Fast-F1 的 F1 数据分析指南4 步上手遥测数据处理与可视化【免费下载链接】Fast-F1FastF1 is a python package for accessing and analyzing Formula 1 results, schedules, timing data and telemetry项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fa/Fast-F1面向 F1 数据分析的 Python 库 Fast-F1能用几行代码取到比赛结果、计时数据和遥测数据返回的都是 Pandas 表格式方便你接着用熟悉的方法做处理。本指南面向 F1 爱好者和数据分析入门者按安装 → 取数 → 理解数据结构 → 画图的顺序带你跑通一遍。 Fast-F1 安装步骤5 分钟取出杆位圈遥测先克隆仓库并装好依赖git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fa/Fast-F1 cd Fast-F1 pip install -r requirements/dev.txt再写第一个脚本。fastf1.get_session按年份 赛事名 场次类型定位一次比赛这里取 2023 年摩纳哥大奖赛的排位赛session.load()下载数据后整场排位赛的圈次会进入session.laps表pick_fastest()从圈次表里抽出最快的一圈get_telemetry()返回这一圈的遥测import fastf1 import fastf1.plotting fastf1.plotting.setup_mpl() # 配置 Matplotlib 绘图支持 session fastf1.get_session(2023, Monaco, Q) session.load() pole_lap session.laps.pick_fastest() tel pole_lap.get_telemetry() print(tel[[Speed, RPM, nGear]].head())打印出来的是一张每几毫秒一个采样的表Speedkm/h、RPM发动机转速、nGear当前档位。到这里第一份遥测数据已经在手里了。看懂遥测数据为什么长得像 Pandastel能直接写tel[tel[Speed] 200]过滤、能套任何 Pandas 方法靠的是一条继承链TelemetryFast-F1 存放多通道遥测的容器类继承自BaseDataFrame后者又继承自pandas.DataFrame基础类源码在 fastf1/internals/pandas_base.py。BaseDataFrame构造时会读取子类声明的_COLUMNS属性按这张表把各通道自动转成对应类型——Speed 是 float、nGear 是 int、Brake 是 bool取到数据后不用手动转换。 遥测数据可视化画出单圈速度曲线再对比两位车手最常见的场景是看单圈内的速度变化。先调用fastf1.plotting.setup_mpl()配置 Matplotlib 的样式支持之后就能按平常的方式画 matplotlib 图两行代码得到杆位圈的速度曲线再进一步可以逐圈对比两位车手的节奏。session.laps.pick_drivers(LEC)从圈次表里筛出勒克莱尔的圈取完pick_fastest()后直接画 LapTime 列就能得到下面的双车手圈速对比如果需要更细的派生分析Telemetry类自带了几个一步加列的方法方法作用add_distance()追加自本圈第一个采样点以来累计走过的距离常用作跨车手对齐轴add_differential_distance()追加相邻两个采样点之间走过的距离add_driver_ahead()追加与前车的距离差以及前车车手的车号举个例子想对比两位车手在同一弯道的速度曲线先各自add_distance()把数据对齐到距离轴上再按统一轴插值画图。配色、图例等绘图参数则参考 docs/ 里 plotting 相关章节。继续深挖文档、示例脚本与参考数据API 参考docs/api_reference/ 按主题收录了遥测、成绩、计时数据、缓存等全部类和方法的说明。可运行示例examples/ 按场景圈速分布、轮胎策略、车手对比等组织好脚本改个年份和赛道名即可复用。离线参考数据fastf1/testing/reference_data/ 保存了多个场次原始 API 响应断网调试时能直接用它跑通流程。项目目前仍在迭代数据源接入与缓存机制新版本会持续引入新特性关注 docs/changelog/ 就能了解动向。【免费下载链接】Fast-F1FastF1 is a python package for accessing and analyzing Formula 1 results, schedules, timing data and telemetry项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fa/Fast-F1创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考