依赖于观测值的频率，典型的时间序列可分为每小时、每天、每周、每月、每季度和每年为单位记录。有时，你可能也会用到以秒或者分钟为单位的时间序列，比如，每分钟用户点击量和访问量等等。...因为所有的值都是正值，你可以在Y轴的两侧进行显示此值以强调增长。...4.2 月度（季节性）箱线图和年度（趋势）分布 你可以季节间隔将数据分组，并看看在给定的年份或月份当中值是如何分布的，以及随时间推移它们是如何比较的。...5 时间序列的加法和乘法 基于趋势和季节性的本质，时间序列以加法或乘法的形式建模，其中序列里的每个观测值可被表达为成分的和或者积： 加法时间序列：值=基线水平+趋势+季节性+误差 乘法时间序列：值=基线水平...最佳拟合线可从以时间步长为预测变量获得的线性回归模型当中获得。
本文的主要内容： 如何利用前面周期中的观测值进行周期跟随预测。 如何利用前面n个周期中相同的时间窗口观测值进行跟随预测。 如何将周期跟随预测算法应用在以天/月为时间间隔的数据集上。...举例来说，如果数据的观测频率是月，我们现在要预测二月的观测值，当设定时间窗的个数为1时，模型将使用去年二月的观测值作为预测值。 当设定的时间窗个数为2时，模型将使用过去两年的观测值取平均作为预测值。...从图中我们既可以看到周期性的波动，也可以看到整体的上升趋势。 [每月汽车销量折线图] 最后两年的数据将作为测试集，我们将在前几年数据的基础上建立周期跟随模型。...[滑动窗个数与均方误差关系折线图] 研究案例2：月度信纸销量数据集 数据集的基本单元时一个月的信纸销量（数据来源：Makridakis和Wheelwright，1989），总共包括147个月的观测值。...[每日温度预测值均方根误差与选取的时间窗个数的关系] 想象一下，如果这里的数据集为月度的，我们同样也可以利用周期跟随模型达到很好的性能。
下方示例代码加载并生成已加载数据集的视图。 ? 运行该示例，以Pandas序列的形式加载数据集，并打印出头5行。 ? 然后就可生成显示明显增长趋势的序列线图。 ?...对测试数据集的持续性（persistence）预测（天真预测）的误差为136.761（单位：洗发水月度销量）。这种预测方法为测试工具提供了一个较低的性能合格界限。...具体来说，就是使用 lag=1差分移除数据中的增长趋势。 将时间序列问题转化为监督学习问题。具体来说，就是将数据组为输入和输出模式，上一时间步长的观察值可作为输入用于预测当前时间步长的观察值。...转化观察值使其处在特定区间。具体来说，就是将数据缩放带 -1 至1的区间内，以满足LSTM模型默认的双曲正切激活函数。...这样做的目的是希望滞后观察额外的上下文可以改进预测模型的性能。 在训练模型之前，将单变量时间序列转化为监督学习问题。时间步长的数目规定用于预测下一时间步长(y)的输入变量(X)的数目。
柱状图 柱状图通常被用于表示分类变量，它只显示平均值(或其他参数值)。 为了使用这个图，为x轴选择一个分类列(物种)，为y轴选择一个数值列(花瓣长度)。...点线图 点线图是一种统计图表，用于显示一组数据及其变异性的平均值或集中趋势。 点线图通常用于探索性数据分析，以快速可视化数据集的分布或比较多个数据集。...计数图 计数图是一种分类图，它显示了分类变量的每个类别中观测值的计数。 它本质上是一个柱状图，其中每个柱的高度代表特定类别的观测值的数量。 计算数据集中每个物种的样本总数。...在上图中，每个数据点表示为一个点，并且这些点的排列使得它们在分类轴上不会相互重叠。 在这里，所有萼片宽度数据点以不同的方式代表每个物种的一个点。 12....特征图 特征图可视化了数据集中变量之间的两两关系。 创建了一个坐标轴网格，将所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。
时间序列可视化 因为所有的值都是正值，你可以在Y轴的两侧进行显示此值以强调增长。...4.2 月度（季节性）箱线图和年度（趋势）分布 你可以季节间隔将数据分组，并看看在给定的年份或月份当中值是如何分布的，以及随时间推移它们是如何比较的。...箱线图将年度和月度分布变得很清晰。...时间序列的加法和乘法 基于趋势和季节性的本质，时间序列以加法或乘法的形式建模，其中序列里的每个观测值可被表达为成分的和或者积： 加法时间序列：值=基线水平+趋势+季节性+误差 乘法时间序列：值=基线水平...最佳拟合线可从以时间步长为预测变量获得的线性回归模型当中获得。对更复杂的模型，你可以使用模型中的二次项（x^2）； 2. 从我们之前提过的时间序列分解当中减掉趋势成分； 3. 减去均值； 4.
运行该示例，以 Pandas 序列的形式加载数据集，并打印出头5行。 ? 然后生成显示增长持续性的序列线图。 ?...洗发水月度销量数据集线图 试验测试设置 我们将把洗发水销量数据集分为两组：训练组和测试组。 前两年的销售数据将作为训练数据集，最后一年的数据将作为测试组。 例如： ?...转化观察值使其处于特定区间。 将时间序列转化为监督学习 Keras中的LSTM模型假设您的数据分为两部分：输入（X）和输出（y）。...可以从观察中移除该趋势，然后再添加至预测中，将预测恢复至原始区间并计算出相当的误差值。 移除趋势的标准方法是差分数据。也就是从当前观察值（t）中减去从上一时间步（t-1）得到的观察值。...鉴于训练数据集的形式定义为X输入和y输出，必须将其转化为样本/时间步/特征的形式，例如： ?
运行该示例，以 Pandas 序列的形式加载数据集，并打印出头5行。 然后生成显示增长持续性的序列线图。 洗发水月度销量数据集线图 试验测试设置 我们将把洗发水销量数据集分为两组：训练组和测试组。...同时生成测试数据集（蓝色）对比预测值（橙色）的线图，在背景中显示持续性模型预测。...转化观察值使其处于特定区间。 将时间序列转化为监督学习 Keras中的LSTM模型假设您的数据分为两部分：输入(X)和输出(y)。...鉴于训练数据集的形式定义为X输入和y输出，必须将其转化为样本/时间步/特征的形式，例如： LSTM层必须使用 “batch_input_shape” 语句作为元组定义输入数据的形态，该语句详细规定读取没批数据的预期观察值数...同时生成了测试数据（蓝色）对比预测数据（橙色）的线图，为模型技能提供了背景。 LSTM预测对比预期值的线图 作为后注，你可以通过一个简单的试验帮助建立对测试工具和所有转化和逆向转化的信任。
你可以很好地看到该趋势并且在年份箱线图当中看到它是怎样变化的。同样地，你也可以做一个月份箱线图来可视化月度分布情况。...4.2 月度（季节性）箱线图和年度（趋势）分布 你可以季节间隔将数据分组，并看看在给定的年份或月份当中值是如何分布的，以及随时间推移它们是如何比较的。...年度和月度箱线图 箱线图将年度和月度分布变得很清晰。并且，在阅读箱线图当中，12月和1月明显有更高的药品销售量，可被归因于假期折扣季。 到目前为止，我们已经看到了识别模式的相似之处。...时间序列的加法和乘法 基于趋势和季节性的本质，时间序列以加法或乘法的形式建模，其中序列里的每个观测值可被表达为成分的和或者积： 加法时间序列：值=基线水平+趋势+季节性+误差 乘法时间序列：值=基线水平...最佳拟合线可从以时间步长为预测变量获得的线性回归模型当中获得。对更复杂的模型，你可以使用模型中的二次项（x^2）； 2. 从我们之前提过的时间序列分解当中减掉趋势成分； 3. 减去均值； 4.
前言 条形图（bar chart），也称为柱状图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表，长方形的长度与它所对应的变量数值呈一定比例。...它提供了一个广泛的功能集，使得用户可以创建各种类型的图表，包括折线图、散点图、条形图、饼图、直方图等等。Matplotlib 可以轻松地将数据转换为可视化图表，帮助我们更好地理解和分析数据。...使用 plt.xlabel('Categories') 和 plt.ylabel('Values') 分别添加了 x 轴和 y 轴的标签，将 x 轴标签设置为 'Categories'，y 轴标签设置为...使用 plt.title('月度开支') 添加了一个标题，将图表的标题设置为 '月度开支'。...使用 plt.xlabel('月份') 和 plt.ylabel('开支（元）') 分别添加了 x 轴和 y 轴的标签，将 x 轴标签设置为 '月份'，y 轴标签设置为 '开支（元）'。
主要的可视化视图 比较：比较数据间各类别的关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图； 联系：查看两个或两个以上变量之间的关系，比如散点图； 构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化...离散变量和连续变量： 离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量. 例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得....seaborn 折线图： 折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势。...其中参数 data 为 DataFrame 类型，x、y 是 data 中的变量。...其中参数 data 为 DataFrame 类型，x、y 是 data 中的变量。
，以构建我们的分析。...构建折线图 首先构建一个折线图，用来显示六个月来GOOG每周收盘价的指数趋势 从上图可视化菜单中选择折线图，然后选择Y轴（Y-Axis）的聚合函数为Max，字段为close。...将上述折线图保存并命名，随后可在仪表盘中使用 ? 构建柱状图 构建一个垂直柱状图呈现六个月内的成交量变化趋势 在可视化菜单中选择垂直柱状图，选择Y轴的聚合函数为Sum，字段为volume。...构建数据表 数据表以表格的形式显示某些组合聚合结果的详细数据 创建一个六个月内的月度平均成交量的数据表 在可视化菜单中的数据表，点击拆分行（split rows），选择度量值 的聚合函数为求平均值 （Average...在桶的区域，选择聚合函数为基于@timestamp字段的日期直方图，间隔为月度（Monthly） ?
图中 x 轴表示滞后值，y 轴上 -1 和 1 之间则表现了这些滞后值的正负相关性。 蓝色区域中的点表示统计学显着性。滞后值为 0 相关性为 1 的点表示观察值与其本身 100% 正相关。...时间序列到监督学习 通过将滞后观察（例如t-1）作为输入变量，将当前观察（t）作为输出变量，可以将单变量的月度汽车销量数据集转换为监督学习问题。...在以下示例中，我们创建了一个包含 12 个月滞后值的新时间序列，以预测当前的观察结果。 代码中 12 个月的迁移表示前 12 行的数据不可用，因为它们包含 NaN 值。...在下面的实例中，我们加载了上一节中创建的数据集的监督性学习视图，然后利用随机森林模型（代码中为RandomForestRegressor），总结了 12 个滞后观察中每一个的相对特征重要性得分。...RFE 可以创建预测模型，对特征值赋予不同的权值，并删掉那些权重最小的特征，通过不断重复这一流程，最终就能得到预期数量的特征。
时间图 时间序列数据最基本的表示形式之一是时间图，有时称为时间序列图。x 轴是时间，y 轴是相关变量，按时间顺序显示数据点。...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。...另一方面，时间图是线图的一种特殊形式，专注于可视化变量如何随时间变化，其中时间是 x 轴变量。时间图在处理时间序列数据时特别有用，其中观察值按时间顺序排序并以规则的时间间隔记录。...依季节情节 季节性图将时间序列数据分解为季节性分量，以说明在预定时间间隔（例如年度或每月周期）内重复出现的模式。它使我们能够识别太阳黑子活动的反复趋势，例如全年活动的变化。...其主要目标是通过确定连续数据点的指定窗口的平均值来消除短期波动并揭示数据的长期趋势。 对窗口内的数据点进行平均，并将结果值显示在图表上以生成移动平均图。
折线图看趋势 折线图在股市中地位是不可撼动的，折线图即股票走势图也就是K线图，是股民们分析股市历史数据即走势的重要图形，通常分为，日、周、月、季、年K线图。...散点图看相关性 散点图表示因变量（Y轴数值）随自变量（X轴数值）变化的大致趋势，从而选择合适的函数对数据点进行拟合；散点图中包含的数据越多，比较的效果也越好。...可以使用散点图提供关键信息： 1、变量之间是否存在数量关联趋势； 2、如果存在关联趋势，是线性还是曲线的； 3、如果有某一个点或者某几个点偏离大多数点，也就是离群值，通过散点图可以一目了然。...最后，可以使用其他方法调整绘图，以执行更改轴标签，使用不同刻度或添加图例等操作。...当使用带有两种颜色的变量时，将split设置为 True 则会为每种颜色绘制对应半边小提琴。从而可以更容易直接的比较分布。
5.5.1 相关变动 如果变动描述的是一个变量内部的行为，那么相关变动描述的就是多个变量之间的行为。相关变动是两个或多个变量以相关的方式共同变化所表现出的趋势。...查看相关变动的最好 方式是将两个或多个变量间的关系以可视化的方式表现出来。如何进行这种可视化表示同 样取决于相关变量的类型。...5.5.1 分类变量与连续变量 我们经常需要探索连续变量的分布，按分类变量的分组显示连续变量分布的常用的两种方式是： 改变 y 轴的显示内容，不再显示计数，而是显示密度。...密度是对计数的标准化，这样每个频率多边形下边的面积都是 1： data = diamonds, mapping = aes(x = price, y = ..density..) ) + geom_freqpoly...箱线图是对变量值分布的一种简单可视化表示，每张箱线图都包括以下内容： 一个长方形箱子，下面的边表示分布的第 25 个百分位数，上面的边表示分布的第 75 个百分位数，上下两边的距离称为四分位距。
那么期望每个列中的较高值通常表示一个国家的总体幸福得分较高是有意义的。 线图 线图可能是使用Matplotlib可以创建的最简单的图形。创建一个图表来查看一个国家的排名和幸福分数之间的关系。...现在用哪个颜色线表示哪个变量。无论是否选择为每个变量设置颜色，在图表中包含图例几乎总是一个好主意，这样就可以快速识别哪一行代表哪个变量。从该图中还可以直观地识别趋势。...对于人均GDP和预期寿命的下降也可以这样说。 散点图 散点图是一种可视化两个变量之间关系的好方法，而不存在可能从折线图获得的疯狂趋势线的可能性。...正如在这里看到的，这个图的y-tick最低为3，这是误导性的。幸运的是，这是一个简单的解决方案。...第一行将所有幸福分数转换为整数，这样幸福分数可以只有少数离散值。第二行获得每个分数发生的次数。此计数将用作条形图的高度。然后第三行获得与每个计数相关联的分数，这需要作为图的x轴。
在博客园年度总结中，有2张柱状图，分别是月度新增随笔趋势和年度新增随笔趋势 本文继续介绍一下如何在小程序中使用echarts插入图表 1、下载依赖文件 下载地址：echarts-for-weixin..., interval) { var option = { grid:{ //折线图在当前容器的位置调整 // x:50, //左侧距离左边的距离 // y:50,...其中标签中的id属性和ec属性我们定义了2个不同的值 (5)打开js文件，从后端接收数据传给echarts组件 先在data中配置echarts延迟加载，也就是给wxml中的ec-canvas标签中的ec...let year_data = res.data.year_result let x_data1 = month_data.map(x => x.date) //使用map方法提取月度数据的日期和对应的...value，日期为横轴，value值为纵轴 let y_data1 = month_data.map(x => x.value) let x_data2 = year_data.map
下方示例代码加载并生成已加载数据集的视图。 ? 运行该示例，以Pandas序列的形式加载数据集，并打印出头5行。 ? 然后就可生成显示明显增长趋势的序列线图。 ?...模型评测 我们将使用滚动预测的方式，也称为步进式模型验证。 以每次一个的形式运行测试数据集的每个时间步。使用模型对时间步作出预测，然后收集测试组生成的实际预期值，模型将利用这些预期值预测下一时间步。...具体来说，就是使用 lag=1差分移除数据中的增长趋势。 将时间序列问题转化为监督学习问题。具体来说，就是将数据组为输入和输出模式，上一时间步的观察值可作为输入用于预测当前时间步的观察值。...转化观察值使其处在特定区间。具体来说，就是将数据缩放带 -1 至1的区间内，以满足LSTM模型默认的双曲正切激活函数。...在每个方案试验结束时打印训练和测试的均方根误差分数，以显示出正在进行的效果。 在运行完试验时，生成训练和测试的均方根误差分数序列线图。训练分数为蓝色，测试分数位橙色。 让我们开始研究这些结果吧。
我们为x轴选择一个分类列，为y轴(花瓣长度)选择一个数值列，我们看到它创建了一个为每个分类列取平均值的图。...sns.boxplot(x='species',y='sepal_length',data=data,hue='species') 7、热图 热图是数据的二维可视化表示，它使用颜色来显示变量的值。...'sepal_length',data=data,hue='species') 10、计数图 计数图是一种分类图，它显示了分类变量的每个类别中观测值的计数。...它创建了一个坐标轴网格，这样所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。对角线图是单变量分布图，它绘制了每列数据的边际分布。...函数将数据集和一个或多个分类变量作为输入，并创建一个图表网格，每种类别变量的组合都有一个图表。
这个点图是把点放到数量相对应的位置上来进行展示的。 ? 如果对于有多组类别的计数。我们可以使用分组或者堆叠的条形图来进行展示。同时也可以把两个类别映射到X和Y轴上，这样就得到了热图来进行展示了。 ?...4 x-y 相关性 当我们想显示两个连续性变量的变化的时候，可以使用散点图来进行可视化。如果我们有三个连续性变量，则可以将一个映射到点大小上，从而创建散点图的一种变体，称为气泡图。...对于成对的数据，沿x和y轴的变量以相同单位测量，通常添加一条表示x = y的线通常会有所帮助。 ? 对于大量的点，常规的散点图可能会由于点过多，就容易看不清趋势。...另一方面，当我们要可视化两个以上的变量时，我们可以选择以相关图而不是基础原始数据的形式绘制相关系数。 ? 当x轴表示时间或严格增加的变量（例如治疗剂量）时，我们通常绘制线图。...此外，我们可以根据数据为地图中的区域着色，从而显示不同区域中的数据值。这样的图被称为choropleth。
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