Hmmm, näyttää siltä, että tämä on helppo toteuttaa funktiona on todella melko helppoa saada väärin ja on kannattanut hyvää keskustelua muistin tehokkuudesta Olen iloinen voidessani paisuttaa, jos se tarkoittaa tietäen, että jotain on tehty oikeassa Richard Sep 20 14 at 19 23.NumPy koska tietyn verkkotunnuksen erityisfunktion puuttuminen johtuu kenties siitä, että Core Teamin kurinalaisuus ja uskollisuus NumPy s prime - direktiiviin tarjoavat N-ulotteisen taulukkotyypin sekä tehtävät näiden ryhmien luomiseksi ja indeksoimiseksi. Kuten monta perustavaa laatua olevaa tavoitetta, tämä ei ole pienikokoinen, ja NumPy tekee sen loistavasti. Suurempi SciPy sisältää paljon suuremman kokoelman domain-spesifisiä kirjastoja, joita kutsutaan alipaketeiksi SciPy-laitteilla - esimerkiksi numeerinen optimointioptimointi, signaalinkäsittelysignaali ja integraalilaskenta integroituvat. että funktio, jonka olet, on ainakin jollakin SciPy-alipaketista, ehkä kuitenkin, etsisin ensin SciPy-skikit-kokoelmasta tunnistaa asiaankuuluvat skitit ja etsiä jotka ovat kiinnostuneita siellä. Scikit ovat itsenäisesti kehitettyjä paketteja perustuu NumPy SciPy ja ohjataan tiettyyn tekniseen discipline esim. scikits-image scikits-oppia jne. Monet näistä olivat erityisesti, mahtava OpenOpt numeerinen optimointi olivat erittäin arvostettuja, kypsät hankkeet pitkä ennen kuin päätyy asumaan suhteellisen uusiin scikits-riveihin. Scikitsin etusivulla yllättäen on listattu noin 30 tällaista scikittiä, vaikka ainakin useat niistä eivät enää ole aktiivisessa kehityksessä. Tämän neuvon johdosta saisi sinut skikit-timeeriesiin, mutta tämä paketti ei ole kauemmin aktiivisen kehityksen aikana Pandas on todellisuudessa tullut AFAIK, de facto NumPy-pohjainen aikasarja kirjasto. Pandas on useita toimintoja, joita voidaan käyttää laskea liukuva keskiarvo yksinkertaisin näistä on todennäköisesti rollingmean jota käytät niin so. Now , soita vain funktio rollingmean kulkemalla Sarja-objektissa ja ikkunan koossa, joka alla olevassa esimerkissämme on 10 päivää. Varmista, että se w orked - esim. verrattavat arvot 10 - 15 alkuperäisessä sarjassa verrattuna uuteen sarjaan, joka on tasoitettu liikkuvalla keskiarvolla. Toiminto rollingmean ja noin kymmenkunta muuta toimintoa on epävirallisesti ryhmitelty Pandas-dokumentaatioon otsikkorivin ikkunassa. , Pandas-toimintojen ryhmää kutsutaan eksponentiaalipainotetuiksi funktioiksi, esim. ewma, joka laskee eksponentiaalisesti liikkuvaa painotettua keskiarvoa. Tosiasia, että tämä toinen ryhmä ei sisälly ensimmäisiin liikkuviin ikkunatoimintoihin, on ehkä siksi, että eksponentiaalipainotetut muunnokset eivät tue kiinteäpituinen ikkuna. julkaisu 14.1. klo 6 38. Pelaan Pythonin hieman uudelleen, ja löysin siistin kirjan esimerkkeineen Yksi esimerkki on piirtää joitain tietoja. Minulla on tiedosto, jossa on kaksi saraketta ja minulla on tiedot, jonka piirrän tiedot vain hienosti, mutta harjoituksessa sanotaan Muuta ohjelmaa edelleen laskemalla ja piirrä, mistä r 5 määritellyt datan juoksevan keskiarvon ja tässä tapauksessa yk on sekunti Ond-sarakkeessa datatiedoston Onko ohjelma plot sekä alkuperäisen tiedot ja juoksevasti keskimääräinen samassa kuvaajassa. Joten pitkälle olen tähän. Joten miten laskea Summa Mathematica se on yksinkertainen, koska se on symbolinen manipulointi sumi, Esimerkiksi, kuinka laskea python-summa, joka ottaa jokaista kymmentä pistettä datasta ja laskee sen keskiarvon loppuun asti. Tarkastelin kirjaa, mutta en löytänyt mitään, mikä selittäisi tämän. D. Kiitos erittäin paljon. On olemassa ongelma hyväksytyn vastauksen mielestäni meidän täytyy käyttää päteviä sijasta sama täällä - palaa ikkuna, same. As esimerkki kokeilla MA tämän tietojoukon 1,5,7, 2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - tulos olisi 4 2,5 4,6 0,5 0,5 0,5 2,5 4,4 4,5 4,5 6,5 6,4 6,7 0,6 8 mutta joilla on sama antaa meille virheellisen tuotoksen 2 6,3 0,4 2,5 4,6 0,5 0,5 0,5 2,5 4,4 4,5 4,5 6,5 6, 4 6,7 0,6 8,6 2,4 8.Rusty koodi kokeilla tätä out. Try tätä voimassa sama ja katso, onko matematiikka järkevää. vastattu lokakuu 29 14 4 27.Haven t kokeillut tätä, mutta minä tarkastelen sitä, Se on ollut jonkin aikaa, koska olen koodannut Python dingod 29. lokakuuta 14 klo 7 07. dingod Miksi don? t kokeilla tätä nopeasti kanssa ruosteinen koodi ja näytteen tiedot asetettu yksinkertainen luettelo, olen lähetetty Joillekin laiskoja ihmisiä, kuten olin alussa - sen naamarit pois siitä, että liukuva keskiarvo on sinun pitäisi harkita muokkaamalla alkuperäisen vastauksen yritin sen juuri eilen ja kaksinkertainen tarkkailemisen minulle pelasi näyttäytyä huonoilta raportoimalla Cxo-tasolle Kaikki, mitä sinun tarvitsee tehdä, on kokeilla samaa liikkuvaa keskimäärää kerran voimassa ja muina aikoina samalla - ja kun olet vakuuttunut, anna minulle rakkaus aka-up-vote ekta 29. lokakuuta 14 klo 7 16.Time-sarjan analyysi tsa. sisältää malliluokkia ja toimintoja, jotka ovat käyttökelpoisia aikasarjan analyysiin. Tällä hetkellä on yksivaiheisia autoregressiivisia malleja AR, vektori autoregressiivisia malleja VAR ja yksivaiheisia autoregressiivisia liikkuvia keskimääriä ARMA. Se sisältää myös aikasarjoja kuvaavia tilastotietoja, kuten autokorrelaation, osittaisen autokorrelaatiofunktion ja periodogrammin, samoin kuin ARMA: n tai siihen liittyvien prosessien vastaavia teoreettisia ominaisuuksia. Siinä on myös menetelmiä autoregressiivisten ja liukuvien keskimääräisten viivepolynomien käsittelemiseksi. Lisäksi on käytettävissä tilastollisia testejä ja joitain hyödyllisiä helperfunktioita. Estimointi suoritetaan joko tarkan tai ehdollisen maksimikelpoisuuden tai ehdolliset vähiten neliöt, joko Kalman Filterin tai suorien suodattimien avulla. Nykyisin toiminnot ja luokat on tuotava vastaavasta moduulista, mutta pääluokat tulee saataville nimitilassa. Moduulirakenne on is. stattoolsin empiiristen ominaisuuksien ja testien sisällä. , acf, pacf, gr viha-syy-yhteyttä, adf-yksikön juuretestiä, ljung-box-testiä ja muita. armodel yksivariaattinen autoregressiivinen prosessi, estimointi ehdollisen ja tarkan maksimaalisen todennäköisyyden ja ehdollisen pienimmän squares. arimamodel-yksivarianttisen ARMA-prosessin kanssa, estimointi ehdollisen ja tarkan maksimaalisen todennäköisyyden ja ehdollisen vähiten - squares. vectorar, var-vektorin autoregressiivinen prosessi VAR-estimointimallit, impulssivasteanalyysi, ennustevirheen varianssien hajotukset ja datan visualisointityökalut. kalmanf-estimointiluokat ARMA: lle ja muille malleille, joilla on täsmällinen MLE käyttäen Kalman Filter. armaprocess-ominaisuuksia, tämä sisältää työkaluja muuntaa ARMA, MA ja AR edustus sekä acf, pacf, spektritiheys, impulssivaste toiminta ja vastaavat. samanlainen kuin armaprocess, mutta työskentelee taajuusalueella. tsatools ylimääräisiä apulähteitä, luoda matriisien muuttujien joukkoja, rakentaa regressoreja trendille, detrendille ja vastaaville. suodattimien auttajatoiminto suodatus aikasarjoille. Jotkin lisätoiminnot, jotka ovat myös hyödyllisiä aikasarjan analyysiin ovat esimerkiksi tilastollisten tilastollisten testien muissa osissa. Myös muita matemaattisia funktioita on saatavilla matplotlibissä, nitimessä ja näitä toimintoja suunnitellaan enemmän signaalinkäsittelyyn, jossa on pidempi aikasarja ja jotka toimivat useammin taajuustasossa. Kuvaavat tilastot ja testit. x, puolueeton, nöyryyttävä, fft.
Comments
Post a Comment