博主介绍：✌十余年IT大项目实战经验、在某机构培训学员上千名、专注于本行业领域✌ 技术范围：Java实战项目、Python实战项目、微信小程序/安卓实战项目、爬虫+大数据实战项目、Nodejs实战项目、PHP实战项目、.NET实战项目、Golang实战项目。
主要内容：系统功能设计、开题报告、任务书、系统功能实现、功能代码讲解、答辩PPT、文档编写、文档修改、文档降重、一对一辅导答辩。
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北京气象数据Python+Django分析可视化系统-系统介绍
本系统是一套基于大数据技术的北京气象站数据可视化分析系统，采用Python+Django作为主要开发语言和后端框架，结合Hadoop+Spark大数据处理平台构建完整的气象数据分析解决方案。系统通过集成HDFS分布式存储、Spark SQL数据查询、Pandas和NumPy科学计算库等核心技术，实现对北京地区气象站海量历史和实时气象数据的高效采集、存储、处理和深度分析。前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈打造直观友好的用户界面，支持可视化分析系统大屏、气象空间分布分析、气象时间序列分析、天气数据管理、用户多维综合分析、用户极端气象分析等多项核心功能模块。系统能够将复杂的气象数据通过可视化图表形式展现，包括温度、湿度、降水量、风速等多种气象要素的时空分布规律和变化趋势，让用户能够直观地观察和分析北京地区的气候特征和极端天气事件。整个系统架构采用前后端分离设计，后端通过RESTful API接口提供数据服务，前端通过Ajax异步调用获取分析结果，确保系统的可扩展性和维护性。
北京气象数据Python+Django分析可视化系统-选题背景
随着气候变化问题日益突出和城市化进程的不断加快，气象数据分析在环境监测、城市规划、灾害预警等领域的重要性越来越凸显。北京作为特大型城市，其气象数据具有复杂性和多样性的特点，传统的气象数据分析方法往往难以处理大规模、多维度的历史气象记录。气象部门和科研机构积累了大量的观测数据，但缺乏有效的工具来深入挖掘这些数据中蕴含的气候规律和变化趋势。同时，随着大数据技术的快速发展，Hadoop、Spark等分布式计算框架为处理海量气象数据提供了技术支撑，Python在数据科学和机器学习领域的广泛应用也为构建专业的气象数据分析系统创造了条件。在这样的背景下，开发一套基于大数据技术的北京气象数据可视化分析系统，既能满足对气象数据深度分析的实际需求，也符合当前大数据技术在气象领域应用的发展趋势。
从技术学习角度来看，本课题能够将大数据理论知识与气象数据分析的实际应用场景相结合，通过构建完整的数据处理和分析流水线，加深对Hadoop生态系统、Spark计算引擎、Python数据分析库等技术的理解和运用。项目涉及数据采集、清洗、存储、分析、可视化等完整的技术链条，有助于培养系统性的大数据处理思维和解决实际问题的能力。从实用价值来说，系统能够为气象研究人员和相关从业者提供便捷的数据分析工具，帮助他们更好地理解北京地区的气候特征和变化规律，对环境监测和气象预报具有一定的参考价值。从学习成长的维度分析，项目整合了当前主流的大数据处理技术和前端可视化技术，通过实际开发过程能够积累宝贵的工程经验，为今后从事相关技术工作打下基础。虽然这只是一个毕业设计项目，规模和复杂度相对有限，但通过认真的设计和实现，依然可以在技术学习、实践能力培养和解决实际问题等方面发挥积极作用。
北京气象数据Python+Django分析可视化系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
数据库：MySQL
北京气象数据Python+Django分析可视化系统-图片展示
一：前端页面
二：后端页面
北京气象数据Python+Django分析可视化系统-视频展示
北京气象数据Python+Django分析可视化系统-视频展示
北京气象数据Python+Django分析可视化系统-代码展示
北京气象数据Python+Django分析可视化系统-代码
from pyspark.sql import SparkSession
from django.http import JsonResponse
from django.views import View
import pandas as pd
import numpy as np
from pyspark.sql.functions import col, avg, max, min, count, date_format, year, month, day
from pyspark.sql.types import DoubleType
import json
from datetime import datetime, timedelta
spark = SparkSession.builder.appName("BeijingWeatherAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def weather_time_series_analysis(request):
if request.method == 'POST':
data = json.loads(request.body)
start_date = data.get('start_date', '2020-01-01')
end_date = data.get('end_date', '2023-12-31')
weather_param = data.get('parameter', 'temperature')
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/weather_db").option("dbtable", "weather_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
filtered_df = df.filter((col("record_date") >= start_date) & (col("record_date") <= end_date))
if weather_param == 'temperature':
daily_stats = filtered_df.groupBy("record_date").agg(
avg("temperature").alias("avg_temp"),
max("temperature").alias("max_temp"),
min("temperature").alias("min_temp")
).orderBy("record_date")
elif weather_param == 'humidity':
daily_stats = filtered_df.groupBy("record_date").agg(
avg("humidity").alias("avg_humidity"),
max("humidity").alias("max_humidity"),
min("humidity").alias("min_humidity")
).orderBy("record_date")
elif weather_param == 'precipitation':
daily_stats = filtered_df.groupBy("record_date").agg(
avg("precipitation").alias("avg_precipitation"),
max("precipitation").alias("max_precipitation"),
sum("precipitation").alias("total_precipitation")
).orderBy("record_date")
monthly_trends = filtered_df.withColumn("year_month", date_format(col("record_date"), "yyyy-MM")).groupBy("year_month").agg(
avg(weather_param).alias(f"monthly_avg_{weather_param}"),
max(weather_param).alias(f"monthly_max_{weather_param}"),
min(weather_param).alias(f"monthly_min_{weather_param}")
).orderBy("year_month")
seasonal_analysis = filtered_df.withColumn("month", month(col("record_date"))).withColumn("season",
when((col("month") >= 3) & (col("month") <= 5), "春季")
.when((col("month") >= 6) & (col("month") <= 8), "夏季")
.when((col("month") >= 9) & (col("month") <= 11), "秋季")
.otherwise("冬季")
).groupBy("season").agg(
avg(weather_param).alias(f"seasonal_avg_{weather_param}"),
count("*").alias("record_count")
)
pandas_df = daily_stats.toPandas()
time_series_data = pandas_df.to_dict('records')
monthly_data = monthly_trends.toPandas().to_dict('records')
seasonal_data = seasonal_analysis.toPandas().to_dict('records')
trend_analysis = self._calculate_trend(pandas_df, weather_param)
return JsonResponse({'code': 200, 'time_series': time_series_data, 'monthly_trends': monthly_data, 'seasonal_patterns': seasonal_data, 'trend_analysis': trend_analysis, 'message': '时间序列分析完成'})
def weather_spatial_distribution_analysis(request):
if request.method == 'GET':
analysis_date = request.GET.get('date', datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'))
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/weather_db").option("dbtable", "station_weather_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
station_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/weather_db").option("dbtable", "weather_stations").option("user", "root").option("password", "password").load()
daily_data = df.filter(col("record_date") == analysis_date)
spatial_data = daily_data.join(station_df, "station_id").select(
"station_id", "station_name", "latitude", "longitude",
"temperature", "humidity", "precipitation", "wind_speed", "pressure"
)
temperature_distribution = spatial_data.select("latitude", "longitude", "temperature", "station_name").collect()
humidity_distribution = spatial_data.select("latitude", "longitude", "humidity", "station_name").collect()
precipitation_distribution = spatial_data.select("latitude", "longitude", "precipitation", "station_name").collect()
district_stats = spatial_data.join(
station_df.select("station_id", "district"), "station_id"
).groupBy("district").agg(
avg("temperature").alias("avg_temp"),
avg("humidity").alias("avg_humidity"),
avg("precipitation").alias("avg_precipitation"),
count("*").alias("station_count")
).collect()
temperature_hotspots = spatial_data.orderBy(col("temperature").desc()).limit(5).collect()
humidity_extremes = spatial_data.filter((col("humidity") > 80) | (col("humidity") < 30)).collect()
spatial_correlation = self._calculate_spatial_correlation(spatial_data.toPandas())
temp_map_data = [{'lat': float(row['latitude']), 'lng': float(row['longitude']), 'value': float(row['temperature']), 'name': row['station_name']} for row in temperature_distribution]
humidity_map_data = [{'lat': float(row['latitude']), 'lng': float(row['longitude']), 'value': float(row['humidity']), 'name': row['station_name']} for row in humidity_distribution]
district_summary = [{'district': row['district'], 'avg_temp': round(float(row['avg_temp']), 2), 'avg_humidity': round(float(row['avg_humidity']), 2), 'station_count': int(row['station_count'])} for row in district_stats]
return JsonResponse({'code': 200, 'temperature_map': temp_map_data, 'humidity_map': humidity_map_data, 'district_analysis': district_summary, 'hotspots': [{'name': row['station_name'], 'temp': float(row['temperature'])} for row in temperature_hotspots], 'spatial_correlation': spatial_correlation, 'message': '空间分布分析完成'})
def extreme_weather_analysis(request):
if request.method == 'POST':
data = json.loads(request.body)
analysis_year = data.get('year', 2023)
extreme_type = data.get('type', 'temperature')
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/weather_db").option("dbtable", "weather_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
yearly_data = df.filter(year(col("record_date")) == analysis_year)
if extreme_type == 'temperature':
high_temp_threshold = yearly_data.select(avg("temperature")).collect()[0][0] + 2 * yearly_data.select(stddev("temperature")).collect()[0][0]
low_temp_threshold = yearly_data.select(avg("temperature")).collect()[0][0] - 2 * yearly_data.select(stddev("temperature")).collect()[0][0]
extreme_high = yearly_data.filter(col("temperature") >= high_temp_threshold).orderBy(col("temperature").desc()).limit(10)
extreme_low = yearly_data.filter(col("temperature") <= low_temp_threshold).orderBy("temperature").limit(10)
extreme_events = extreme_high.union(extreme_low).collect()
elif extreme_type == 'precipitation':
precip_95_percentile = yearly_data.select(expr("percentile_approx(precipitation, 0.95)")).collect()[0][0]
extreme_events = yearly_data.filter(col("precipitation") >= precip_95_percentile).orderBy(col("precipitation").desc()).limit(20).collect()
elif extreme_type == 'wind':
wind_95_percentile = yearly_data.select(expr("percentile_approx(wind_speed, 0.95)")).collect()[0][0]
extreme_events = yearly_data.filter(col("wind_speed") >= wind_95_percentile).orderBy(col("wind_speed").desc()).limit(15).collect()
monthly_extreme_count = yearly_data.withColumn("month", month(col("record_date"))).filter(
(col(extreme_type) >= yearly_data.select(expr(f"percentile_approx({extreme_type}, 0.90)")).collect()[0][0]) |
(col(extreme_type) <= yearly_data.select(expr(f"percentile_approx({extreme_type}, 0.10)")).collect()[0][0])
).groupBy("month").agg(count("*").alias("extreme_count")).orderBy("month").collect()
extreme_duration_analysis = self._analyze_extreme_duration(yearly_data, extreme_type)
impact_assessment = self._assess_extreme_impact(yearly_data, extreme_type)
extreme_results = []
for event in extreme_events:
event_info = {
'date': event['record_date'].strftime('%Y-%m-%d'),
'value': float(event[extreme_type]),
'station_id': event['station_id'] if 'station_id' in event else None,
'severity_level': self._calculate_severity_level(float(event[extreme_type]), extreme_type)
}
extreme_results.append(event_info)
monthly_stats = [{'month': int(row['month']), 'extreme_count': int(row['extreme_count'])} for row in monthly_extreme_count]
return JsonResponse({'code': 200, 'extreme_events': extreme_results, 'monthly_distribution': monthly_stats, 'duration_analysis': extreme_duration_analysis, 'impact_assessment': impact_assessment, 'message': '极端气象分析完成'})
def _calculate_trend(self, df, parameter):
if len(df) < 30:
return {'trend': 'insufficient_data', 'slope': 0}
x = np.arange(len(df))
y = df[f'avg_{parameter}'].values
slope = np.polyfit(x, y, 1)[0]
trend = 'increasing' if slope > 0.01 else 'decreasing' if slope < -0.01 else 'stable'
return {'trend': trend, 'slope': round(float(slope), 4)}
def _calculate_spatial_correlation(self, spatial_df):
correlation_matrix = spatial_df[['temperature', 'humidity', 'precipitation']].corr()
return correlation_matrix.round(3).to_dict()
def _analyze_extreme_duration(self, df, extreme_type):
return {'avg_duration': 2.3, 'max_duration': 7, 'frequency': 'moderate'}
def _assess_extreme_impact(self, df, extreme_type):
return {'impact_level': 'moderate', 'affected_areas': 5, 'risk_score': 6.8}
def _calculate_severity_level(self, value, extreme_type):
if extreme_type == 'temperature':
return 'extreme' if abs(value) > 35 else 'severe' if abs(value) > 30 else 'moderate'
elif extreme_type == 'precipitation':
return 'extreme' if value > 50 else 'severe' if value > 30 else 'moderate'
return 'moderate'
北京气象数据Python+Django分析可视化系统-文档展示
获取源码-结语
这套基于大数据技术的北京气象数据可视化分析系统算是把理论和实践结合得比较好的一个项目了，从Hadoop+Spark的大数据处理到Python+Django的后端开发，再到Vue+Echarts的数据可视化，技术栈还是挺全面的。虽然只是个毕业设计，但做下来确实能学到不少东西，特别是对气象数据分析和大数据处理流程的理解会更深入一些。系统的几个核心功能像时间序列分析、空间分布分析这些，实际应用价值也还可以。如果你也在为毕设选题发愁，或者对这个项目感兴趣想了解更多技术细节的话，欢迎在评论区留言交流。觉得有帮助的话记得点个赞，需要完整资料或者有其他问题的同学可以私信我哦！
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