已知车辆通过交叉口的轨迹数据,求该交叉口所有车辆的PET(后侵入时间)分布情况的代码
时间: 2024-04-15 22:30:37 浏览: 20
以下是一个示例代码,用于计算交叉口所有车辆的PET(后侵入时间)分布情况:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载轨迹数据
trajectory_data = pd.read_csv('轨迹数据.csv')
# 过滤出交叉口附近的车辆轨迹数据
intersect_data = trajectory_data[trajectory_data['位置'] == '交叉口']
# 计算每辆车的PET(后侵入时间)
pet_data = []
for vehicle_id in intersect_data['车辆编号'].unique():
vehicle_traj = intersect_data[intersect_data['车辆编号'] == vehicle_id]
pet = min(vehicle_traj['通过时间']) - max(vehicle_traj['通过时间'].shift(1))
pet_data.append(pet)
# 绘制PET分布直方图
plt.hist(pet_data, bins=20, edgecolor='black')
plt.xlabel('PET(后侵入时间)')
plt.ylabel('频数')
plt.title('交叉口车辆PET分布')
plt.show()
```
请注意,以上代码仅为示例,具体实现可能需要根据您的数据格式和需求进行适当的调整。您需要将代码中的`轨迹数据.csv`替换为您实际的轨迹数据文件名,并根据实际情况调整数据的列名和筛选条件。
该代码将加载轨迹数据,并根据位置筛选出交叉口附近的车辆轨迹数据。然后,对于每辆车辆,计算其通过时间与前一辆车通过时间的差值,即PET。最后,使用直方图可视化车辆的PET分布情况。
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