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JMM_Rutgers_DSBC_HW6:Jacob Menchak-罗格斯数据科学训练营(DSBC)-作业6
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2021-04-01
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JMM_Rutgers_DSBC_HW6 Jacob Menchak-罗格斯数据科学训练营(DSBC)-作业6 Python API作业-天气如何? 背景 无论是金融的,政治的还是社会的-数据的真正力量都在于它能够明确回答问题的能力。 因此,让我们以您对Python请求,API和JSON遍历的了解来回答一个基本问题:“当我们接近赤道时,天气如何?” 现在,我们知道您可能在想什么: “ Du。天气变热了……” 但是,如果按下,您将如何证明呢? 在你开始之前 为此项目创建一个名为python-api-challenge的新存储库。 不要将此作业添加到现有存储库中。 将新的存储库克隆到您的计算机。 在本地git存储库中,为两个Python Challenge都创建一个目录。 使用与挑战相对应的文件夹名称: WeatherPy 。 在刚创建的文件夹内,添加名为WeatherPy.ipy
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JMM_Rutgers_DSBC_HW6-master.zip (31个子文件)
JMM_Rutgers_DSBC_HW6-master
JMM-VacationPy.ipynb 30KB
JMM-WeatherPy.ipynb 464KB
README.md 8KB
api_keys.py 103B
output_data
Lin_Reg_North_Hem_Lat_vs_Cloud(%).png 25KB
city_latitude_vs_humidity(percent).png 38KB
city_latitude_vs_wind_speed(mph).png 42KB
Lin_Reg_South_Hem_Lat_vs_Wind(mph).png 21KB
Lin_Reg_South_Hem_Lat_vs_Cloud(%).png 19KB
Lin_Reg_North_Hem_Lat_vs_Wind(mph).png 24KB
previous_versions
city_latitude_vs_humidity(percent).png 36KB
city_latitude_vs_wind_speed(mph).png 22KB
city_latitude_vs_max_temp(F).png 39KB
cities.csv 27KB
city_latitude_vs_cloudiness(percent).png 32KB
Lin_Reg_South_Hem_Lat_vs_Humid(%).png 20KB
city_latitude_vs_max_temp(F).png 40KB
cities.csv 30KB
Lin_Reg_South_Hem_Lat_vs_Max_Temp(F).png 24KB
Lin_Reg_North_Hem_Lat_vs_Humid(%).png 26KB
city_latitude_vs_cloudiness(percent).png 33KB
Lin_Reg_North_Hem_Lat_vs_Max_Temp(F).png 28KB
Images
hotel_map.png 410KB
equatorsign.png 888KB
heatmap.png 484KB
vacation_saved_heatmaps
Temperature Heatmap.png 738KB
Wind Speed Heatmap.png 615KB
Hotel Heatmap.png 294KB
Humidity Heatmap.png 782KB
Cloudiness Heatmap.png 776KB
Hotel Heatmap (Hotel Data Bubbles Shown).png 351KB
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苏咔咔
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