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使用 TimeGAN 建模和生成时间序列数据

在本文中，我们将研究时间序列数据并探索一种生成合成时间序列数据的方法。 时间序列数据 — 简要概述 时间序列数据与常规表格数据有什么不同呢？时间序列数据集有一个额外的维度——时间。...我们可以将其视为 3D 数据集。比如说，我们有一个包含 5 个特征和 5 个输入实例的数据集。 那么时间序列数据基本上是该表在第 3 维的扩展，其中每个新表只是新时间步长的另一个数据集。...使用TimeGAN生成时间序列数据 TimeGAN(时间序列生成对抗网络)是一种合成时间序列数据的实现。...，我们可以使用matplotlib绘制原始转换和合成转换。...为了生成更多的时间序列数据，我们通过ydata-synthetic库使用了TimeGAN架构。

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Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①②堆积柱状图目录使用Matplotlib和Pandas轻松堆积图表

=============================================== 使用Matplotlib和Pandas轻松堆积图表 为何要绘制堆积图表 因为堆积图标可以表示多个变量或者分组内部的构成比...但是一般情况下使用Matplotlib创建堆积条形图可能很困难。...因为堆叠图需要的数据不是典型的行列dataframe，经典的数据框行为观测值，列为属性，而需要绘制堆积图表时是其他形式，甚至可能不是数据框而是多个series。...绘制三个图层的叠加图 下面是一个示例数据框，数据以列为单位。 在这种情况下，我们要创建一个堆积图，使用Year列作为x轴刻度线，Month列作为图层，Value列作为每个月的高度。...使用Pivot 虽然上述方法效果很好，但必须有更好的方法。在这里Pandas可能更好的解决该问题里。pivot函数接受索引的参数（x轴和Y轴），类似于R语言中的整理转置reshape或者cast函数。

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Matplotlib时间序列型图表（1）

在前三篇文章中，我们系统介绍了python内置库和pandas中常见的时间处理方法，以此为基础，进入到我们今天的主题——时间序列图的绘制。...时间序列图简介 时间序列图强调数据随时间的变化规律或趋势，X轴一般为时序数据，Y轴为数值型数据，包括了折线图、面积图、雷达图、日历图、柱形图等。...其中折线图是用来显示时间序列变化趋势的标准形式，非常适合用于显示相等时间间隔下的数据趋势。 本篇文章我们将学习绘制以下图表（滑动以浏览）： OK，现在开始我们的学习之路吧。...---- 1 折线图 时间折线图语法与matplotlib的plot语法一致，只不过将x轴换为了时间数据。...在plotnine中进行绘制月日历图时，使用geom_tile()函数来绘制每日的”瓦片“，借助facet_wrap()函数分面绘制逐月的图像。关键在于月、周、日数据的转换。

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Python绘制时间序列数据的时序图、自相关图和偏自相关图

时序图、自相关图和偏相关图是判断时间序列数据是否平稳的重要依据。...本文涉及的扩展库numpy、pandas、statsmodels一般可以使用pip进行在线安装，如果安装失败，可以到http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载相应的...另外，绘制自相关图的函数plot_acf()和绘制偏自相关图的函数plot_pacf()还有更多参数可以使用，请自行挖掘和探索。...(data).show() # 绘制偏自相关图 plot_pacf(data).show() 某次运行得到的随机数据为： 营业额 2017-06-01 333...从时序图来看，有明显的增长趋势，原始数据属于不平稳序列。 相应的自相关图为： ? 从自相关图来看，呈现三角对称形式，不存在截尾或拖尾，属于单调序列的典型表现形式，原始数据属于不平稳序列。

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画图实战-Python实现某产品全年销量数据多种样式可视化

； 本文主要针对某产品全年销量数据，绘制各种不同样式的图表，以不同样式展示数据； 学习本文建议对Python的matplotlib第三库有一定的了解。...Matplotlib安装 直接使用pip安装即可： pip install matplotlib 产品订单量-折线图 某产品全年订单量数据 以下是某产品全年的销量数据： 某产品 Jan Feb Mar...数据提取和分析 我们可以把月份用以下变量表示： month = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug",...[sys.executable, "-m", "pip", "install", "matplotlib"]) import matplotlib.pyplot as plt month = ["Jan...绘制条形图 条形图中我们绘制双条形，一条是每月的退货量及对应价格，一条是每月的订单量和销售额； 针对我们提供的数据，可以把坐标定义为： x1 = indent y1 = m1 x2= returned

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【干货书】实用时间序列分析：使用Python掌握时间序列数据处理、可视化和建模

由于有太多项目需要基于过去数据的趋势分析和预测，时间序列分析是任何现代数据科学家知识库中的一个重要工具。本书将为您提供工具和技术，使您能够自信地思考问题，并在时间序列预测中提出解决方案。...因此，许多数据科学家更喜欢使用Python来实现由数据处理、模型构建和模型验证组成的整个项目流程。此外，Python提供了易于使用的api来处理、建模和可视化时间序列数据。...讨论了从横断面到时间序列的转变以及数据分析的附加复杂性。描述了使时间序列数据具有特殊性的特殊数学性质。几个示例演示了如何使用探索性数据分析来可视化这些属性。...第二章，理解时间序列数据，涵盖了三个主题，先进的预处理和可视化的时间序列数据，通过重采样，分组，和移动平均线的计算;平稳性和统计假设检验来检测时间序列的平稳性以及对非平稳时间序列进行平稳化的各种时间序列分解方法...第三章，基于指数平滑的方法，涵盖了基于平滑的模型使用Holt-Winters方法的一阶捕获水平，二阶平滑水平和趋势，并说明更高阶平滑，捕捉水平，趋势和季节的时间序列数据集。

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动手实战 | 使用 Python 进行时间序列分析的 8 种绘图类型

评估时间序列数据以确定相关统计数据和其他数据属性的技术称为时间序列分析。任何具有重复模式的时间序列，包括金融市场、天气和社交媒体统计数据，都可能受到影响。...本文介绍了几种类型的绘图，可帮助您使用 Python 进行时间序列分析，并提供使用可免费访问的数据集的详细示例。...线图 用直线连接数据点的简单可视化称为线图。提供时间序列数据的连续视图，强调变量随时间的趋势和变化。它主要用于跟踪数据中的长期模式。 我们的研究中使用线图来显示太阳上可见的黑子数量的长期趋势。...现在让我们用 python 来绘制它 # 折线图 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(7, 5)) plt.plot(data) plt.xlabel...时间序列分析为在任何需要序列数据的领域（包括经济、金融、气候研究和其他领域）获取深刻见解和做出数据驱动决策提供了重要工具。

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干货案例 | Pandas数据可视化怎么做？

常见的数据可视化库有： matplotlib 是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。...数据读取：pd.read_csv/pd.read_excel 数据清洗（预处理）：理解pandas中的apply和map的作用和异同 可视化，兼容matplotlib语法(今天重点) 准备工作 如果你之前没有学过...使用的是伦敦天气数据，一开始我们只有12个月的小数据作为例子 #jupyter notebook中需要加这行代码 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot...#grid绘制格线 df.plot(x='Month', y='Tmax', kind='line', grid=True) plt.show() ?...上图绘制有两个小问题： legend图例不应该显示 月份的显示用数字不太正规 df.index = ['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep

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超长时间序列数据可视化的6个技巧

时间序列是由表示时间的x轴和表示数据值的y轴组成，使用折线图在显示数据随时间推移的进展时很常见。它在提取诸如趋势和季节性影响等信息方面有一些好处。 但是在处理超长的时间轴时有一个问题。...)] df_temp.head() 绘制时间序列图 下面的代码展示了如何从DataFrame绘制一个基本的时间序列图。...px.box(df_temp, x='month_year', y='meantp') 5、分组并显示比例 这种方法可以将时间序列图转换为热图，结果将显示总体平均月温度，并且可以使用颜色标度来比较数据的大小...总结 对时间序列进行可视化可以提取趋势或季节效应等信息。使用简单的时间序列图显示超长时间序列数据可能会由于重叠区域而导致图表混乱。...本文展示了6种用于绘制长时间序列数据的可视化方法，通过使用交互函数和改变视角，我可以使结果变得友好并且能够帮助我们更加关注重要的数据点。 最后这些方法只是一些想法。

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用Python绘制全国各省新型冠状病毒疫情状况

本书先介绍了python语言编程基础知识，以及使用numpy和pandas两个包的数据操作方法；再对比了matplotlib、seaborn和plotnine三个包的图形语法。...本书系统性地介绍了使用matplotlib、seaborn和plotnine绘制类别对比型、数据关系型、时间序列型、整体局部型、地理空间型等常见的二维和三维图表的绘制方法。...另外，本书也介绍了商业图表与学术图表的规范与差异，以及如何使用matplotlib包绘制HTML交互页面动画。 除此之外，书中还介绍了动态条形图和动态三维柱形地图的绘制。...② 使用ggplot2包及其拓展包绘制类别对比型、数据关系型、时间序列型、整体局部型、地理空间型等常见的二维图表的方法，ggraph、igraph circlize等包绘制层次、 网络关系型图表，以及使用...关于作者 张杰 数据分析与可视化极客 EasyCharts微信公众号联合主创 著有15篇SCI(E)和SSCI学术论文 出版专著《Excel 数据之美：科学图表与商业图表的绘制》和《R语言数据可视化之美

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Kaggle Tabular Playground Series - Jan 2022 的baseline和日期特征处理

在我看来，2022 年 1 月的竞赛问题是对涵盖几年时间的销售额的预测，这可以用机器学习构成一个时间序列。...首先要导入运行程序需要的库，numpy，Pandas，matplotlib 和 seaborn： 然后我使用 Pandas 读取csv 并将它们转换为df 我使用 seaborn 来分析目标，[‘num_sold...我再次分析了目标，一旦删除了异常值，数据列的形状就大大改善了： 我创建了一个新的df，这个df包含了train和test的数据： 除此以外，我还删除了 id_row 因为它不是必需的： 然后使用pandas...处理时间特征： 日期列转换成时间戳后，我创建了一个新列 [‘day_of_week’] 并使用 datetime 来确定这一天属于一周中的哪一天。...理想情况下，分数应尽可能低： 我使用 matplotlib 绘制预测值与真实值的关系图： 然后我在测试集上预测： 一旦我对测试集进行了预测，我就可以提交的数据了： 我取得的分数，可以从下面的屏幕截图中看出

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人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline2：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模

测试数据为国际多个海洋资料同化结果提供的随机抽取的$N$段长度为12个月的时间序列，数据采用npy格式保存，维度为(12, lat, lon, 4)，第一维度为连续的12个月份，第四维度为4个气候变量，...但是使用整数1~12不能反映12月与1月相邻这一特点，因此需要借助三角函数的周期性，同时考虑到单独使用sin函数或cos函数会存在某些月份的函数值相同的现象，因此同时使用sin函数和cos函数作为两个新增月份特征...由于每条数据在时间上有重叠，我们取数据的前12个月拼接起来，就得到了长度为（数据条数×12个月）的序列数据，如图1所示： 图片 然后我们以每个月为起始月，接下来的12个月作为模型输入X，后24个月的Nino3.4..., cmip_month_cos, cmip5_info, cmip6_info[1]*cmip6_info[2]) # 得到扁平化后的数据维度为（模式数×序列长度×纬度×经度×特征数），其中序列长度...因为我们通过多层LSTM要获得的并非一个时间序列，而是要抽取出一个关于输入序列的特征表达，因此最后我们使用最后一个LSTM层的隐层输出h_n作为全连接层的输入。

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Kaggle Tabular Playground Series - Jan 2022 的baseline和日期特征处理

在我看来，2022 年 1 月的竞赛问题是对涵盖几年时间的销售额的预测，这可以用机器学习构成一个时间序列。...首先要导入运行程序需要的库，numpy，Pandas，matplotlib 和 seaborn： 然后我使用 Pandas 读取csv 并将它们转换为df： 我使用 seaborn 来分析目标，[‘...我再次分析了目标，一旦删除了异常值，数据列的形状就大大改善了： 我创建了一个新的df，这个df包含了train和test的数据： 除此以外，我还删除了 id_row 因为它不是必需的： 然后使用pandas...处理时间特征： 日期列转换成时间戳后，我创建了一个新列 [‘day_of_week’] 并使用 datetime 来确定这一天属于一周中的哪一天。...理想情况下，分数应尽可能低： 我使用 matplotlib 绘制预测值与真实值的关系图： 然后我在测试集上预测： 一旦我对测试集进行了预测，我就可以提交的数据了： 我取得的分数，可以从下面的屏幕截图中看出

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Python:动态全国各省新型冠状病毒疫情变化

# 具体实现代码 我们使用下载的china.shp和china_nine_dotted_line.shp两个文件，可以绘制如下所示的带南海地区单独展示的中国地图 ?...本书先介绍了python语言编程基础知识，以及使用numpy和pandas两个包的数据操作方法；再对比了matplotlib、seaborn和plotnine三个包的图形语法。...本书系统性地介绍了使用matplotlib、seaborn和plotnine绘制类别对比型、数据关系型、时间序列型、整体局部型、地理空间型等常见的二维和三维图表的绘制方法。...另外，本书也介绍了商业图表与学术图表的规范与差异，以及如何使用matplotlib包绘制HTML交互页面动画。...本文来源即将出版的新书《python数据可视化之美》之动态图表的绘制，除此之外，书中还介绍了动态条形图和动态三维柱形地图的绘制。

1.3K10

干货：12个案例教你用Python玩转数据可视化（建议收藏）

作为一个数据艺术家以及有经验的Python程序员，我们可以从matplotlib、Seaborn、Bokeh和ggplot这些库里面选择一些来使用。...（6）以下几行代码绘制了数据集： %matplotlib inline plot(df) 请参见以下截图了解最终结果： ?...10 显示地图 无论是处理全球数据还是本地数据，使用地图都是一个适合的可视化方式。我们需要用坐标来将数据定位到地图上，通常我们使用的就是这个点的经度和纬度。有很多现有的文件格式可以存储地理位置数据。...TSV文件包含了超过4000个城市的按时间序列的人口数据，可以在这里获得： https://nordpil.com/resources/world-database-of-large-cities/ 1...12 使用影响图高亮数据 类似于气泡图，影响图（influence plot）会考虑到单个数据点拟合、影响和杠杆之后的残差。残差的大小绘制在垂直轴上，并且可以标识数据点是异常值。

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joypy，一个Python绘制脊线图的工具库！

你好，我是郭震 今天介绍脊线图的绘制。 脊线图（Ridgeline Plot）介绍 脊线图，又称为Joy Plot，是一种用于展示和比较多个组数据分布的可视化工具。...这种图形以层叠和重叠的方式展示每个组的密度估计或频率分布，使得不同组之间的比较直观且具有艺术美感。 脊线图特别适合展示数据如何随时间或条件变化，常用于金融、气象、社会科学等领域。...绘制脊线图的步骤解释 以下是基于Python中joypy库来绘制脊线图的详细步骤解释： # 导入必要的库 import pandas as pd import joypy from matplotlib...和matplotlib.cm用于图形展示和颜色映射。..., figsize=(12, 8), overlap=0.1 # 控制重叠 ) **joypy.joyplot()**：调用joyplot函数绘制脊线图，指定按Month分组，使用Temperature

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