一、 数据获取

先说说我们需要从数据源中获取天气数据。这能通过爬虫手艺从网站上抓取相关数据，或者用已有的明着数据。比方说 一份包含2019年全国200个城里每日白天和夜间气温、天气状况等数据的天气数据样例，能帮我们更优良地搞懂数据结构和内容。

用Python语言设计一个简容易的天气查询柔软件， 实用Python天气查询柔软件，是初学者的不错选择。

在这玩意儿项目中， 开发者兴许用PyQT5构建了一个用户界面用户能通过这玩意儿界面与数据库交互，查询特定日期的天气情况，或查看可视化的天气数据图表。基于Python的天气预报系统设计和可视化数据琢磨，为用户给直观的信息。

二、数据预处理

在开头绘图之前，我们需要进行数据清洗和处理。

    // 添加城里选择器
    d3.select.append
        .selectAll
        .data
        .enter.append
            .attr { return d.id; })
            .text { return d.name; });
    document.querySelector.addEventListener {
        var selected = this.value;
        node.attr { return d.id === selected || links.some { return l.source.id === selected && l.target.id === d.id; }) ? 1 : 0; });
        link.attr { return d.source.id === selected || d.target.id === selected ? 1 : 0; });
    });
    

三、绘图过程

绘制天气关系图的过程需要用到Python的可视化库。这里我们用D3.js，它是一个JavaScript图形库，专门用于网站可视化。

    import json
    import webbrowser
    # 转换为D3.js所需的格式
    data = {"nodes": nodes, "links": links}
    json_str = json.dumps
    # 生成HTML代码
    html = f"""
    .node {{
      transition: all .2s ease-out;
      cursor: pointer;
    }}
    .node:hover {{
      opacity: 0.8;
    }}
    .link {{
      stroke: #999;
      stroke-opacity: 0.6;
      fill: none;
    }}
    .link.source {{
      stroke-width: 2;
      stroke: #f00;
      stroke-opacity: 0.6;
    }}
    var width = {width};
    var height = {height};
    var svg = d3.select.append
        .attr
        .attr
        .attr;
    var link = svg.append
        .attr
        .selectAll
        .data
        .enter.append
        .attr;
    var node = svg.append
        .attr
        .selectAll
        .data
        .enter.append
        .attr
        .attr { return Math.sqrt / 8 || 5; })
        .on
        .on
        .on;
    var simulation = d3.forceSimulation
        .force.id { return d.id; }).distance)
        .force)
        .force);
    simulation.on;
    function ticked {{
      link
        .attr { return d.source.x; })
        .attr { return d.source.y; })
        .attr { return d.target.x; })
        .attr { return d.target.y; });
      node
        .attr { return d.x; })
        .attr { return d.y; });
    }}
    function mouseover {{
      d3.select.attr { return Math.sqrt / 8 * 2; });
      link.filter { return l.source === d || l.target === d; })
          .attr;
    }}
    function mouseout {{
      d3.select.attr { return Math.sqrt / 8 || 5; });
      link.attr;
    }}
    function click {{
      window.open;
    }}
    """
    # 保存HTML文件并打开
    with open as f:
        f.write
    webbrowser.open
    

四、 优化和

除了绘制关系图之外我们还能通过添加优良几个可交互的组件和过滤器来优化和 这玩意儿图表。比方说昨天在网上找到了一个非常方便的天气API，就能尝试用它来查询其他城里的天气。

基于Python的天气预报系统图片和天气查询系统设计，能帮开发者更优良地搞懂天气查询图谱的构建过程。

我们的观点。