python文本数据处理（Python版本）

近期愈发察觉到，在限制我运用Python以及理解他人代码方面，主要瓶颈集中于数据处理能力的不足。
实际上，编程的核心本质在于数据处理，如何将文本、图像等各类数据通过Python进行读取、分割等操作，转化为一个N维矩阵，并将其输入至已有模型中，最终得出结果。而这一结果往往也以矩阵或向量的形式呈现。
因此，之所以面对众多模型和代码时感到无从下手，归根结底还是未能熟练掌握数据处理这一关键技能，缺乏对大规模数据进行高效解析的能力。为此，我打算选取一段他人代码中的内容作为例子，深入研究其中文本数据处理的精妙之处，力求提升自身在该方面的应用水平与理解深度。

1） 问题描述

数据：某地区在181天期间内的访问者记录，其格式如下所示，第一项为访问者的姓名，第二项则表示该访问者在181天内抵达该地区的具体时间。

本研究旨在对访客数据进行统计处理，并将其按照时间维度进行离散化，分别以天、周、小时为单位，构建一个7×26×24的三维矩阵。具体而言，矩阵中的每个数值对应某一特定区域在周X、第几周以及具体时刻的到访人数，例如[1,5,19]=100表示在第5周的周一晚上7点，该