pems04数据集可视化

### PEMSDataset04 的可视化方法与工具 PEMSDataset04 是一种广泛用于交通流量预测研究的数据集，通常包含多个传感器节点的时间序列数据。为了更好地理解和分析这些时间序列数据，可以采用多种可视化技术以及相应的工具。 #### 基于 PCA 的降维可视化 对于高维度的交通数据，可以通过主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) 将其投影到低维空间以便观察数据分布特性。这种方法能够有效揭示不同数据集间的潜在结构相似性和差异性[^2]。具体而言，在 PEMS 数据集中，PCA 能够帮助识别哪些时间段或区域内的交通模式具有较高的相似度，或者是否存在显著异常点。 ```python import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt def visualize_pca(data): pca = PCA(n_components=2) principalComponents = pca.fit_transform(data) fig, ax = plt.subplots() scatter = ax.scatter(principalComponents[:, 0], principalComponents[:, 1]) # 添加标签或其他细节以增强解释力 ax.set_xlabel('First Principal Component') ax.set_ylabel('Second Principal Component') ax.grid(True) plt.show() # 示例调用 data_sample = ... # 加载您的实际数据 visualize_pca(data_sample) ``` 此代码片段展示了如何利用 Python 中 `sklearn` 库执行 PCA 并通过 Matplotlib 绘制二维散点图。这一步骤适用于探索 PEMS04 或任何类似的多变量时间序列数据集的整体趋势和局部变化情况。 #### 时间序列绘图 除了全局视角外，针对单个传感器随时间的变化轨迹也可以单独绘制出来作为补充信息。这类图表有助于发现周期性的波动规律或是突发状况下的响应行为。 ```python import pandas as pd def plot_time_series(df, column_name='traffic_flow'): df[column_name].plot(figsize=(15, 6), title=f'Time Series of {column_name}') plt.xlabel('Time Index') plt.ylabel(column_name.capitalize()) plt.tight_layout() plt.show() # 使用 Pandas DataFrame 来存储并操作原始数据文件内容 df_data = pd.read_csv(...) plot_time_series(df_data) ``` 上述函数接受一个包含指定列名参数的 Pandas Dataframe 对象，并生成相应的时间序列曲线图形。它特别适合用来监控单一路径上的车流强度动态表现形式。 #### 地理信息系统(GIS)-集成地图展示 如果希望进一步结合地理位置因素，则可能需要用到地理信息系统软件包比如 Folium 或 GeoPandas 。它们允许我们将各站点的位置标记叠加至电子地图之上，同时还能附加额外属性层如道路网络布局等辅助资料共同呈现给观众查看。 ```python import folium def create_map_with_markers(locations_df): m = folium.Map(location=[locations_df['latitude'].mean(), locations_df['longitude'].mean()], zoom_start=13) for _, row in locations_df.iterrows(): popup_text = f"<b>Station ID:</b>{row.station_id}<br><b>Traffic Flow:</b>{row.traffic_flow}" folium.Marker([row.latitude, row.longitude], popup=popup_text).add_to(m) return m._repr_html_() location_info = [...] # 构建含有经纬坐标及相关统计数值字段的表格记录集合 create_map_with_markers(pd.DataFrame.from_records(location_info)) ``` 这段脚本定义了一个创建交互式 HTML 页面的方法，该页面上会显示带有弹窗提示框的地图标注图标代表各个检测站位置及其当前状态概览。 --- ###