已知下列python程序可用于求每分钟的光强强度,那么如何求每小时的平均光强强度呢:def get_data(table_name):# 每分钟光强强度 mycursor = mydb.cursor() mycursor.execute(f"SELECT time, illuminance FROM {table_name}") data = mycursor.fetchall() x = [row[0]/60 for row in data] y = [row[1] for row in data] return x, y

时间: 2024-03-23 21:36:56 浏览: 14
要求每小时的平均光强强度,可以先将每分钟的光强强度求和,再除以60得到每分钟的平均光强强度,最后将每小时内60分钟的平均光强强度求平均即可。具体实现可以参考下面的代码: ``` def get_hourly_data(table_name): mycursor = mydb.cursor() mycursor.execute(f"SELECT time, illuminance FROM {table_name}") data = mycursor.fetchall() x = [] y = [] hourly_sum = 0 count = 0 for i in range(len(data)): hourly_sum += data[i][1] count += 1 if count == 60: x.append(data[i][0]/3600) y.append(hourly_sum/60) hourly_sum = 0 count = 0 if count > 0: x.append(data[-1][0]/3600) y.append(hourly_sum/count) return x, y ``` 这个函数返回的是每个小时的起始时间(单位为小时)和平均光强强度。
相关问题

python如何将获取每小时的平均光强强度

获取每小时的平均光强强度可以通过Python中的pandas库实现。假设你有一个包含时间戳和光强强度值的数据集,可以按照以下步骤获取每小时的平均光强强度: 1. 读取数据集并将时间戳列转换为datetime格式: ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp']) ``` 2. 将时间戳列设置为数据集的索引: ```python df = df.set_index('timestamp') ``` 3. 使用resample方法将数据集按小时重采样,并计算每小时的平均光强强度: ```python hourly_mean = df['intensity'].resample('H').mean() ``` 其中,'intensity'为光强强度列的名称,'H'表示按小时重采样。 4. 打印每小时的平均光强强度: ```python print(hourly_mean) ``` 这样就可以获取每小时的平均光强强度了。

python如何将获取每小时的平均光强强度,def get_data_avg_perhour(table_name):# 每小时平均光强 mycursor = mydb.cursor() mycursor.execute(f"SELECT time, illuminance FROM {table_name}") data = mycursor.fetchall() x = [row[0]/3600 for row in data] y = [row[1] for row in data] return x, y

你提供的 `get_data_avg_perhour` 函数与你的问题描述不符,因为该函数中的代码与获取每小时的平均光强强度无关。不过,我可以给你提供一个修改版的 `get_data_avg_perhour` 函数,用于获取每小时的平均光强强度。代码如下: ```python import pandas as pd def get_data_avg_perhour(table_name): # 从数据库中读取数据 mycursor = mydb.cursor() mycursor.execute(f"SELECT time, illuminance FROM {table_name}") data = mycursor.fetchall() df = pd.DataFrame(data, columns=['time', 'illuminance']) df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) df = df.set_index('time') # 计算每小时的平均光强强度 hourly_mean = df['illuminance'].resample('H').mean() x = hourly_mean.index y = hourly_mean.values # 返回每小时的时间戳和平均光强强度 return x, y ``` 该函数首先将从数据库中读取的数据转换为DataFrame格式,并将时间戳列设置为索引。然后,使用 `resample` 方法按小时重采样数据,并计算每小时的平均光强强度。最后,将每小时的时间戳和平均光强强度分别保存到列表 `x` 和 `y` 中,并返回这两个列表。

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