Django Prophet に基づく天気予報アプリケーション開発ガイド
Django Prophet に基づく天気予報アプリケーション開発ガイド
はじめに:
天気予報は人々の日常生活の非常に重要な部分です。正確な天気予報は人々を助けることができます。旅行の計画、作物の植え付け、エネルギーの供給などの決定を下します。この記事では、Django Prophet を使用して、過去の気象データに基づいて将来の天気を予測できる天気予報アプリケーションを開発する方法を紹介します。
1. 準備作業
開発を開始する前に、次の環境とツールを準備する必要があります:
- Python 3.xx
- Django
- Prophet
- Pandas
- データベース (MySQL、SQLite など)
2. Django プロジェクトの作成
-
コマンド ラインで次のコマンドを実行して、新しい Django プロジェクトを作成します:
django-admin startproject weather_forecast
ログイン後にコピー - #プロジェクト ディレクトリを入力します:
cd weather_forecast
ログイン後にコピー# #新しい Django アプリケーションを作成します。 プログラム: python manage.py startapp forecast
ログイン後にコピー プロジェクトの settings.py ファイルにアプリケーションを追加します: INSTALLED_APPS = [ ... 'forecast', ... ]
ログイン後にコピー 3. 定義します。データ モデル
- 天気モデルを予測アプリケーションの models.py ファイルに定義します。このファイルには、日付、最低気温、最高気温などのフィールドが含まれます:
from django.db import models class Weather(models.Model): date = models.DateTimeField() min_temperature = models.FloatField() max_temperature = models.FloatField() humidity = models.FloatField() def __str__(self): return str(self.date)
ログイン後にコピーコマンド ラインで次のコマンドを実行してデータベース テーブルを作成します: python manage.py makemigrations python manage.py migrate
ログイン後にコピー4. 過去の気象データをインポートします
- 予測アプリケーションの views.py ファイルにデータをインポートするビュー関数を作成します:
from django.shortcuts import render import pandas as pd from .models import Weather def import_data(request): data = pd.read_csv('weather.csv') for index, row in data.iterrows(): weather = Weather( date=row['date'], min_temperature=row['min_temperature'], max_temperature=row['max_temperature'], humidity=row['humidity'] ) weather.save() return render(request, 'forecast/import_data.html')
ログイン後にコピービュー関数を urls.py ファイルに追加します。インポートされたデータのプロジェクト URL マッピング: from django.urls import path from forecast import views urlpatterns = [ ... path('import/', views.import_data, name='import_data'), ... ]
ログイン後にコピー5. 天気予報に Prophet を使用します
- views.py ファイルにビューを書き込みます天気予報アプリケーションの View 関数で天気を予測します:
- #天気を予測するための URL マッピングをプロジェクトの urls.py ファイルに追加します:
from django.shortcuts import render from .models import Weather from fbprophet import Prophet import pandas as pd def predict_weather(request): data = Weather.objects.all() df = pd.DataFrame(list(data.values())) df = df.rename(columns={'date': 'ds', 'max_temperature': 'y'}) model = Prophet() model.fit(df) future = model.make_future_dataframe(periods=365) forecast = model.predict(future) return render(request, 'forecast/predict_weather.html', {'forecast': forecast})
ログイン後にコピー # # 6. テンプレート ファイルを作成します
from django.urls import path from forecast import views urlpatterns = [ ... path('predict/', views.predict_weather, name='predict_weather'), ... ]
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Import Data</title> </head> <body> <h1>Import Data</h1> <form action="{% url 'import_data' %}" method="POST"> {% csrf_token %} <input type="submit" value="Import"> </form> </body> </html>
- 予測された天気結果を表示するには、予測アプリケーションのテンプレート ディレクトリに detect_weather.html ファイルを作成します。
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Predict Weather</title> </head> <body> <h1>Predicted Weather</h1> <table> <thead> <tr> <th>Date</th> <th>Max Temperature (°C)</th> <th>Humidity</th> </tr> </thead> <tbody> {% for index, row in forecast.iterrows %} <tr> <td>{{ row['ds'] }}</td> <td>{{ row['yhat'] }}</td> <td>{{ row['humidity'] }}</td> </tr> {% endfor %} </tbody> </table> </body> </html>
ログイン後にコピー - 7. アプリケーションを実行します。
python manage.py runserver
- ブラウザで http://localhost:8000/import/ にアクセスして、過去の気象データをインポートします。
天気予報については http://localhost:8000/predict/ にアクセスすると、予測結果がページに表示されます。
- 結論: この記事では、Django Prophet を使用して天気予報アプリケーションを開発する方法を紹介します。過去の気象データをインポートし、予測に Prophet モデルを使用することで、過去の気象条件に基づいて将来の天気を予測できます。この記事がお役に立ち、天気予報アプリケーションの開発についてより深く理解していただければ幸いです。
以上がDjango Prophet に基づく天気予報アプリケーション開発ガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









LinuxターミナルでPythonバージョンを表示する際の許可の問題の解決策PythonターミナルでPythonバージョンを表示しようとするとき、Pythonを入力してください...

10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?コンピューター初心者にプログラミングの知識を教えるのに10時間しかない場合、何を教えることを選びますか...

PythonのPandasライブラリを使用する場合、異なる構造を持つ2つのデータフレーム間で列全体をコピーする方法は一般的な問題です。 2つのデータがあるとします...

fiddlereveryversings for the-middleの測定値を使用するときに検出されないようにする方法

正規表現は、プログラミングにおけるパターンマッチングとテキスト操作のための強力なツールであり、さまざまなアプリケーションにわたるテキスト処理の効率を高めます。

UvicornはどのようにしてHTTPリクエストを継続的に聞きますか? Uvicornは、ASGIに基づく軽量のWebサーバーです。そのコア機能の1つは、HTTPリクエストを聞いて続行することです...

Pythonでは、文字列を介してオブジェクトを動的に作成し、そのメソッドを呼び出す方法は?これは一般的なプログラミング要件です。特に構成または実行する必要がある場合は...

この記事では、numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、django、flask、and requestsなどの人気のあるPythonライブラリについて説明し、科学的コンピューティング、データ分析、視覚化、機械学習、Web開発、Hの使用について説明します。
