下午好,
我工作在一个应用程序调用一个天气API在不同坐标横跨美国。
相反的天气在每一个时刻,我计划基于距离的聚类坐标在一起彼此。这样,我可以把平均坐标和得到一个天气预报,是代表。
这就提出了一个问题,这些问题需要有多近呢?一群半径50英里会足够吗?250怎么样?
我只收集这些特性从天气资料来源:
- 温度
- 类别(下雨,多云、冰雹等)
- 可见性
我真的不需要很高的精度。事实上,我使用的坐标有25 - 50英里变异从他们的“真正的位置。”
我不是一个气候科学家,所以我道歉,如果这个问题有点简陋。我想第二个意见关于这个话题我可以平衡之间的权衡的地区天气API调用和忠诚。