python预测数据的方法
想自学python，如何才能高效的学好python？
想自学python，如何才能高效的学好python？
这种想法真的有，特别是刚接触的时候，总觉得枯燥，不够实用。其实，不用担心，如果有相应的想法就去实践，我给你推荐一个框架scrapy，这个框架是爬虫比较流行的。我也是最近才使用这个框架，使用起来还是比较容易上手。
scrapy是爬虫框架，可以让使用者，专注数据逻辑，而不用担心怎么爬取scrapy的教程有中文版的，这个网站
_，有相关的介绍。使用这个框架，一开始的时候你不需要考虑复杂的Python操作，只需要有基础的html知识，因为这个框架使我们的重点在逻辑上，所以你必须清楚网页的结构，这样才能正确地提取所需要的数据。
然后，你只需要在spider文件中，写一个函数用于表示你需要怎么提取数据，这样就可以实现网页的爬取，当然刚开始的时候，不需要太复杂，只需要爬取某个页面就可以了。慢慢再爬取更多的网页。
如果觉得有点难，那么多花点时间，多看别人写的代码，先复制执行，然后试着自己改改运行，Python的好处在于直观、简洁，方便理解其实我们在学习的时候，会有种错误，语法基础我都学好了，那么可以干些什么，或者说我这些语法虽然学会了，理解了。实际会不会应用呢，应用到什么级别，希望能够有相应的事情体现了下，就像问题一样，希望能够爬取数据来实践一下。想法其实挺好的，但是有个问题还是有明白的，基础没有扎实，虽然框架可以容易上手，可是不能够很快深入。这个时候，其实可以搜索一些写的好的代码多看、多自己也运行一下，运行没问题，就改，改完再运行，看一下是不是和希望的一样。
机器学习预测空气质量，如何挖掘历史空气数据的价值？
数据来源上，如果有气象部门提供数据最好了，否则需要爬虫爬到公开的气象数据。机器学习算法很多，深度学习最流行，都可以试试。Python编程，可调用的库很多
只是一个数据源(历史空气数据)的话,那只是一行记录并不会有任何作用.
你还需要再引入多重数据,然后找出新引入的数据是否有关系,有关系之后,再进行多重预测.
比方:
数据源A:历史空气数据
数据源B:工业废气排放量数据
数据C:地区植被覆盖率
数据D:隔壁大妈每年晒萝卜干的量
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首先根据A判断.B,C是有关联数据源,
工业排放量加大,所以历史数据加大,植被覆盖率小,所以历史数据加大.
将D抛弃.
然后再得出:
工业排放量增大 植被覆盖率变小空气质量进一步下降
--互联网资深吃瓜员
以群众看得懂的语言描述看不懂互联网那些事.欢迎关注,提问,约稿.