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基于Python北京天气数据分析可视化

本项目是基于Python实现对北京2013年PM2.5数据的分析和可视化展示。项目的主要目标是探究不同因素（PM10, SO2, NO2, DEMP, PRES, CO）对PM2.5的影响程度，并通过散点图和直方图的形式进行可视化呈现。

数据处理环境：我们选择了conda环境，用jupyter notebook进行代码编写，使用pandas读取数据集。

在数据预处理阶段，我们首先从相关公开数据源中获取了北京市2013年的空气质量监测数据，然后对这些数据进行了清洗和整合，确保数据的质量和完整性。

在分析阶段，我们采用了多种统计方法来研究PM2.5与其他污染物之间的关系。通过计算相关性系数、回归分析等，我们可以了解各因素与PM2.5之间的相关程度以及影响力度。为了直观地展示分析结果，我们使用Python的Matplotlib库绘制了散点图和直方图。散点图可以帮助我们观察各个因素与PM2.5之间的分布关系和趋势，而直方图则能够更全面地展示数据的分布特征和离散程度。

通过本项目的实现，我们对北京2013年的空气质量情况有了更深入的了解，同时也掌握了一种有效的数据分析方法和可视化技术。这些成果对于环境科学领域的研究和决策制定都具有重要的参考价值。未来可以进一步拓展到其他城市或时间段的数据上，以获得更全面的空气质量状况评估和预测结果。