随着航天技术的发展，航天任务产生的数据量日益庞大。为了有效管理和分析这些数据，数据分析平台的应用显得尤为重要。本文将介绍如何构建一个基于Python的数据分析平台，以支持航天工程中的数据处理和分析。
首先，我们需要安装必要的库，如NumPy、Pandas和SciPy等。以下是一些基础代码示例：
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats
# 读取数据文件
data = pd.read_csv('satellite_data.csv')
# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)
# 数据统计分析
mean_values = data.mean()
std_deviation = data.std()
# 数据可视化
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist(data['altitude'], bins=50, color='blue', alpha=0.7)
plt.title('Satellite Altitude Distribution')
plt.xlabel('Altitude (km)')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()
以上代码展示了如何从CSV文件中读取数据、清洗数据、计算均值和标准差，并绘制卫星高度分布图。此外，还可以使用机器学习算法来预测卫星轨道变化趋势，例如：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = data[['time']]
y = data[['altitude']]
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
predictions = model.predict(X)
上述代码使用线性回归模型来预测卫星的高度变化趋势，这有助于更好地理解和管理航天任务中的数据。
