在大数据时代，数据挖掘与机器学习成为了各行各业的核心技术。Python作为一种高效、简洁且功能强大的编程语言，得到了广泛的应用。...在机器学习中的应用 2.1 监督学习 监督学习是机器学习的主要方法之一，包括分类和回归。...Scikit-learn是Python中常用的机器学习库，提供了丰富的模型和工具。 分类 分类任务的目标是将数据点分配到预定义的类别中。以下示例展示了如何使用随机森林分类器进行分类任务。...三、Python在深度学习中的应用 3.1 深度学习框架 深度学习是机器学习的一个子领域，主要通过人工神经网络来进行复杂的数据处理任务。...在AI大模型中的应用 4.1 大模型简介 AI大模型如GPT-4o和BERT已经在自然语言处理、图像识别等领域取得了突破性进展。
无论是在行政演示中为数据点创建一个可视化进程，还是用可视化概念来细分客户，数据可视化都显得尤为重要。以前的工具的基本不能处理大数据。本文将推荐39个可用于处理大数据的可视化工具（排名不分先后）。...矢量数据，每月1000条推特 ▏基础版-每月$149，无限数据集/5层地图层，500MB矢量数据，每月10000条推特，同步表格，私人地图，可移除标识 ▏专业版-每月$449，无限数据集/6层地图层，1.5GB...矢量数据，每月250000条推特，同步表格，私人地图，可移除标识 ▏企业版-每月$825，无限数据集/6层地图层，5GB矢量数据起步，每月250000推特，同步表格，私人地图，可移除标识 ?...主要特点： ▏运用GoogleSpreadsheet数据建立时间轴 ▏上传电子表格，并生成嵌入代码 ▏从第三方apps在时间轴里嵌入音频、视频 ▏WordPress插件 ▏从JSON数据库中填补数据 费用...Dapresy是一个综合性平台能够处理整个报道过程，从数据分析到视觉上具有吸引力的展示工具和仪表板。 ?
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点击名片 关注并星标 #TSer# 时间序列数据是按时间顺序按固定时间间隔排列的观测值的集合。每个观察对应于一个特定的时间点，并且可以以各种频率（例如，每天、每月、每年）记录数据。...年到 1983 年的“月份”和“太阳黑子”。...Python 中的实现。...特定延迟的显着自相关表明太阳黑子活动可能遵循每年的模式。 偏自相关图 偏自相关函数 (PACF)图是时间序列分析中使用的图形工具，用于确定时间序列的自回归 (AR) 阶数。...极地图中迷人地显示了每月平均的太阳黑子视图，这也揭示了全年的周期性趋势。 移动平均图 在时间序列分析中，移动平均图是一种流行的数据可视化方法，用于发现数据中的趋势和模式。
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p=20742 时间序列 被定义为一系列按时间顺序索引的数据点。时间顺序可以是每天，每月或每年。 以下是一个时间序列示例，该示例说明了从1949年到1960年每月航空公司的乘客数量。...index_col ='Month', parse_dates = True) # 输出数据集的前五行...airline.head() # ETS分解 # ETS图 result.plot() 输出： ---- 点击标题查阅往期内容 Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和...季节性：季节性成分在时间，方向和幅度方面表现出重复的趋势。一些例子包括由于炎热的天气导致夏季用水量增加，或每年假期期间航空公司乘客人数增加。 周期性成分： 这些是在特定时间段内没有稳定重复的趋势。...周期是指时间序列的起伏，通常在商业周期中观察到。这些周期没有季节性变化，但通常会在3到12年的时间范围内发生，具体取决于时间序列的性质。
在今天的推文中，我们将S2F与资产模型进行融合。 原始的BTC S2F模型是基于月度S2F和价格数据的。由于数据点是按时间顺序索引的，因此它是一个时间序列模型。...3 BTC S2FX模型 下图显示了BTC S2F每月和原始S2F模型中使用的价格数据点。可以直观地识别出四个团簇。 量化这些团簇可以通过最小化每月BTC数据与集群之间的距离来完成。...原始的S2F模型所做的预测超出了模型所使用的数据范围。新的S2FX模型做出的预测在公式推导中使用的数据在其范围内。 插值（左）和外推（右）数据用蓝色表示，黑线表示模型，红点表示预测。...而又n个条件求n-1次P(x)的过程，实际上就是求n元一次线性方程组。 外推法：类型包括趋势外推法、线性外推法、指数曲线法和生长曲线法。...经济上的外推法，是利用一些相关的业务指标的增长量来推算增加值的增长速度，如交通运输业。 4 结论 在本文中，我们通过删除时间并向模型中添加其他资产（白银和黄金）来巩固当前S2F模型的基础。
参考链接： 如何在Python中获取当前日期和时间 转自：python获取当前时间的用法 主要步骤 1.... %a 星期几的简写%A星期几的全称 %b 月分的简写 %B 月份的全称%c 标准的日期的时间串 %C 年份的后两位数字 %d 十进制表示的每月的第几天 %D 月/天/年 %e 在两字符域中，十进制表示的每月的第几天...%M 十时制表示的分钟数 %n 新行符 %p 本地的AM或PM的等价显示 %r 12小时的时间%R 显示小时和分钟：hh:mm %S 十进制的秒数 %t 水平制表符 %T 显示时分秒：hh:mm:ss...%u 每周的第几天，星期一为第一天 （值从0到6，星期一为0） %U 第年的第几周，把星期日做为第一天（值从0到53） %V 每年的第几周，使用基于周的年 %w 十进制表示的星期几（值从0到6，星期天为...0） %W 每年的第几周，把星期一做为第一天（值从0到53） %x 标准的日期串 %X 标准的时间串 %y 不带世纪的十进制年份（值从0到99） %Y 带世纪部分的十制年份%z%Z 时区名称，如果不能得到时区名称则返回空字符
常用的方法包括平均、求和或使用插值技术来填补数据中的空白。 在上采样时，可能会遇到原始时间戳之间缺少数据点的情况。插值方法，如线性或三次样条插值，可以用来估计这些值。...resample()方法的参数： 第一个参数是时间频率字符串，用于指定重新采样的目标频率。常见的选项包括 'D'（每日）、'M'（每月）、'Q'（每季度）、'Y'（每年）等。...这个.head(10)用于显示结果的前10行。 在上采样过程中，特别是从较低频率转换到较高频率时，由于新频率引入了间隙，会遇到丢失数据点的情况。...总结 时间序列的重采样是将时间序列数据从一个时间频率（例如每日）转换为另一个时间频率（例如每月或每年），并且通常伴随着对数据进行聚合操作。...重采样是时间序列数据处理中的一个关键操作，通过进行重采样可以更好地理解数据的趋势和模式。 在Python中，可以使用Pandas库的resample()方法来执行时间序列的重采样。 作者：JI
所以，scipy.interpolate.Rbf 即使对于疯狂的输入数据也能产生良好的输出 支持更高维度的插值 在输入点的凸包外外推（当然外推总是一场赌博，您通常根本不应该依赖它） 创建一个插值器作为第一步...从 SciPy 1.7.0 开始，由于技术原因，该类不允许传递自定义可调用项，但这可能会在未来版本中添加。...简而言之，scipy.interpolate.griddata 即使对于疯狂的输入数据也能产生良好的输出 支持更高维度的插值 不执行外推，可以为输入点凸包外的输出设置单个值（参见fill_value）...在单个调用中计算内插值，因此从头开始探测多组输出点 可以有任意形状的输出点 支持任意维度的最近邻和线性插值，1d 和 2d 中的三次。...，不能有相同的两行。
从预测产品销售到估算家庭用电量，时间序列预测是任何数据科学家都应该知道——哪怕不是熟练掌握——的核心技能之一。...时间序列的特殊性是：该序列中的每个数据点都与先前的数据点相关。我们通过下面几个例子来更清楚地理解这一点。 例1： 假设你从某公司获得了一个贷款人员的数据集(如下表所示)。...朴素预测法：在这种预测方法中，新数据点预测值等于前一个数据点的值。结果将会是一条平行线，因为所有预测的新值采用的都是先前的值。 ? 2. 简单平均值法：视下一个值为所有先前值的平均数。...六、Python和R的实现 我们将使用国际航空旅客数据集，此数据集包含每月乘客总数(以千为单位)，它有两栏-月份和乘客数。...你也可以参加我们的培训课程，参与到实战中来，“时间序列预测”课程为你提供一个领先的开端。 祝你好运，请在下面的评论部分提供你的反馈并提出问题。
各个时段的提交分析数据 每个版本的贡献排名情况 每周/每月/每年的贡献排名等等 几天前发现一个 Git 历史统计信息生成工具叫 GitStats (http://gitstats.sourceforge.net...以下是我在 Linux 上来的安装和使用步骤。...总共文件是 2960 个，一共的代码行数是 25 万行。 ? 活跃度 每天中的每小时的、每周中的每天、每周中的每小时，每年中的每月的、每年的提交数量。...还能看到该项目主要完成时间在 2016 年到 2017 年，完成的时区是在东八区，这个维度可对不同区域的开发者贡献数量进行分析。 ? 贡献者 列举了所有的作者，提交数，第一次提交及最近一次提交。 ?...这张图也是可以看到谁是该项目的创建者，以及这几年以来每年的谁的贡献最大。还有可以看到提交者所用的邮箱账户。 ? 文件及行数 文件总数是 2960 个，代码行数是 25 万行。
在Python里如何获取当前的日期和时间呢？在Python语言里，我们可以通过调用什么模块或者类函数来得到当前的时间或日期呢？...： %a 星期几的简写 %A 星期几的全称 %b 月分的简写 %B 月份的全称 %c 标准的日期的时间串 %C 年份的后两位数字 %d 十进制表示的每月的第几天 %D 月/天/年 %e 在两字符域中，十进制表示的每月的第几天...%M 十时制表示的分钟数 %n 新行符 %p 本地的AM或PM的等价显示 %r 12小时的时间 %R 显示小时和分钟：hh:mm %S 十进制的秒数 %t 水平制表符 %T 显示时分秒：hh:mm:ss...%u 每周的第几天，星期一为第一天 （值从0到6，星期一为0） %U 第年的第几周，把星期日做为第一天（值从0到53） %V 每年的第几周，使用基于周的年 %w 十进制表示的星期几（值从0到6，星期天为...0） %W 每年的第几周，把星期一做为第一天（值从0到53） %x 标准的日期串 %X 标准的时间串 %y 不带世纪的十进制年份（值从0到99） %Y 带世纪部分的十制年份 %z，%Z 时区名称，如果不能得到时区名称则返回空字符
活跃性：每天中每小时的、每周中每天的、每周中每小时的、每年中每月的、每年的提交量。 作者数：列举所有的作者（提交数，第一次提交日期，最近一次的提交日期），并按月和年来划分。...Python：GitStats本身就是一个python脚本，windows下我们需要用python命令来运行GitStats。 Git：这个不用解释也知道是必须的。...具体实操 为了便于读者能直观感受到，下面通过具体实操，带大家来领略gitstats的作用，以Requests项目为例。 1、下载克隆Requests源码到本地。...文件数及代码：如：101个文件，2万5千行代码。 作者数：如645，每个作者平均提交次数9.2次。 除此之外，还包括了： 1....时间维度的效率分析：每天中每小时的、每周中每天的、每周中每小时的、每年中每月的、每年的提交量。 2.
活跃性：每天中每小时的、每周中每天的、每周中每小时的、每年中每月的、每年的提交量。 作者数：列举所有的作者（提交数，第一次提交日期，最近一次的提交日期），并按月和年来划分。...Python：GitStats本身就是一个python脚本，windows下我们需要用python命令来运行GitStats。 Git：这个不用解释也知道是必须的。...文件数及代码：如：101个文件，2万5千行代码。 作者数：如645，每个作者平均提交次数9.2次。 ? 除此之外，还包括了： 1....时间维度的效率分析：每天中每小时的、每周中每天的、每周中每小时的、每年中每月的、每年的提交量。 ? ? 2....从「外包测试」做到「测试架构师」的10年转型路 点击阅读☞ 推荐一款简单易用线上引流测试工具：GoReplay 点击阅读☞ 月薪30K+，高薪？
在Python里如何获取当前的日期和时间呢？在Python语言里，我们可以通过调用什么模块或者类函数来得到当前的时间或日期呢？...%A 星期几的全称 %b 月分的简写 %B 月份的全称 %c 标准的日期的时间串 %C 年份的后两位数字 %d 十进制表示的每月的第几天 %D 月/天/年 %e 在两字符域中，十进制表示的每月的第几天...%M 十时制表示的分钟数 %n 新行符 %p 本地的AM或PM的等价显示 %r 12小时的时间 %R 显示小时和分钟：hh:mm %S 十进制的秒数 %t 水平制表符 %T 显示时分秒：hh:mm:ss...%u 每周的第几天，星期一为第一天 （值从0到6，星期一为0） %U 第年的第几周，把星期日做为第一天（值从0到53） %V 每年的第几周，使用基于周的年 %w 十进制表示的星期几（值从0到6，星期天为...0） %W 每年的第几周，把星期一做为第一天（值从0到53） %x 标准的日期串 %X 标准的时间串 %y 不带世纪的十进制年份（值从0到99） %Y 带世纪部分的十制年份 %z，%Z 时区名称，如果不能得到时区名称则返回空字符
在Python中， time有三种表示形式 1 时间戳：1970年1月1日之后的秒 2 元组格式化形式 包含了：年、日、星期 得到time.struct_time（ tm_year=2017...%d 十进制表示的每月的第几天 %D 月/天/年 %e 在两字符域中，十进制表示的每月的第几天 %F 年-月-日 %g 年份的后两位数字，使用基于周的年 %G 年分，使用基于周的年...%h 简写的月份名 %H 24小时制的小时 %I 12小时制的小时 %j 十进制表示的每年的第几天 %m 十进制表示的月份 %M 十时制表示的分钟数 %n 新行符 %p...，星期一为第一天 （值从0到6，星期一为0） %U 第年的第几周，把星期日做为第一天（值从0到53） %V 每年的第几周，使用基于周的年 %w 十进制表示的星期几（值从0到6，星期天为0）...%W 每年的第几周，把星期一做为第一天（值从0到53） %x 标准的日期串 %X 标准的时间串 %y 不带世纪的十进制年份（值从0到99） %Y 带世纪部分的十制年份 %z，%Z
时间序列 前言 时间序列是按照时间顺序排列的一系列随时间变化而变化的数据点或观测值。时间序列可以是离散的，例如每月的销售数据，也可以是连续的，例如气温和股票价格等。...在Python中，pandas库是处理时间序列数据的首选工具。pandas提供了DataFrame数据结构，可以轻松地导入、清洗、转换和分析时间序列数据。...在Python中，matplotlib和seaborn库提供了丰富的绘图功能，可以帮助我们创建高质量的可视化图表。 综上所述，Python作为一种强大的编程语言，为时间序列分析提供了丰富的工具和库。...同时，我们还可以利用可视化技术来直观地展示分析结果，提高分析的准确性和可信度。因此，掌握Python在时间序列分析中的应用对于数据分析师来说是非常重要的。...时间序列预测法是以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性进行引伸外推,预测其发展趋势的方法。
在两字符域中，十进制表示的每月的第几天; %F 年-月-日; %g 年份的后两位数字，使用基于周的年; %G 年分，使用基于周的年; %h 简写的月份名; %H 24小时制的小时; %I 12小时制的小时...; %j 十进制表示的每年的第几天; %m 十进制表示的月份; %M 十时制表示的分钟数; %n 新行符; %p 本地的AM或PM的等价显示; %r 12小时的时间; %R 显示小时和分钟：hh:mm;...%S 十进制的秒数; %t 水平制表符; %T 显示时分秒：hh:mm:ss; %u 每周的第几天，星期一为第一天 （值从0到6，星期一为0）; %U 第年的第几周，把星期日做为第一天（值从0到53）...; %V 每年的第几周，使用基于周的年; %w 十进制表示的星期几（值从0到6，星期天为0）; %W 每年的第几周，把星期一做为第一天（值从0到53）; %x 标准的日期串; %X 标准的时间串; %y...3.查看代码执行时间 在python开发项目过程中，我们往往会优化代码，查找哪些代码比较耗时，具体耗时多少，那么同样也可以通过time模块完成， # 导入时间模块 import time start_time
S2F模型 S2F模型指可用资产或储备资产的数量除以每年生产的数量，Stock-to-Flow比率是一个重要的指标，因为S2F中较高的指标值反映了资产每年通货膨胀发生率的降低。...统计比特币从2009年12月到2019年2 月的月度S2F和价值，总计有111个数据点。用Python/PRC/bitcoind直接从比特币区块链中查询每月的区块数。...模型 S2F VS市值 的第一个散点图显示，最好使用对数值或轴来表示市值，因为它跨越了8个数量级（从1万美元到1000亿美元）。...实际上，上面的幂律函数中的参数3.3是“分形维数”。 4 代码研究 我们在这里为大家提供了一段代码，可以定期运行一下来检查自第三次减半事件以来实际比特币价格的统计数据，基于Python完成。...对于这两个变量中的对数转换，除了对数模型可以用幂律表示外，没有其他的方法或任何已知的推理可以表示。 我们直接看看一些重要的结果： 当比特币的价值过低时，它很快就会上升回到lnSF 。
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