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

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。

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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：

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。