В этом примере показано, как загрузить данные из веб-сервиса с webread
функция. Этот World Bank предоставляет различные данные о климате через World Bank Climate Data API. Вызов этого API возвращает данные в формате JSON. webread
преобразует объекты JSON в структуры, удобные для анализа в MATLAB®.
Использовать webread
считывание среднегодовых температур США в массив структур.
api = 'http://climatedataapi.worldbank.org/climateweb/rest/v1/'; url = [api 'country/cru/tas/year/USA']; S = webread(url)
S = 112x1 struct array with fields: year data
webread
преобразовал данные в массив структур с 112 элементами. Каждая структура содержит температуру в течение заданного года, с 1901 по 2012 год.
S(1)
ans = year: 1901 data: 6.6187
S(112)
ans = year: 2012 data: 7.9395
Постройте график средней температуры в год. Преобразуйте температуры и годы в числовые массивы. Преобразуйте годы в объект datetime для простоты графического изображения и преобразуйте температуры в степени по Фаренгейту.
temps = [S.data]; temps = 9/5 * temps + 32; years = [S.year]; yearstoplot = datetime(years,1,1); figure plot(yearstoplot, temps); title('USA Average Temperature 1901-2012') xlabel('Year') ylabel('Temperature (^{\circ}F)') xmin = datetime(1899,1,1); xmax = datetime(2014,1,1); xlim([xmin xmax])
Сравнительный график аппроксимацию линии к температуре методом наименьших квадратов.
p = polyfit(years,temps,1); ptemps = polyval(p,years); deltat = p(1); hold on fl = plot(yearstoplot, ptemps); xlim([xmin xmax]) title('USA Average Temperature Trend 1901-2012') xlabel('Year') ylabel('Temperature (^{\circ}F)') deltat = num2str(10.0*deltat); legend(fl,['Least Squares Fit, ', deltat, '^{\circ}F/decade']) hold off
API и данные предоставлены World Bank: Climate Data API. (Для получения дополнительной информации об API см. World Bank: Climate Data API, и World Bank: Условия использования.)