В мире Формулы 1 анализ данных играет решающую роль в понимании эффективности команд и гонщиков. Однако работа с большими объемами телеметрических данных может оказаться сложной задачей, особенно когда речь идет о скорости и эффективности. В этой статье мы рассмотрим библиотеку fastf1 — мощный инструмент, который может значительно ускорить анализ данных Формулы 1. Мы обсудим несколько методов и приведем примеры кода, демонстрирующие возможности библиотеки.

1. Установка библиотеки fastf1:
   Прежде чем углубляться в методы, давайте начнем с установки библиотеки fastf1. Откройте командную строку или терминал и выполните следующую команду:

   pip install fastf1

Метод 1. Получение времени круга.
Одним из важных аспектов анализа Формулы 1 является оценка времени круга. Библиотека fastf1 упрощает этот процесс, предоставляя удобный метод получения времени прохождения круга. Вот пример того, как получить время круга для конкретного гонщика и гонки:

import fastf1
# Load the data for a specific race
session = fastf1.get_session(2021, 'Monaco', 'FP1')
# Fetch lap times for a specific driver
lap_times = session.get_laptime_data(driver_name='Lewis Hamilton')
# Print the lap times
print(lap_times)

Метод 2. Анализ данных телеметрии.
Данные телеметрии дают ценную информацию о характеристиках автомобилей Формулы 1. Библиотека fastf1 предлагает различные методы извлечения и анализа данных телеметрии. Вот пример, демонстрирующий, как извлечь данные о положении дроссельной заслонки для определенного круга:

import fastf1
# Load the data for a specific race
session = fastf1.get_session(2021, 'Monaco', 'FP1')
# Fetch the telemetry data for a specific lap
telemetry = session.get_telemetry_data(driver_name='Lewis Hamilton', lap_number=5)
# Extract the throttle position data
throttle_position = telemetry['throttle']
# Print the throttle position data
print(throttle_position)

Метод 3. Составление графика данных о гонках.
Визуализация данных необходима для комплексного анализа. Библиотека fastf1 интегрируется с популярными библиотеками построения графиков, такими как Matplotlib, что упрощает создание содержательных визуализаций. Вот пример, демонстрирующий, как построить профиль скорости для конкретного гонщика во время гонки:

import fastf1
import matplotlib.pyplot as plt
# Load the data for a specific race
session = fastf1.get_session(2021, 'Monaco', 'FP1')
# Fetch the telemetry data for a specific driver
telemetry = session.get_telemetry_data(driver_name='Lewis Hamilton')
# Extract the speed data
speed = telemetry['speed']
# Plot the speed profile
plt.plot(speed)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Speed (km/h)')
plt.title('Speed Profile - Lewis Hamilton')
plt.show()

Библиотека fastf1 — мощный инструмент, ускоряющий анализ данных Формулы 1. В этой статье мы рассмотрели различные методы получения времени прохождения круга, анализа данных телеметрии и построения данных о гонках с помощью библиотеки. Используя fastf1, аналитики и энтузиасты могут проводить эффективный и подробный анализ гонок Формулы-1. Попробуйте и откройте для себя новые знания о мире автоспорта.