Python+KNN 算法怎么实现城市空气质量分析与预测？看我用代码怎么解决
随着中国工业和科技的发展，中国的一些发达城市的空气质量问题变得越来越严重，其中最为严重的便是PM2.5带来的恶劣环境问题。
本文在根据网络公开空气质量数据的基础上进行爬取相关数据，主要针对环境较为恶劣的城市，天津、北京、广州等几个城市，尤其是针对天津的质量数据进行对比分析。在分析的基础上得出空气质量变化情况，提出一些意见。并借助机器学习算法根据数据预测空气质量，以达到分析预测的典型大数据分析模式效果。
整体分析的流程图如下：
实验前的准备
1.1 数据获取
我们这里所得到的数据来源于网络公开的空气质量数据，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进行爬取。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，采用 Apache2 Licensed开源协议的 HTTP 库。它比 urllib 更加方便，可以节约我们大量的工作，完全满足 HTTP 测试需求。
其中BeautifulSoup库是一个灵活又方便的网页解析库，处理高效，支持多种解析器。利用它就不用编写正则表达式也能方便的实现网页信息的抓取
对应代码如下：
import time
import requests
from
import
BeautifulSoup
（2）为了防止网站的反爬机制，我们设定模拟浏览器进行访问获取数据：
headers = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36' }
（3）然后获取2019年全年的空气质量数据：
for i in range ( 1 , 13 ):
time. sleep ( 5 )
= 'http://www.tianqihoubao.com/aqi/tianjin-2019' + str( "%02d" % i) + '.html'
response = requests. get (url=url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser' )
'tr'
)
1.2 数据预处理
如果仅仅是从网站上得到的数据会有一些标签等干扰项，我们针对一些标签进行去除即可：
for j in tr[ 1 :]:
td = j.find_all( 'td' )
Date = td[ 0 ].get_text().strip()
Quality_grade = td[ 1 ].get_text().strip()
AQI = td[ 2 ].get_text().strip()
AQI_rank = td[ 3 ].get_text().strip()
PM = td[ 4 ].get_text()
with open( 'air_tianjin_2019.csv' , 'a+' , encoding= 'utf-8-sig' ) as f:
f.write( Date + ',' + Quality_grade + ',' + AQI + ',' + AQI_rank + ','
'n'
)
最终爬
相关知识
基于土壤数据与机器学习算法的农作物推荐算法代码实现
基于STM32 的空气质量指数预测系统毕业设计【附代码】
花授粉优化算法及代码实现
Python原生代码实现KNN算法（鸢尾花数据集）
解密未来出行：揭秘智慧交通算法如何重塑城市出行新纪元
微气候环境下的城市通风、空气质量及空间优化
KNN算法实现鸢尾花数据集分类 C语言实现指南
数据结构与算法（二）—— 算法基础知识与效率度量
十本数据结构与算法书籍推荐
卷积神经网络实现鸢尾花数据分类python代码实现
网址: Python+KNN 算法怎么实现城市空气质量分析与预测？看我用代码怎么解决 https://m.huajiangbk.com/newsview2013619.html
| 上一篇: 【空气质量数据分析专题六】污染物 |
下一篇: 【昆山PM2.5实时查询】 |
