我正在用Python开发一个预测模型,它基于从2010年第一季度开始的45个季度的历史数据。我正在使用LSTM进行预测。在尝试实现以下行时:
y_perd_future = scaler.inverse_transform(forecast_copies)[:,0]
X = X.copy()
936 if self.with_std:
937 X *= self.scale_
938 if self.with_mean:
939 X += self.
我在python,我正在尝试扩展到数据帧。
subject_id hour_measure urinecolor blood pressure
3 1.00 red 40
1.15 red high
4 2.00 yellow low
由于它包含数字列和文本列,下面的代码给出了错误
#MinMaxScaler for Data
scale
我对Python非常陌生,我很难用我写到Excel电子表格的python代码绘制一个图形。当使用plt.show时,图形非常混乱,我无法放大或操作图形,以清楚地看到所绘制的数据。
我已经做了一些关于如何做它的研究,但到目前为止,我只设法将数据保存到PNG文件或Excel文件中,后者只将数据保存为图片。
这是以PNG格式表示的杂乱数据的一个例子:
在不将文章中的全部代码乱七八糟的情况下,下面列出了一些更详细的相关内容:
from __future__ import division
import openpyxl as opxl
import numpy as np
import ma
对于2.x版本,我在Python中有一个快速傅里叶变换函数。我想用Python3.x实现它,但我在"xrange“和列表标识符(正如我的编译器所说)方面有一些问题。我也不知道如何在不使用任何非标准库的情况下从FFT中计算逆FFT。密码在下面。提前谢谢..。
from cmath import exp,pi
def FFT(X):
n = len(X)
w = exp(-2*pi*1j/n)
if n > 1:
X = FFT(X[::2]) + FFT(X[1::2])
for k in xrange(n/2):
xk = X[k
日安。我正在尝试绘制具有20亿个点的大数据的时间序列,并将此图嵌入到PyQt5中。Holoviews手册中有完整的章节介绍如何使用大型数据Working with large data using datashader。我使用的是本章中的timeseries示例,但当我运行它时,绘图并未显示。我尝试了VS Code中的python,并从Jupyter notebook中运行了python。我错过了一些东西..。 import datashader as ds
import numpy as np
import holoviews as hv
import pandas as pd
from
我正在使用matplotlib生成3D绘图。我希望能够放大感兴趣的区域。目前,我可以平移,但不能缩放。通过查看mplot3d应用程序接口,我了解了can_pan():
Return True if this axes supports the pan/zoom button functionality.
3D axes objects do not use the pan/zoom button.
和can_zoom():
Return True if this axes supports the zoom box button functionality.
3D axes objects