💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
基于大数据的旅游城市气候数据可视化分析系统介绍
基于大数据的旅游城市气候数据可视化分析系统是一个集数据采集、存储、分析和可视化展示于一体的综合性平台，主要面向旅游行业和气候研究领域的数据分析需求。系统采用Python作为主要开发语言，通过Django框架构建稳定的后端服务架构，前端运用Vue+ElementUI+Echarts技术栈实现友好的用户交互界面和丰富的图表展示效果。在大数据处理层面，系统深度集成Hadoop分布式文件系统和Spark计算引擎，能够高效处理海量的旅游城市气候数据，通过Spark SQL进行复杂的数据查询和统计分析，结合Pandas和NumPy进行精确的数据处理和科学计算。系统核心功能包括可视化分析中心、气候季节分析、城市主题分析、主题关联分析、成本特征分析和专项偏好分析等模块，为用户提供从数据录入到深度分析的完整解决方案，帮助旅游从业者和研究人员更好地理解不同城市的气候特征与旅游活动之间的关联关系，为旅游规划和决策提供科学的数据支撑。
基于大数据的旅游城市气候数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的旅游城市气候数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的旅游城市气候数据可视化分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, avg, max, min, count, when, desc
import pandas as pd
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import json
from datetime import datetime, timedelta
spark = SparkSession.builder.appName("TourismClimateAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
@csrf_exempt
def visualization_analysis_center(request):
if request.method == 'POST':
data = json.loads(request.body)
city_list = data.get('cities', [])
date_range = data.get('date_range', {})
start_date = date_range.get('start_date')
end_date = date_range.get('end_date')
climate_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/tourism_climate").option("dbtable", "climate_data").option("user", "root").option("password", "123456").load()
filtered_df = climate_df.filter(col("city").isin(city_list)).filter((col("record_date") >= start_date) & (col("record_date") <= end_date))
monthly_stats = filtered_df.groupBy("city", "month").agg(avg("temperature").alias("avg_temp"), avg("humidity").alias("avg_humidity"), avg("rainfall").alias("avg_rainfall"), count("*").alias("record_count"))
temperature_trends = filtered_df.groupBy("city", "record_date").agg(avg("temperature").alias("daily_temp")).orderBy("city", "record_date")
extreme_weather = filtered_df.filter((col("temperature") > 35) | (col("temperature") < -10) | (col("rainfall") > 50)).groupBy("city").agg(count("*").alias("extreme_count"))
comfort_index = filtered_df.withColumn("comfort_score", when((col("temperature") >= 18) & (col("temperature") <= 28) & (col("humidity") >= 40) & (col("humidity") <= 70), 100).when((col("temperature") >= 15) & (col("temperature") <= 32) & (col("humidity") >= 30) & (col("humidity") <= 80), 80).otherwise(60))
city_comfort = comfort_index.groupBy("city").agg(avg("comfort_score").alias("avg_comfort"))
correlation_data = filtered_df.select("temperature", "humidity", "rainfall", "wind_speed").toPandas()
correlation_matrix = correlation_data.corr().to_dict()
result = {"monthly_stats": monthly_stats.toPandas().to_dict('records'), "temperature_trends": temperature_trends.toPandas().to_dict('records'), "extreme_weather": extreme_weather.toPandas().to_dict('records'), "city_comfort": city_comfort.toPandas().to_dict('records'), "correlation_matrix": correlation_matrix}
return JsonResponse(result, safe=False)
@csrf_exempt
def climate_season_analysis(request):
if request.method == 'POST':
data = json.loads(request.body)
target_city = data.get('city')
analysis_year = data.get('year', 2023)
climate_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/tourism_climate").option("dbtable", "climate_data").option("user", "root").option("password", "123456").load()
city_data = climate_df.filter((col("city") == target_city) & (col("year") == analysis_year))
season_data = city_data.withColumn("season", when(col("month").isin([12, 1, 2]), "winter").when(col("month").isin([3, 4, 5]), "spring").when(col("month").isin([6, 7, 8]), "summer").otherwise("autumn"))
season_stats = season_data.groupBy("season").agg(avg("temperature").alias("avg_temp"), max("temperature").alias("max_temp"), min("temperature").alias("min_temp"), avg("humidity").alias("avg_humidity"), avg("rainfall").alias("avg_rainfall"), avg("wind_speed").alias("avg_wind"))
monthly_comparison = city_data.groupBy("month").agg(avg("temperature").alias("monthly_temp"), avg("humidity").alias("monthly_humidity"), avg("rainfall").alias("monthly_rainfall"))
tourist_suitability = season_data.withColumn("tourist_score", when((col("temperature") >= 20) & (col("temperature") <= 30) & (col("rainfall") < 20), 95).when((col("temperature") >= 15) & (col("temperature") <= 35) & (col("rainfall") < 40), 80).when((col("temperature") >= 10) & (col("temperature") <= 38) & (col("rainfall") < 60), 65).otherwise(40))
season_suitability = tourist_suitability.groupBy("season").agg(avg("tourist_score").alias("suitability_score"))
weather_patterns = city_data.groupBy("month").agg(count(when(col("rainfall") > 30, 1)).alias("rainy_days"), count(when(col("temperature") > 30, 1)).alias("hot_days"), count(when(col("temperature") < 10, 1)).alias("cold_days"))
seasonal_trends = city_data.orderBy("month", "day").select("month", "day", "temperature", "humidity", "rainfall")
result = {"season_stats": season_stats.toPandas().to_dict('records'), "monthly_comparison": monthly_comparison.toPandas().to_dict('records'), "season_suitability": season_suitability.toPandas().to_dict('records'), "weather_patterns": weather_patterns.toPandas().to_dict('records'), "seasonal_trends": seasonal_trends.toPandas().to_dict('records')}
return JsonResponse(result, safe=False)
@csrf_exempt
def city_theme_analysis(request):
if request.method == 'POST':
data = json.loads(request.body)
analysis_cities = data.get('cities', [])
theme_type = data.get('theme', 'comprehensive')
climate_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/tourism_climate").option("dbtable", "climate_data").option("user", "root").option("password", "123456").load()
cities_data = climate_df.filter(col("city").isin(analysis_cities))
if theme_type == 'beach':
theme_score = cities_data.withColumn("beach_score", when((col("temperature") >= 25) & (col("temperature") <= 32) & (col("humidity") >= 60) & (col("humidity") <= 80) & (col("rainfall") < 15), 100).when((col("temperature") >= 22) & (col("temperature") <= 35) & (col("humidity") >= 50) & (col("humidity") <= 85) & (col("rainfall") < 25), 80).otherwise(50))
elif theme_type == 'mountain':
theme_score = cities_data.withColumn("mountain_score", when((col("temperature") >= 15) & (col("temperature") <= 25) & (col("humidity") >= 40) & (col("humidity") <= 70) & (col("wind_speed") < 15), 100).when((col("temperature") >= 10) & (col("temperature") <= 30) & (col("humidity") >= 30) & (col("humidity") <= 80) & (col("wind_speed") < 20), 80).otherwise(50))
elif theme_type == 'cultural':
theme_score = cities_data.withColumn("cultural_score", when((col("temperature") >= 18) & (col("temperature") <= 28) & (col("rainfall") < 20) & (col("wind_speed") < 12), 100).when((col("temperature") >= 12) & (col("temperature") <= 32) & (col("rainfall") < 35) & (col("wind_speed") < 18), 80).otherwise(60))
else:
theme_score = cities_data.withColumn("comprehensive_score", when((col("temperature") >= 18) & (col("temperature") <= 28) & (col("humidity") >= 45) & (col("humidity") <= 75) & (col("rainfall") < 25), 95).when((col("temperature") >= 15) & (col("temperature") <= 32) & (col("humidity") >= 35) & (col("humidity") <= 85) & (col("rainfall") < 40), 75).otherwise(55))
score_column = f"{theme_type}_score"
city_rankings = theme_score.groupBy("city").agg(avg(score_column).alias("avg_score"), count("*").alias("data_points")).orderBy(desc("avg_score"))
monthly_theme_scores = theme_score.groupBy("city", "month").agg(avg(score_column).alias("monthly_score"))
climate_characteristics = cities_data.groupBy("city").agg(avg("temperature").alias("avg_temp"), avg("humidity").alias("avg_humidity"), avg("rainfall").alias("avg_rainfall"), avg("wind_speed").alias("avg_wind"), max("temperature").alias("max_temp"), min("temperature").alias("min_temp"))
optimal_periods = theme_score.filter(col(score_column) >= 80).groupBy("city", "month").agg(count("*").alias("optimal_days")).orderBy("city", "month")
comparative_analysis = cities_data.groupBy("city").agg(avg("temperature").alias("temp"), avg("humidity").alias("humidity"), avg("rainfall").alias("rainfall")).toPandas()
result = {"city_rankings": city_rankings.toPandas().to_dict('records'), "monthly_theme_scores": monthly_theme_scores.toPandas().to_dict('records'), "climate_characteristics": climate_characteristics.toPandas().to_dict('records'), "optimal_periods": optimal_periods.toPandas().to_dict('records'), "comparative_data": comparative_analysis.to_dict('records')}
return JsonResponse(result, safe=False)
基于大数据的旅游城市气候数据可视化分析系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
