import pandas as pd import numpy as np # 读取csv文件 df = pd.read_csv('车辆：2283序：2结果数据换算单位.csv') # 定义IDM跟驰模型参数 v0 = 30 # 自由流速度 T = 1.6 # 安全时间头车时距 a = 5 # 最大加速度 b = 5 # 跟驰参数，反映了车辆对前车的跟随程度 s0 = 10 # 最小车头间距 # 计算跟驰模型中的速度和间距 def IDM_velocity(v, dv, s): return v + a * (1 - (v / v0) ** 4 - (s0 / s) ** 2 - ((v * dv) / (2 * np.sqrt(a * b)))) def IDM_spacing(v, dv): return s0 + max(0, v * T + (v * dv) / (2 * np.sqrt(a * b))) # 计算加速度的rmse值 def rmse(actual, predicted): return np.sqrt(np.mean((actual - predicted) ** 2)) # 计算每个时间步的加速度 df['acceleration'] = df.groupby('本车ID')['本车速度'].diff() / df.groupby('本车ID')['时间'].diff() # 计算每个时间步的期望间距和速度 df['expected_spacing'] = df.apply(lambda x: IDM_spacing(x['本车速度'], x['原车道前车速度'] - x['本车速度']), axis=1) df['expected_velocity'] = IDM_velocity(df['本车速度'], df['原车道前车速度'] - df['本车速度'], df['expected_spacing']) # 计算每个时间步的加速度误差 df['acceleration_error'] = df['本车加速度'] - ((df['expected_velocity'] - df['本车速度']) / df['时间'].diff()) # 计算最大加速度的rmse值 max_acceleration = df.groupby('本车ID')['本车加速度'].max() max_expected_acceleration = df.groupby('本车ID')['expected_velocity'].diff() / df.groupby('本车ID')['时间'].diff() rmse_value = rmse(max_acceleration, max_expected_acceleration) print('最大加速度的rmse值为：', rmse_value)

这段代码主要是用来计算车辆的驾驶行为，包括跟驰模型参数和加速度的计算。具体来说，它的主要步骤包括：

1. 读取csv文件，这里使用了pandas库的read_csv函数。

2. 定义了IDM跟驰模型的参数，包括自由流速度、安全时间头车时距、最大加速度、跟驰参数和最小车头间距。

3. 定义了两个函数，一个用来计算跟驰模型中的速度，另一个用来计算跟驰模型中的间距。

4. 定义了一个计算加速度的rmse值的函数。

5. 计算每个时间步的加速度，这里使用了pandas库的groupby函数，对每个车辆进行分组，然后使用diff函数计算加速度。

6. 计算每个时间步的期望间距和速度，这里使用了apply函数和上面定义的两个函数。

7. 计算每个时间步的加速度误差，将实际加速度和期望加速度进行比较，得出误差。

8. 计算最大加速度的rmse值，将每辆车的最大加速度和期望加速度进行比较，得出rmse值。

总体来说，这段代码主要是用来模拟车辆驾驶行为，可以用来研究交通流量、拥堵等问题。

相关问题

请给出Ex5-2B，Ex5-3B,Ex5-3C的答案

### Ex5-2B 答案

#### 任务描述
1. **读取 `diabetes.csv` 文件**，将数据保存到 `datas` 变量。
2. **统计并显示**：
- 怀孕次数的最大值
- BMI的平均值
- 舒张压的标准差
- 血清胰岛素的中位数
3. **将血糖单位从 mg/dL 换算成 mmol/L**，并保存到新列 `Glucose_mmol_L`。
4. **将修改后的数据保存到 `diabetesresult.csv` 文件**，保留三位小数。

#### 代码实现

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取数据
datas = pd.read_csv("diabetes.csv")

# 统计并显示
print(f"怀孕次数的最大值为: {datas['Pregnancies'].max()}")
print(f"BMI的平均值为: {datas['BMI'].mean():.2f}")
print(f"舒张压的标准差为: {datas['BloodPressure'].std():.2f}")
print(f"血清胰岛素的中位数为: {datas['Insulin'].median()}")

# 将血糖单位从 mg/dL 换算成 mmol/L
datas['Glucose_mmol_L'] = datas['Glucose'] / 18

# 插入新列
datas.insert(loc=1, column='Glucose_mmol_L', value=datas['Glucose_mmol_L'])

# 保存到新文件
datas.to_csv("diabetesresult.csv", index=False, float_format='%.3f')

### Ex5-3B 答案

#### 任务描述
1. **导入 pandas**。
2. **从给定数据构造 DataFrame**，设置列标签和行标签。
3. **修改列标签**，将 "weight" 改为 "weight_1"。
4. **显示所有行标签（床位）**。
5. **显示特定患者的详细信息**。
6. **显示前几位患者的详细信息**。

#### 代码实现

import pandas as pd

# 构造 DataFrame
data = [
    ["paul", 67, 8.1, 84.3, 174],
    ["tom", 55, 11.2, 89.2, 170],
    ["bob", 34, 7.4, 77.5, 172],
    ["jack", 48, 9.7, 79.1, 165],
    ["adam", 44, 7.9, 87.5, 168],
    ["edward", 58, 9.4, 69.1, 175]
]

columns = ["patient", "age", "GLU", "weight", "height"]
index = ["B01", "B04", "C02", "C09", "D03", "D09"]

DF1A = pd.DataFrame(data, columns=columns, index=index)

# 修改列标签
DF1A.rename(columns={"weight": "weight_1"}, inplace=True)
print(DF1A)

# 显示所有行标签
print(DF1A.index)

# 显示特定患者的详细信息
print(DF1A.loc["C02"])
print(DF1A.loc[["B04", "C09"]])

# 显示第5位患者的详细信息
print(DF1A.iloc[4])

# 显示前3位患者的详细信息
print(DF1A.head(3))

### Ex5-3C 答案

#### 任务描述
1. **用字典创建 DataFrame**。
2. **使用 `loc` 和 `iloc` 切片**。
3. **设置行标签**。
4. **对某一列进行统计分析**。

#### 代码实现

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {
    "name": ["Jack", "Mike", "Tom", "Stev", "Davie", "Jessy"],
    "id": ["1001", "1002", "1003", "1004", "1005", "1006"],
    "score": [65, 78, 65, 78, 98, 87]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 打印显示 df，并查看数据
print(df)

# 使用 loc 方式取出 Mike 的名字
print(df.loc[df['name'] == 'Mike', 'name'])

# 切出列标签为 "name" 的这一列
print(df['name'])

# 使用 iloc 方式切出指定数据
print(df.iloc[[1, 3], [0, 2]])

# 设置行标签
df.index = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]
print(df)

# 使用 loc 方式切出指定数据
print(df.loc[['B', 'D'], ['name', 'score']])

# 使用 set_index 函数把 id 这一列设为行标签
df = df.set_index("id")
print(df)

# 分数的简单统计分析
print(df['score'].describe())

这些代码分别实现了三个练习的要求，希望对你有所帮助！