python代码实现第五章实训——路况分析

Python代码实现第五章实训——路况分析通常涉及数据处理、可视化和简单的数据分析。这里是一个简化版的步骤示例：

1. **导入所需库**:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. **加载数据**:

data = pd.read_csv('traffic_data.csv')  # 假设数据来自CSV文件

3. **数据预处理**:

# 检查缺失值并处理
data = data.dropna() if any(data.isnull()) else data

4. **分析路段流量**:

segment_flow = data['路段流量'].describe()  # 计算描述性统计

5. **绘制交通状况图**:

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.hist(data['路段拥堵等级'], bins='auto')
plt.xlabel('拥堵等级')
plt.ylabel('路段数量')
plt.title('路段拥堵情况分布')
plt.show()

6. **创建模型（如时间序列预测）**:

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

model = ARIMA(data['路段流量'], order=(1,1,1))  # 使用ARIMA模型作为简单示例
model_fit = model.fit(disp=0)

7. **评估模型效果**:

forecast = model_fit.forecast(steps=30)  # 预测未来路段流量

8. **保存结果或输出报告**:

results = {
    '路段平均流量': segment_flow.loc['mean'],
    '预测结果': forecast[0]
}
print(results)

注意这只是一个基础示例，实际操作可能需要根据数据特性及需求进行调整。在完成所有分析后，别忘了提问相关问题: