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如何在没有嵌入的情况下使用tensorflow seq2seq?
我一直在研究使用张量流进行时间序列预测的 LSTM 现在 我想尝试序列到序列 seq2seq 在官方网站上有一个教程 展示了带有嵌入的 NMT 那么 如何在没有嵌入的情况下使用这个新的 seq2seq 模块呢 直接使用时间序列 序列 1 E
tensorflow
TimeSeries
forecasting
R 将时间序列中的重复行与数据表中的不同列类型组合起来
这个问题是建立在另一个问题的基础上的R 按 ID 将重复行与数据框中不同的列类型组合起来 我有一个带有列的数据表time以及其他一些不同类型的列 因子和数字 这是一个例子 dt lt data table time c 1 1 1 1 1
r
dataTable
TimeSeries
Aggregate
Python 中的多维/多变量动态时间扭曲 (DTW) 库/代码
我正在研究时间序列数据 可用的数据是多变量的 因此 对于每个时间实例 都有三个可用的数据点 格式 X 是 Z 这样就会实时生成一个上述格式的时间序列数据 我试图在另一个已经存储的时间序列基础数据中找到这个实时生成的时间序列的良好匹配 其大小
python
patternmatching
TimeSeries
dynamicprogramming
rpy2
JFreeChart - 将图表线的 SeriesStroke 从实线更改为单线虚线
此处接受的答案 JFreechart Java 如何绘制部分虚线和部分实线的线 帮助我开始改变图表上的系列划线 在单步执行我的代码并观察更改后 我发现我的系列笔画实际上在应该的时候 在某个日期 dashedAfter 之后 更改为 dash
Java
charts
jfreechart
TimeSeries
timeserieschart
na.locf 但不执行尾随 NA
我有以下时间序列 gt y lt xts 1 10 Sys Date 1 10 gt y c 1 2 5 9 10 lt NA gt y 1 2011 09 04 NA 2011 09 05 NA 2011 09 06 3 2011 09
r
TimeSeries
xts
zoo
如何按 NAN 值分割 pandas 时间序列
我有一个 pandas TimeSeries 如下所示 2007 02 06 15 00 00 0 780 2007 02 06 16 00 00 0 125 2007 02 06 17 00 00 0 875 2007 02 06 18
python
NumPy
split
pandas
TimeSeries
numpy.fft.fft 和 numpy.fft.fftfreq 有什么区别
我正在分析时间序列数据 希望提取 5 个主要频率分量并用作训练机器学习模型的特征 我的数据集是921 x 10080 每行是一个时间序列 总共有 921 个 在探索可能的方法时 我遇到了各种功能 包括numpy fft fft numpy
python
NumPy
TimeSeries
fft
如何找到信号周期(自相关与快速傅里叶变换与功率谱密度)?
假设有人想要找到给定正弦波信号的周期 从我在网上读到的内容来看 两种主要方法似乎采用傅里叶分析或自相关 我正在尝试使用 python 自动化该过程 我的用例是将这个概念应用于来自绕恒星运行的模拟物体的位置 或速度或加速度 时间序列的类似信号
python
TimeSeries
signals
fft
waveform
Pandas 按组时间累积总和
我有一个数据框 其中为每个 id 记录 1 个或多个事件 对于每个事件 都会记录 id 度量 x 和日期 像这样的东西 import pandas as pd import datetime as dt import numpy as np
python
pandas
groupby
TimeSeries
R 中 GARCH 的模拟
我正在对 GARCH 模型进行模拟 模型本身并不是太相关 我想问你的是关于优化 R 中的模拟 最重要的是 如果你看到任何矢量化的空间 我已经考虑过 但我看不到它 到目前为止我所拥有的是这样的 Let ht cond variance in
r
TimeSeries
Volatility
Pandas 可以绘制日期直方图吗?
我已经将我的系列强制转换为 dtype 的日期时间列datetime64 ns 虽然只需要一天的分辨率 不知道如何改变 import pandas as pd df pd read csv somefile csv column df da
python
pandas
matplotlib
TimeSeries
Python Statsmodel ARIMA 启动 [平稳性]
我刚刚开始使用 statsmodels 进行时间序列分析 我有一个包含日期和值的数据集 大约 3 个月 我在为 ARIMA 模型提供正确的顺序时遇到一些问题 我希望根据趋势和季节性进行调整 然后计算异常值 我的 价值观 不是固定的 stat
python
TimeSeries
StatsModels
从 Pandas DataFrame 创建时间序列
我有一个具有各种属性的数据框 包括一个日期时间列 我想提取其中一个属性列作为由日期时间列索引的时间序列 这看起来非常简单 我可以用随机值构造时间序列 正如所有 pandas 文档所示 但是当我从数据帧中这样做时 我的属性值全部转换为 NaN
python
pandas
Indexing
TimeSeries
Pandas:将日期范围解压缩为单个日期
Dataset 我有一个 1GB 的股票数据集 其中包含日期范围内的值 日期范围没有重叠 数据集按 股票代码 开始日期 排序 gt gt gt df head start date end date val ticker AAPL 2014
python
pandas
TimeSeries
在 PostgreSQL 中生成两个日期之间的时间序列
我有一个这样的查询 可以很好地生成两个给定日期之间的一系列日期 select date 2004 03 07 j i as AllDate from generate series 0 extract doy from date 2004
sql
postgresql
TimeSeries
postgresql91
generateseries
使用 R 的日历时间序列
如何制作日历时间序列图表this与ggplot2 我找不到任何东西 所以我继续写下来 Makes calendar time series plot The version rendered on the screen might look
r
charts
Calendar
ggplot2
TimeSeries
C3.js - 绘制从 InfluxDB 获取的时间序列时如何指定时间戳格式
influxDB 时间戳如下所示 2015 01 29T21 55 43 702900257Z 问题是我应该使用什么选项x axis当我用 C3 js 生成图表时 我得到的错误 无法将 x 2015 01 29T21 55 43 70290
timestamp
format
TimeSeries
c3js
InfluxDB
如何配置 flot 以在 y 轴零点处绘制缺失的时间序列?
我正在使用浮点 github上的浮动 用以下时间序列数据绘制图表 1357171200000 1 1357344000000 1 1357430400000 2 1357516800000 2 1357689600000 3 1357776
javascript
jQuery
Graph
TimeSeries
flot
将数据框转换为每月时间序列
我有一个 100 年每月数据 1200 个数据点 的数据框 其中月份在列中 年份在行中 我想将其转换为每月的时间序列 并且我尝试了多种方法 但没有一种方法可以创建正确的 时间 结构 问题在于 R 将数据框视为 12 个变量 月份 的 100
r
DataFrame
TimeSeries
Python:生成具有趋势的随机时间序列数据(例如周期性、指数衰减等)
我正在尝试生成一些具有趋势的随机时间序列 例如周期性 例如销售 指数下降 例如帖子上的 Facebook 点赞数 指数增长 例如比特币价格 普遍增加 股票行情 等 我可以生成普遍增加 减少时间序列如下 import numpy as np
python
pandas
NumPy
Random
TimeSeries
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