有一年内每分钟的温度值，怎么用python将他们分类成每小时一个的数组

在Python中，你可以使用pandas库来处理这种时间序列数据并将其转换为每小时的平均值或累计数据。这里是一个简单的步骤说明：

首先，假设你有一个包含日期时间和温度值的CSV文件或者是一个 pandas DataFrame，数据结构如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('temperature_data.csv')  # 或者 df = pd.DataFrame({'datetime': your_datetime_column, 'temperature': your_temperature_column})

然后，你可以按照如下方式进行操作：

# 设置日期时间作为索引
df.set_index('datetime', inplace=True)

# 转换为每小时的频率（freq参数）
hourly_df = df.resample('1H').mean()  # 如果你想得到每小时的平均温度
# 或者 hourly_df = df.resample('1H').sum()  如果你想得到每小时的总温度

# 这样，hourly_df就是新的DataFrame，其中每一行代表一小时内所有观测到的温度的平均值（或总和）

如果你的数据集非常大，上述操作可能会消耗大量内存，这时可以考虑先按天或者周聚合，然后再进行每小时的汇总，例如：

daily_df = df.groupby(df.datetime.dt.date).resample('1H').mean()

最后，别忘了检查结果是否满足你的需求，如需要进一步处理（填充缺失值、删除重复项等），可根据具体情况进行调整。