文件名称:
python-api-challenge-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-04-01
详细说明：python-api-challenge
描述
OpenWeatherMap API用于提取随机选择的城市的天气数据，而数据集用于在我们接近赤道时观察天气趋势。 Google Places API用于创建湿度的城市热图，并根据设置的天气条件识别酒店位置。
如何运行代码
克隆此存储库，然后在WeatherPy或VacationPy Jupyter笔记本中运行代码。
结果
以下是从3/26/21提取的500多个随机选择的城市的气象数据集中得出的三种见解：
当我们接近赤道时，最高温度升高。 如下图所示，城市纬度与最高温度的散点图支持了这一结论。
北半球（r值= 0.8）和南半球（r值= 0.4）的最高温度的线性回归模型进一步支持了以上结论，因为我们看到北半球的最高温度随纬度的增加而降低，并且最高温度随着南半球纬度的增加而增加。
阴天与纬度之间没有观察到明显的趋势。 下面的城市纬度与云量的散
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