Python版本：Python3.6.2
一、日负荷曲线
摘自百度百科，日负荷曲线是描述一日内负荷随时间变化的曲线。
二、数据处理
数据:申请的爱尔兰开源用户用电数据，txt格式，一个文件将近400M，用写字板打开，很卡。
截取部分原始数据。数据附带的文档介绍，第一列是电表ID，第二列是时间，第三列是电量（kwh）。
其中，时间5位数，前3位表示天，后2位取值：1-48，即每半小时记录一次电表。
先导入Splunk,简单处理后，截取某一天中所有用户的用电数据：
现想将其转换成48个属性的矩阵数据，代码如下：
import csv
import numpy as npfilename = 'D:\sunfl\sunflower\study\Jupyter Notebook/file1_728_sort.csv'res = np.loadtxt(fname=filename,dtype=str,delimiter=',',skiprows=1,usecols=2)
#print(res)
data = [] #一维数组for i in range(len(res)):tt = eval(res[i])data.append(float(tt))
#print(data) #所有用户的电量数据都放在一维数组里count_row = round(len(data)/48)
data = np.array(data).reshape(count_row,48)
print(data) #处理成一行48个属性运行结果如下：
[[0.11 0.106 0.049 ... 0.02 0.02 0.02 ][1.113 1.083 1.08 ... 1.092 1.079 1.081][0.364 0.03 0.084 ... 0.089 0.03 0.091]...[1.027 0.158 0.238 ... 0.172 0.215 0.187][0.321 0.089 0.15 ... 0.073 0.158 0.088][0.477 0.142 0.273 ... 0.302 0.179 0.278]]每一行代表一个用户，一共48列，第0列表示00：30，第1列表示01：30···第47列表示00：00。
三、画日负荷曲线图
x = [i for i in range(48)]
for i in range(len(data)):plt.plot(x, data[i])
plt.show()#画出904个用户的用电曲线图
接下来用聚类算法画出聚类后的曲线，未完待续。。。
