您好,登錄后才能下訂單哦!
這篇文章主要介紹了Python如何繪制交通流折線圖的相關知識,內容詳細易懂,操作簡單快捷,具有一定借鑒價值,相信大家閱讀完這篇Python如何繪制交通流折線圖文章都會有所收獲,下面我們一起來看看吧。
這里繪制PEMS04中的交通流量數據。該數據集中包含舊金山2018年1月1日至2月28日的29條道路上307個探測器每五分鐘收集的數據。
npz是一種numpy文件存儲的壓縮格式,可使用numpy進行讀取。
allow_pickle=True用于防止numpy版本過高帶來的錯誤。
data.files查看壓縮文件下的所有文件。
import numpy as np data = np.load(數據集存放地址, allow_pickle=True) print(data.files)
可以看到壓縮文件下只有data一個文件:
通過 data['data'] 即可對該數據集進行讀取。我們也可以查看一下該數據的維度。
print(data['data'].shape)
其維度如下:
16992 = 59天×24小時×12(每五分鐘統計一次流量數據),307為探測器數量,3為特征數。
數據中包含的三個特征為(交通流量,平均速度,平均占用率),取出繪圖需要的第一個特征(這里只繪制其中一個探測器的)。
flow = data['data'][:, 0, 0]
導入matplotlib包,通過pyplot來繪制最簡單的折線圖。
import matplotlib.pyplot as plt
由于希望觀測到工作日的流量變化,我們將橫坐標替換為周一至周日。舊金山2018年1月1日為周一。
繪制的全部代碼如下:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.load(文件路徑, allow_pickle=True) flow = data['data'][:, 0, 0] print(len(flow)) week = ['Sun', 'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat'] x = [] for i in range(59): x.append(week[(i + 1) % 7]) y = [] sum = 0 for i in range(len(flow)): if i == 0 or (i + 1) % 288 != 0: sum += flow[i] else: y.append(sum) sum = 0 fig = plt.figure(figsize=(15, 5)) # 圖片寬度設置的大一些 plt.title('traffic flow in San Francisco') plt.xlabel('day') plt.ylabel('flow') plt.xticks(np.arange(59), x) plt.plot(np.arange(59), y, linestyle='-') fig.autofmt_xdate(rotation=45) # x軸的刻度標簽逆時針旋轉45度 plt.show()
繪制結果如下:
關于“Python如何繪制交通流折線圖”這篇文章的內容就介紹到這里,感謝各位的閱讀!相信大家對“Python如何繪制交通流折線圖”知識都有一定的了解,大家如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道。
免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。