在特征‘Status’中，有‘Idle’,'Moving','Parked'三种状态。同时，有特征‘Hours’记录出现每个特征的时间。如何以Hours分组，统计每种status的频数，并画出折线图。

可以使用Python中的pandas库来完成这个任务。首先，读取数据并将‘Hours’列设置为索引：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('data.csv')
data.set_index('Hours', inplace=True)

然后，使用groupby函数按照‘Status’和‘Hours’进行分组，并计算每种状态的频数：

status_counts = data.groupby(['Status', 'Hours']).size().unstack('Status')

最后，使用plot函数画出折线图：

status_counts.plot(kind='line')
plt.xlabel('Hours')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

这样就可以得到每种状态在不同时间段内的频数变化情况。

相关问题

在idle中如何同时输出三遍

在IDLE中，我们可以通过使用循环来实现同时输出三遍的效果。下面是一个示例代码：

text = "Hello, World!"  # 要输出的文本
repeat = 3  # 重复次数

for _ in range(repeat):
    print(text)

以上代码中，我们定义了一个变量`text`，它存储了要输出的文本内容，这里我们以"Hello, World!"为例。接着，我们定义了一个`repeat`变量，表示要重复输出的次数，这里我们设定为3。

然后，我们使用`for`循环来重复输出文本。循环的次数由`range(repeat)`确定，`range(repeat)`会生成一个从0到`repeat-1`的整数序列，每次循环中的`_`表示当前的循环变量，我们可以忽略它不去使用。在循环内部，使用`print(text)`来输出文本内容。

运行上述代码，就能在IDLE中同时输出三遍"Hello, World!"。你可以根据自己的需求修改`text`和`repeat`变量的值来输出不同的文本和重复次数。

有三个idle和FIFO1和FIFO2，怎么写代码

这道题目不太清楚是在问什么，不过根据题目中提到的三个元素，我猜测你是想要实现一个简单的生产者消费者模型。下面是一个基于 Python 的代码示例，实现了三个线程之间的数据传递：

import threading
import time

idle = []
FIFO1 = []
FIFO2 = []

class Producer(threading.Thread):
    def run(self):
        global idle, FIFO1
        while True:
            if len(idle) == 0:
                print("Producer: no consumer available, waiting...")
                time.sleep(1)
            else:
                item = "item " + str(len(FIFO1) + 1)
                consumer = idle.pop()
                FIFO1.append(item)
                print("Producer: produced", item, "into FIFO1")
                consumer.notify()

class Consumer1(threading.Thread):
    def run(self):
        global idle, FIFO1, FIFO2
        while True:
            if len(FIFO1) == 0:
                print("Consumer1: FIFO1 is empty, waiting...")
                time.sleep(1)
            else:
                item = FIFO1.pop(0)
                FIFO2.append(item)
                print("Consumer1: consumed", item, "from FIFO1, produced into FIFO2")
                idle.append(self)
                self.wait()

class Consumer2(threading.Thread):
    def run(self):
        global FIFO2
        while True:
            if len(FIFO2) == 0:
                print("Consumer2: FIFO2 is empty, waiting...")
                time.sleep(1)
            else:
                item = FIFO2.pop(0)
                print("Consumer2: consumed", item, "from FIFO2")

p = Producer()
c1 = Consumer1()
c2 = Consumer2()

idle.extend([c1, c2])

p.start()
c1.start()
c2.start()

上面这段代码中，我们创建了一个生产者线程 `Producer` 和两个消费者线程 `Consumer1` 和 `Consumer2`。其中，`idle` 用于存储空闲的消费者线程，`FIFO1` 和 `FIFO2` 分别表示两个缓冲区。

在 `Producer` 线程中，我们首先检查是否有空闲的消费者线程，如果没有的话就等待一段时间。如果有空闲的消费者线程，就生成一个新的数据项并添加到 `FIFO1` 中，并通知其中一个消费者线程。

在 `Consumer1` 线程中，我们首先检查 `FIFO1` 是否为空，如果是的话就等待一段时间。如果 `FIFO1` 不为空，就从中取出一个数据项并添加到 `FIFO2` 中，然后将自己添加到 `idle` 中，等待下一次生产者的通知。

在 `Consumer2` 线程中，我们只需要检查 `FIFO2` 是否为空，如果不为空就从中取出一个数据项并进行消费。

整个模型的运行过程中，生产者和消费者都是并发执行的。如果某个线程需要等待，就会进入等待状态，直到其它线程通知它可以继续执行。这种模型可以有效地实现生产者消费者的场景，避免了数据竞争和死锁等问题。