物联网与大数据：揭秘万物互联的新纪元

在当今高速发展的科技时代，物联网（IoT）和大数据无疑是推动各行各业转型和创新的重要力量。通过将日常生活中的各种设备连接至互联网，并利用大数据技术进行实时分析，我们正在迎来一个前所未有的智慧时代。

物联网的兴起

物联网指的是通过网络连接的设备和系统，它们能够互相通信和交换数据。这些设备包括智能家居设备、可穿戴设备、工业传感器等等。物联网的关键在于实现万物互联，从而提高生活和工作的效率。

大数据的驱动

大数据是指从各种来源收集的大量数据，并通过分析从中提取有价值的信息。大数据技术包括数据采集、存储、处理、分析等多个环节。物联网设备生成的数据量巨大，通过大数据技术，我们可以从中挖掘出深层次的洞察力。

物联网与大数据的结合

物联网与大数据的结合带来了前所未有的机遇。例如，在智能城市中，物联网传感器可以监测交通流量、空气质量等信息，而大数据技术可以实时分析这些数据，从而优化城市管理。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据
data = {
    "时间": ["2025-02-20 08:00", "2025-02-20 08:05", "2025-02-20 08:10", "2025-02-20 08:15"],
    "温度": [15.2, 15.4, 15.6, 15.8],
    "湿度": [60, 62, 64, 66],
    "PM2.5": [30, 32, 34, 36]
}

# 创建数据框
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制图表
plt.figure(figsize=(10, 5))

# 温度变化图
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.plot(df["时间"], df["温度"], marker='o')
plt.title("温度变化")
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度 (°C)")

# 湿度变化图
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.plot(df["时间"], df["湿度"], marker='o')
plt.title("湿度变化")
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("湿度 (%)")

# PM2.5变化图
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.plot(df["时间"], df["PM2.5"], marker='o')
plt.title("PM2.5变化")
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("PM2.5 (μg/m³)")

plt.tight_layout()
plt.show()