Grafische Darstellung der Temperaturänderung durch den Klimawandel in Python - Gunook

2024 Autor: John Day | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-30 07:16

Der Klimawandel ist ein großes Problem. Und viele Leute wissen jetzt nicht, wie viel es gestiegen ist. In diesem anweisbaren werden wir die Temperaturänderung im Klima aufgrund des Klimawandels grafisch darstellen. Für einen Spickzettel können Sie die Python-Datei unten anzeigen.

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Du brauchst:

• Ein Code-Editor (ich verwende die Community-Version von PyCharm)
• Python v3.8 oder neuer

Schritt 1: Herunterladen der Daten

Zuerst müssen Sie die Daten herunterladen. Wenn Sie etwas anderes grafisch darstellen möchten, können Sie ein anderes Dataset verwenden. Ich verwende einen Datensatz von der NOAA. Hier ist der Datensatz. Sie können Ihre eigenen benutzerdefinierten Parameter eingeben und dann auf Plot klicken, nach unten scrollen und oben links in der Tabelle ein Symbol mit einem Dokument und einem X sehen. Um sicherzustellen, dass es richtig ist, fahren Sie mit der Maus darüber und es sollte Daten im CSV-Format herunterladen angezeigt werden. Es gibt auch einige andere CSV-Dateien, die ich unten eingefügt habe und die Sie stattdessen verwenden können.

Schritt 2: Hochladen Ihrer Datei in Ihr Python-Projekt

Um Ihre Datei in das Python-Projekt hochzuladen, stellen Sie zunächst sicher, dass sie sich im selben Ordner auf Ihrem Computer befindet. Geben Sie als Nächstes ein, file = open(" Name des Datensatzes ", "r")

data = file.readlines()

Die open-Funktion öffnet einen Datensatz und das r ist zum Lesen. Obwohl die Datei geöffnet ist, bedeutet dies nur, dass Sie sie lesen können. Daher erstellen wir eine weitere Variable namens data, die die Datei liest.

Als nächstes erstellen wir ein variables Jahr. Dies ist die Jahresspalte des Datensatzes, in der sie gespeichert werden. Also tippen wir, Jahre =

Schritt 3: Hinzufügen der Spalte „Jahre“zur Variablen „Jahre“

Um die Jahresspalte zur Jahresvariablen hinzuzufügen, führen wir eine for-Schleife aus.

für Zeile in Daten: years.append(int(line.split(', ')[0]))

Die for-Schleife führt die Schleife für jede Zeile aus. years.append fügt an, was in der Klammer steht. Die int-Funktion wandelt die Klammern in eine ganze Zahl um. Line.split(", ") teilt den Inhalt der Zeile mit einem Komma auf und gibt ein Array zurück, also setzen wir [0] am Ende, um das erste Element im Array, das Jahr, zu erhalten.

Schritt 4: Erstellen einer Temperaturvariale und Hinzufügen der Temperaturen dazu

Da unsere.csv-Datei durch Zeilen getrennt ist, um anzuzeigen, dass eine neue Zeile vorhanden ist, haben wir am Ende jeder Zeile \n, um eine neue Zeile darzustellen. Das bedeutet, dass wir etwas mehr Arbeit machen müssen, um die Temperatur aus dem Datensatz zu erhalten. Wir beginnen mit dem gleichen Code.

Temperatur =

für Zeile in Daten:

numlist = line.split(', ')[1].split()

Beachten Sie, dass wir am Ende der letzten Zeile eine zweite.split haben. Dadurch wird es auf jedes Zeichen aufgeschlüsselt. Wenn wir also das Wort hallo haben, wird es zu h, e, l, l, o. Als nächstes müssen wir nur die Temperatur aus dem Array numlist holen.

num = float(''.join(numlist))temp.append(num)

Die Variable num wandelt die verknüpfte Version des Arrays numlist in eine Gleitkommazahl um. Wie wir in der letzten Lektion gelernt haben, hängt sie die Methode.append an das Array an.

Schritt 5: Importieren von Pyplot aus Matplotlib

Um die Temperaturen grafisch darzustellen, müssen Sie Pyplot importieren.

aus matplotlib importieren pyplot als plt

Dies fügt Ihrem Projekt nun Pyplot hinzu und um alle seine Funktionen zu verwenden, rufen Sie plt auf. Funktionsname ().

Schritt 6: Graphik

Um es grafisch darzustellen, rufen wir die Plotfunktion auf. Dann rufen wir xlabel und ylabel auf, um unseren Graphen zu beschriften.

plt.plot(Jahre, Temp)

plt.ylabel('Temperatur (C)')

plt.xlabel('Jahre')

plt.show()

Die show-Funktion zeigt den Graphen an.