我正试着和ARIMA一起预测时间序列。从图中可以看出,预测比预期值高了一步。我在其他一些线程中看到,这种行为是预期的,但如何实现呢?我如何同步?
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我使用的代码:
history = [x for x in train]
predictions = list()
for t in range(len(test)):
model = ARIMA(history,order=(2, 2, 1))
model_fit = model.fit(disp=0)
output = model_fit.forecast(alpha=0.05)
yhat = output[
我正在尝试将高斯函数拟合到我的Python图中。我已经在这里附上了代码。如有任何修改,我们将不胜感激!
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import math
import random
from numpy import genfromtxt
data= genfromtxt ('PVC_Cs137.txt')
plt.xlim(0,2500)
plt.ylim(0,30000)
plt.xlabel("Channel nu
我正在尝试制作一张显示几条曲线的密度图。我使用seaborn模块中的displot,如下所示,而不是displot,因为我收到了一个警告(在Pycharm中),后者将在将来被删除。不过,我找不到如何更改此图中的标签。现在它们只被列为"0“和"1”。另外,我想对这两条曲线进行归一化,以便更好地进行比较。常见_norm=True似乎不起作用。有人知道我可以用什么参数吗?有一个叫做"legend",但它是一个布尔值。我看着 另一篇文章关于散点图的传说,但它对我不起作用。一个简短的工作示例: import seaborn as sns
import numpy as
为什么使用error函数,返回值是如何计算的?polyfit和poly1d的功能是什么?
import scipy as sp
import matplotlib.pyplot as plt
data = sp.genfromtxt("web_traffic.tsv", delimiter="\t")
x = data[:,0]
y = data[:,1]
x = x[~sp.isnan(y)]
y = y[~sp.isnan(y)]
def error(f, x, y):
return sp.sum((f(x)-y)**2)
fp1, residu
在回顾这个问题()之后,我以为我已经解决了这个问题,但我认为我的for循环遇到了一个问题。这是我正在做的事情的精简版本。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
for m in range(2):
x=np.arange(5)
y=np.exp(m*x)
plt.figure(1)
plt.plot(x, y)
plt.show()
...
z=np.sin(x+(m*math.pi))
plt.figure(2)
plt.plot(x,z)
...
plt.figur
对一维连续信号数据进行变换,并在给定带宽/比例尺下产生一系列变换.现在,如何自动选择给定范围内的最佳带宽或规模?
例子:在图中,深蓝色线是原始的一维连续信号数据。其他每一条曲线都是对10,20,30,40,50波段数据的转换。对于这个例子,如何自动选择最能捕捉曲线变化的带宽?
注意:对于如何计算“最佳”带宽,答案可以是Python特定的,也可以是非常一般的。
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import ricker, cwt
data #numpy.ndarray
# data
我试图在下面的代码中绘制数组x和lj的内容。但是,图中的点不是数组中的点。有人能帮我看看我犯的错误吗?我在蟒蛇还是个新手。
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import math
lj=np.arange(10, dtype=np.float).reshape(10,1)
x=np.arange(10, dtype=np.float).reshape(10,1)
lj.fill(0)
x.fill(0)
for i in range(len(x)):
x[i,0]=i*0.1
lj[i,0
如何注释绘图中每一行的最高点?我附上了代码和图片,以澄清我的问题:
首先:我想添加注释,例如点、星或任何符号,以区分图形中每一行的最高点。
第二:我希望将要显示在图形上的行数据集的名称指定为绘制在图形上的行的名称。
for i, j in zip(range(1,7, 1), range(1,7, 1)):
j= np.genfromtxt(f"C:/Users/fadil/Desktop/Project/Segmentation/Exp2_29112021/CT&DCT/DCT/Similartiy Data result/file{i}.
这就是我想要达到的
txt文件:
TimeStamp,Irradiance,Ambient_Temperature 21/7/2014 0:00,0.66,29.16 21/7/2014 0:00,0.7,29.16
我可以使一个图从15开始,而不是0,并使用以下代码将限制限制设为40:
ax1.set_ylim(15,40)
如何为从0开始的另一行编写代码?
谢谢
编辑
t = [datetime.strptime(x, '%d/%m/%Y %H:%M') for x in t ]
temp = [float(x) for i,x in enumerate(temp
我使用Scikit-Learn的Logistic回归算法来执行数字分类。我使用的数据集是Scikit-Learn的load_digits。 下面是我的代码的简化版本: import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.model_selec
我正在尝试使用Scipy的odeint使用不同的初始条件来求解和绘制ODE。这在下面的代码中完成。请注意,对于三种初始条件(2、4和6),解决方案消失,然后这3个解决方案的图形开始看起来很奇怪(在图中,最值得注意的是ic/N0 = 6,它对应于绿色曲线,但您也可以在底部的边缘看到一些蓝色和橙色)。我如何解决这个问题,以便对于那些最终消亡的解决方案,我只得到这些曲线,而不会出现奇怪的行为?显然,要做到这一点,一种方法是停止根据解决方案从正到负的时间绘制曲线,但我想知道是否有更优雅的方法来实现这一点。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as
我想考10个班的ROC。我使用了CNN模型(keras)。我可以得到一条vs rest曲线,但我想要一对一。以下是我的代码片段。 model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(0.001),
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['acc'])
from keras.callbacks import History
history = History()
model.fit_generator(generator=tr
我计算了积分,我想在图上显示它,但我想知道它应该如何正确地放置在图上。在我看来,光靠plt.plot()是不够的,或者我错了,我想知道在图中显示这个结果的正确方法。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.integrate import quad
def integral(x, a, b):
return a * np.log(x + b)
a = 3
b = 2
I = quad(integral, 1, 5, args=(a, b))
print(I)
plt.plot()
plt.
我试图在下面的代码中添加手动标签到等值线图中。标签是随机打印的。有谁知道怎么解决这个问题吗?它似乎是Matplotlib中的一个bug。
你好,大卫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a = 0.2
resolution = 100
xarray = np.linspace(0,0.25,num=resolution)
yarray = np.linspace(0,1,num=resolution)
A = np.empty([resolution,resolution])
xc = 0
yc = 0
for x in