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将大数据技术与智慧交通相结合,能够改善城市发展中的交通拥堵问题.针对交通参数提取烦琐和流程混乱的问题,本文首先对交通数据的预处理提出了一系列处理方法,之后基于Python强大的数据分析功能,利用NumPy、Pandas等构建了一个数据分析模型,对大量卡口数据进行交通参数的提取和挖掘,模型成功提取出交通量、行程时间、平均车速、排队长度、车辆周期延误等参数,为交通系统的评价和优化打下了坚实的基础;最后基于Python可视化库和ECharts对数据分析结果进行可视化处理,将数据以合适且丰富的方式展示,并依据ECharts强大的数据渲染性能,实现了海量数据的静态与动态可视化.