renumics/f1_dataset|赛车数据数据集|数据分析数据集

该数据集包含2023年蒙特利尔大奖赛的Formula1赛车遥测数据，通过Ergast API和fastf1库获取。数据集特征包括时间、驾驶员信息、圈数、速度、轮胎状态等，以及图像和嵌入序列数据。数据集分为训练集，包含1317个样本。

原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

• 特征列表:
  • Time: 类型为 duration[ns]
  • Driver: 类型为 string
  • DriverNumber: 类型为 string
  • LapTime: 类型为 duration[ns]
  • LapNumber: 类型为 float64
  • Stint: 类型为 float64
  • PitOutTime: 类型为 duration[ns]
  • PitInTime: 类型为 duration[ns]
  • Sector1Time: 类型为 duration[ns]
  • Sector2Time: 类型为 duration[ns]
  • Sector3Time: 类型为 duration[ns]
  • Sector1SessionTime: 类型为 duration[ns]
  • Sector2SessionTime: 类型为 duration[ns]
  • Sector3SessionTime: 类型为 duration[ns]
  • SpeedI1: 类型为 float64
  • SpeedI2: 类型为 float64
  • SpeedFL: 类型为 float64
  • SpeedST: 类型为 float64
  • IsPersonalBest: 类型为 bool
  • Compound: 类型为 string
  • TyreLife: 类型为 float64
  • FreshTyre: 类型为 bool
  • Team: 类型为 string
  • LapStartTime: 类型为 duration[ns]
  • LapStartDate: 类型为 timestamp[ns]
  • TrackStatus: 类型为 string
  • Position: 类型为 float64
  • Deleted: 类型为 bool
  • DeletedReason: 类型为 string
  • FastF1Generated: 类型为 bool
  • IsAccurate: 类型为 bool
  • DistanceToDriverAhead: 类型为 sequence，包含 float64
  • RPM: 类型为 sequence，包含 float64
  • Speed: 类型为 sequence，包含 float64
  • nGear: 类型为 sequence，包含 float64
  • Throttle: 类型为 sequence，包含 float64
  • Brake: 类型为 sequence，包含 float64
  • DRS: 类型为 sequence，包含 float64
  • X: 类型为 sequence，包含 float64
  • Y: 类型为 sequence，包含 float64
  • Z: 类型为 sequence，包含 float64
  • gear_vis: 类型为 image
  • speed_vis: 类型为 image
  • RPM_emb: 类型为 sequence，包含 float64
  • Speed_emb: 类型为 sequence，包含 float64
  • nGear_emb: 类型为 sequence，包含 float64
  • Throttle_emb: 类型为 sequence，包含 float64
  • Brake_emb: 类型为 sequence，包含 float64
  • X_emb: 类型为 sequence，包含 float64
  • Y_emb: 类型为 sequence，包含 float64
  • Z_emb: 类型为 sequence，包含 float64
  • portrait: 类型为 image

数据集分割

• train:
  • 字节数: 561415487.5469999
  • 样本数: 1317

数据集大小

• 下载大小: 300522146
• 数据集大小: 561415487.5469999

配置

• 配置名称: default
  • 数据文件:
    • 分割: train
    • 路径: data/train-*

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集的构建基于2023年蒙特利尔一级方程式大奖赛的赛事遥测数据，通过Ergast API获取，并利用fastf1库进行处理。数据涵盖了赛事中的各项详细指标，包括时间、速度、档位等，以及与之相关的图像数据，如档位可视化图像和速度可视化图像。数据集分为训练集，为后续模型训练和数据分析提供了丰富的信息资源。

特点

f1_dataset数据集的特点在于其包含的丰富维度信息，不仅包括基本的赛事数据，如驾驶员、圈数、时间等，还涉及更细粒度的数据，如各赛段的用时、速度、档位等序列数据，以及图像数据。此外，数据集中还包含了诸如是否为个人最佳成绩、轮胎寿命等特殊信息，为深入分析提供了可能。

使用方法

使用该数据集时，用户首先需要通过pip安装renumics-spotlight工具。之后，利用datasets库加载数据集，并通过spotlight工具对数据进行可视化探索。用户可以根据需要选择不同的数据类型进行查看，如序列数据和嵌入数据等，从而对数据集有一个直观而深入的了解。

背景与挑战

背景概述

在赛车领域的数据科学研究中，'renumics/f1_dataset'数据集的构建具有里程碑意义。该数据集由Renumics团队在2023年创建，主要收集了蒙特利尔 Formula1 大奖赛的赛事遥测数据。数据集涵盖了驾驶员信息、圈时、速度、档位、刹车、油门等多种维度，为研究人员提供了深入了解赛车性能和驾驶行为的宝贵资源。该数据集不仅丰富了赛车运动的数据分析领域，也为智能驾驶系统的研发提供了实验基础。

当前挑战

该数据集在构建过程中面临着多方面的挑战。首先，赛车数据的实时采集和处理要求高，确保数据的准确性和实时性是关键。其次，数据的多维度特性和序列化的结构增加了存储和处理的复杂性。此外，如何在海量的数据中提取有效信息，构建准确的数据模型，也是当前研究的重要挑战。在领域问题上，该数据集的挑战包括如何利用遥测数据提高赛车性能，优化驾驶策略，以及确保赛车的安全性和稳定性。

常用场景

经典使用场景

在当代赛车运动研究领域，renumics/f1_dataset数据集凭借其详尽的Formula1蒙特利尔2023大奖赛 telemetry数据，成为分析赛车性能、车手驾驶策略及赛事动态的重要工具。该数据集最经典的使用场景在于，通过对车手和时间数据的深入分析，研究者能够量化车手在不同赛段的表现，进而评估其驾驶技巧和策略的优劣。

实际应用

在实际应用中，renumics/f1_dataset数据集被广泛运用于车队策略分析、车手训练模拟以及赛车设计优化等领域。通过该数据集，车队能够精确分析比赛中每个环节的性能瓶颈，为车手提供针对性的训练，同时为赛车的设计迭代提供数据支持，增强赛车的竞争力。

衍生相关工作

基于renumics/f1_dataset数据集，学术界和工业界衍生出了大量相关研究工作，如赛事预测模型、车手行为模式分析以及赛车性能优化算法等。这些工作不仅丰富了赛车运动的科学理论体系，也为赛车运动的商业化推广提供了技术支撑。