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更新时间：2024-03-08 18:23:06
JupyterNotebook
第一部分-WeatherPy 您将创建一个Python脚本，以可视化世界上距赤道不同距离的500多个城市的天气。 为此，您将利用一个， 以及一些常识来创建世界各地城市的代表性天气模型。 您的第一个目标是构建一系列散点图，以展示以下关系： 温度（F）与纬度 湿度（％）与纬度 多云（％）与纬度 风速（mph）与纬度 您的下一个目标是对每种关系进行线性回归，仅这次将它们分为北半球（大于或等于0度纬度）和南半球（小于0度纬度）： 北半球-温度（F）与纬度 南半球-温度（F）与纬度 北半球-湿度（％）与纬度 南半球-湿度（％）与纬度 北半球-多云度（％）与纬度 南半球-多云度（％）与纬度 北半球-风速（mph）与纬度 南半球-风速（mph）与纬度 在每对图上解释了线性回归模型之后，例如您注意到的任何关系以及您可能拥有的其他分析。 第二部分-VacationPy 现在，让我们利用您的技能来处
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API-Project-master
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