В мире анализа данных Формулы 1 (F1) эффективность и скорость имеют первостепенное значение. FastF1 — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая предоставляет ряд методов и инструментов для ускорения рабочего процесса анализа данных F1. В этой статье блога мы рассмотрим несколько методов, предлагаемых FastF1, с примерами кода, которые позволят вам максимально эффективно использовать эту мощную библиотеку и повысить эффективность ваших проектов анализа данных F1.

1. Установка и настройка:
   Чтобы начать работу с FastF1, вам необходимо установить библиотеку и настроить среду. Вот пример установки FastF1 с помощью pip:

pip install fastf1

2. Получение данных о гонке.
   FastF1 позволяет получать различные типы данных о гонке, включая время круга, телеметрию, информацию о погоде и многое другое. Давайте посмотрим пример того, как получить время круга для конкретной гонки:

import fastf1
session = fastf1.get_session(2022, 'Monaco', 'Q')
laps = session.load_laps(with_telemetry=True)
lap_times = laps['LapTime']
print(lap_times)

3. Анализ данных телеметрии.
   Данные телеметрии дают подробную информацию о различных аспектах работы автомобиля Формулы-1. FastF1 позволяет извлекать данные телеметрии для дальнейшего анализа. Вот пример, который извлекает положения педалей газа и тормоза:

import fastf1
session = fastf1.get_session(2022, 'Monaco', 'R')
laps = session.load_laps(with_telemetry=True)
telemetry = laps.pick_driver('BOT')['telemetry']
throttle = telemetry['Throttle']
brake = telemetry['Brake']
print(throttle, brake)

4. Построение данных о гонках.
   FastF1 хорошо интегрируется с популярными библиотеками визуализации данных, такими как Matplotlib, что позволяет создавать подробные визуализации. Вот пример, который отображает профиль скорости круга:

import fastf1
import matplotlib.pyplot as plt
session = fastf1.get_session(2022, 'Monaco', 'R')
laps = session.load_laps()
lap = laps.pick_driver('HAM').pick_fastest()
plt.plot(lap['LapDistance'], lap['Speed'])
plt.xlabel('Distance (m)')
plt.ylabel('Speed (km/h)')
plt.title('Speed Profile')
plt.show()

5. Расширенный анализ с помощью FastF1.
   FastF1 предоставляет расширенные методы углубленного анализа, такие как анализ шин, распределение энергии и многое другое. Вот пример расчета износа шин за гонку:

import fastf1
session = fastf1.get_session(2022, 'Monaco', 'R')
laps = session.load_laps(with_telemetry=True)
tyre = session.laps.pick_driver('VER').pick_fastest().tyre
degradation = tyre.calculate_mean_tyre_deg()
print(degradation)

FastF1 – мощная библиотека Python, которая упрощает анализ данных F1. В этой статье мы рассмотрели различные методы, предлагаемые FastF1, включая получение данных о гонках, анализ телеметрии, построение визуализаций и проведение расширенного анализа. Используя FastF1, вы можете ускорить реализацию проектов по анализу данных Формулы-1 и получить ценную информацию о мире Формулы-1.