你这只有6个数据 一个小时应该有12个时间段

非常抱歉，我之前的回答有误。下面是根据您的要求编写的Python代码，用于绘制直方分布图，其中纵轴是数量，横轴是从下午4:10开始到5:10，每5分钟画一个直方图车辆数。

import matplotlib.pyplot as plt

# 输入数据
data = [15, 20, 30, 35, 25, 20, 15, 10, 5, 10, 20, 30]

# 设置横轴标签
x_labels = ['4:10', '4:15', '4:20', '4:25', '4:30', '4:35', '4:40', '4:45', '4:50', '4:55', '5:00', '5:05']

# 绘制直方分布图
plt.bar(x_labels, data)

# 添加标题和标签
plt.title('Vehicle Distribution')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Number of Vehicles')

# 显示图形
plt.show()

在这个示例代码中，我们使用了一个名为`data`的列表来存储输入的数据，其中每个元素表示每5分钟内车辆的数量。然后，我们使用一个名为`x_labels`的列表来存储横轴标签，每个元素表示对应的时间。然后，我们使用Matplotlib的`bar`函数来绘制直方分布图，并使用`title`、`xlabel`和`ylabel`函数来添加标题和标签。最后，我们使用`show`函数来显示图形。

相关问题

sql获取每小时连续的数据

要获取每小时连续的数据，首先需要有一个包含时间戳的数据表，包括了想要查询的数据和对应的时间戳字段。接下来，可以使用SQL语句来实现获取每小时连续数据的需求。

一种常见的方法是使用GROUP BY和DATEPART函数将时间戳字段按照小时进行分组。具体步骤如下：

1. 使用SELECT语句选择要查询的数据和时间戳字段：SELECT 数据, 时间戳 FROM 数据表名。

2. 使用GROUP BY和DATEPART函数按小时分组：GROUP BY DATEPART(hour, 时间戳)。

3. 如果想要获取连续的小时数据，可以通过HAVING子句来筛选只有24个小时的分组：HAVING COUNT(*) = 24。

完整的SQL语句如下：

SELECT 数据, 时间戳
FROM 数据表名
GROUP BY DATEPART(hour, 时间戳)
HAVING COUNT(*) = 24;

以上SQL语句将返回每小时连续的数据，但需要注意的是，数据表中必须包含24小时的数据，否则将返回小于24小时的连续数据。

此外，如果需要获取其他时间段的连续数据，可以根据实际需求调整使用GROUP BY和DATEPART函数的方式。

用代码实现根据表格给出的经纬度算出两个地点的驾车时间以及距离，注意一个表格一行只有一个地址的经纬度，需要算出每两个地址之间的距离以及驾车时间（使用高德地图），给的表格（excel表）数据只有两列，一列叫“地址”，一列叫'经纬度"，经纬度在同一列并用“，”隔开，最后将得到的数据绘制成excel表,生成的表格需要显示是哪两个地址之间的，驾车时间用小时做单位，距离用千米做单位（精度取一位小数）

这个任务可以用 Python 的 pandas 和 requests 库完成。首先需要在高德地图开发者平台申请一个 API key。代码如下：

import pandas as pd
import requests

# 输入高德地图开发者平台申请的 API key
api_key = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'

# 读取 Excel 文件中的数据
df = pd.read_excel('input.xlsx')

# 创建一个空的 DataFrame 存储结果
result = pd.DataFrame(columns=['起点', '终点', '距离(km)', '驾车时间(h)'])

# 遍历每一行数据，计算两个地址之间的距离和驾车时间
for i in range(len(df)):
    for j in range(i+1, len(df)):
        origin = df.loc[i, '经纬度']
        destination = df.loc[j, '经纬度']
        url = f'https://restapi.amap.com/v3/distance?type=1&origins={origin}&destination={destination}&key={api_key}'
        response = requests.get(url)
        data = response.json()
        distance = round(data['results'][0]['distance'] / 1000, 1)
        duration = round(data['results'][0]['duration'] / 3600, 1)
        result.loc[len(result)] = [df.loc[i, '地址'], df.loc[j, '地址'], distance, duration]

# 将结果写入 Excel 文件
result.to_excel('output.xlsx', index=False)

这段代码首先读取了 Excel 文件中的数据，然后遍历每一行数据，计算两个地址之间的距离和驾车时间，最后将结果写入 Excel 文件。需要注意的是，这里使用了高德地图的 API 来计算距离和驾车时间，需要传入申请的 API key。同时，距离和驾车时间都需要进行单位转换。最后生成的 Excel 文件包含四列数据：起点、终点、距离（单位：千米）、驾车时间（单位：小时）。