
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
(2)为了防止网站的反爬机制,我们设定模拟浏览器举行接见获取数据:,

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