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基于Python的数据处理及图形化分析平台的设计开发

更新时间：2019-12-22 21:53:27 大小：1M 上传用户：songhuahua查看TA发布的资源 标签：python数据处理 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

主观评估作为人机工程研发过程中重要的评估手段,为整车开发提供重要的依据。每个主观评估问卷涉及到几百个问题和几十名评测人员的数据处理,传统主观评估数据处理流程非常耗时,需要进行大量的统计计算。最终的结果如果没有可视化展示,对于开发人员很难直观的去发现问题从而有针对性的解决问题。为了快速的对主观评估数据进行处理和有针对性的解决问题,借助Python编程语言对评估数据进行分析和可视化展示,进而更加高效、直观地将数据的变化趋势和规律展现给研究者。


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10.16638/j.cnki.1671-7988.2019.06.025  
基于 Python 的数据处理及图形化分析平台的  
设计开发  
张子良，陈俊豪，申明华  
（上海汽车集团股份有限公司技术中心，上海 201804）  
摘 要：主观评估作为人机工程研发过程中重要的评估手段，为整车开发提供重要的依据。每个主观评估问卷涉及  
到几百个问题和几十名评测人员的数据处理，传统主观评估数据处理流程非常耗时，需要进行大量的统计计算。最  
终的结果如果没有可视化展示，对 于 开 发 人 员 很 难 直 观 的 去 发现问题从而有针对性的解决问题。为了快速的对主观  
评估数据进行处理和有针对性的解决问题，借助 Python 编程语言对评估数据进行分析和可视化展示，进而更加高  
效、直观地将数据的变化趋势和规律展现给研究者。  
关键词：Python；人机工程；主观评估；可视化  
中图分类号：U462 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2019)06-71-03  
Design and development of data processing and graphical analysis platform  
based on python  
Zhang Ziliang, Chen Junhao, Shen Minghua  
（SAIC Motor Technical Center, Shanghai 201804）  
Abstract: Subjective evaluation, as an important means of evaluation in the process of ergonomics research and development,  
provides an important basis for vehicle development. Each subjective assessment questionnaire involves hundreds of  
questions and dozens of Evaluator's data processing. The traditional subjective assessment data processing process is very  
time-consuming and needs a lot of statistical calculation. If the final result is not visualized, it is difficult for developers to  
find problems intuitively and solve them pertinently. In order to deal with the subjective evaluation data quickly and solve the  
problem pertinently, the Python programming language is used to analyze and visualize the evaluation data, and then more  
efficiently and intuitively show the changing trend and rules of the data to researchers.  
Keywords: Python; Ergonomics; subjective assessment; visualization  
CLC NO.: U462 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2019)06-71-03  
表、公式和数据透视表对关系简单，规律可循的数据进行处  
前言  
理和可视化。对于较大和繁琐数据最终的结果展示和数据管  
理功能并不友好，并且存在一定的局限性。  
Excel 对于数据的存储和处理存在自身的优势，利用图  
Python 作为一个灵活性极高且轻量化的编程语言，可以  
很好的解决从数据导入、数据清理、数据分析、可视化展示、  
数据管理等完整的过程。Python 不仅在数据处理方面存在先  
天优势，而且有丰富的数据处理包，使用十分方便，用较少  
作者简介：张子良(1984-)，男，整车架构经理，工程师，就职于上  
汽集团股份有限公司技术中心整车集成部，从事整车架构管理和人  
机工程工作。  
71  
汽车实用技术  
的代码实现复杂的功能。  
2 所示。界面主要涉及对数据库、车型、问题、问卷以及结  
本文介绍了一种基于 Python 的全新的智能数据分析处 果的操作，不同车型的调查问卷可以导入数据库中，并实现  
理及可视化[1-8]展示的主观评估软件设计思路。该主观评估软  
件搭建了数据库，设置了数据的输入输出通道，并将数据以  
图形化的方式输出，以文本的方式输出问题，大大提高了评  
估数据的利用率，对于未来智能化主观评估[9-10]场景提供参  
考。  
数据库的更新。调查问卷的具体条目根据不同车型去设定，  
不同车型也可以采用相同的调查问卷，问卷主要涉及整车开  
发前期与人机相关的工程问题。例如，头部空间、腿部空间、  
车门扶手高度、门 槛 高度、娱乐屏手伸及范围等上百条问题。  
不同乘员对主观问题评价方式不同，且评价标准不一致，  
为了获得数据的全面性，需要更多乘员的评估数据。随着车  
型的增加以及调查问题的更改，评估数据的数量越来越大。  
通过数据库中的 SQL 语句的编译，只需创建一次过程就可以  
任意次调用，对 于 大量数据的处理仅仅是重复性的简单调用，  
提高了数据库的执行速度。  
1 可视化主观评估展示平台设计  
1.1 平台核心技术  
可视化数据分析软件采用了开源的 Python2.7 进行编写，  
并使用了 matplotlib、sqlite3、xlrd、wx、os、json 和 codes  
等模块。其中 Python 2.7 可以直接从网上下载，而模块可以  
用 pip 下载。问卷调查是一种典型的主观评价方法，对问卷  
调查的结果处理是软件的一大优势，调查结果不仅可以存储  
到数据库中，还能对数据进行处理分析并把数据的结果以图  
片和文档的形式展示出来。  
初始化数据库：会生成数据库及其四个表，并根据事先  
准备好的 Cars.xlsx 与 Questions.xlsx 文件添加表 Cars 和  
Questions 中的条目。  
打印数据库：可以打印数据库中所有表中的所有条目。  
增加/编辑车型：输入车型信息，根据输入编号自动选择增加  
或者编辑功能。如图 3 所示。对已存入数据库的车型可以调  
用查看，也可以增加新的车型信息。  
1.2 平台架构和输入  
为了实现主观评估数据的可视化，需要搭建数据库。数  
据库的内层主要是由车辆信息、人员信息、问卷信息以及问  
题信息组成，车辆信息和问题信息主要是由初始化文件生成，  
人员信息和问卷信息是由问卷输入。车型包括三厢轿车、两  
厢轿车、五座 SUV、七座 SUV、五座 MPV、七座 MPV 以  
及跑车，每个车型对应一个数据库。主观评价的流程是选取  
一定数量的测试者，对某款车型的关于人机问题进行评价打  
分。例如，方向盘的前后位置是否合适，加速踏板初始位置  
是否合适等。  
图 2 人机工程可视化界面  
其中评估人员信息有编号、姓名、性别、年龄、驾龄、  
身高、体重；车辆信息有编号、车名、品牌；问题信息有编  
号、内容、种类以及问题在对应车型图片上的 xy 坐标；问卷  
信息有编号、人员编号、汽车编号、问题评分。数据库平台  
的输入主要是人、车、问题和问卷四个表格组成，如图 1 所  
示，黑色圆圈代表主键，箭头代表外键。  
图 3 车型输入界面  
删除车型：输入想删除车型的编号，若不存在会有提示。  
在车型、问题以及问卷这三项内容中均增加了删除选项，方  
便剔除过时的车型信息。为了保证数据库运行效率和存入数  
据的可操作化，设置删除选项是解决问题的关键。  
增加/编辑问题：输入问题信息，根据输入编号自动选择  
增加或者编辑功能。每个问题对应一个编号，通过输入编号  
或者问题信息，均可以得到调查人群对该人机问题的评价。  
查询问题的界面如图 4 所示。  
图 1 数据库结构关系  
1.3 可视化展示  
图 4 输入问题界面  
删除问题：输入想删除问题的编号，若不存在会有提示，  
如图 5 所示。问题的删除需要谨慎操作，如果不慎删掉可用  
软件运行后会出现一个可以操作的图形用户界面，如图  
72  

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