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时间序列异常检测的方法总结

时间序列数据通常具有以下属性: 趋势:数据值随时间的长期增加或减少。 季节性:以固定间隔重复的模式或循环。 自相关:当前观测值与先前观测值之间的相关性。 噪声:数据中的随机波动或不规则。...缺失值 由于各种原因，如数据收集错误或数据中的空白，时间序列数据中可能出现缺失值。适当地处理缺失值以避免分析中的偏差是必要的。...我们将探讨两种常用的统计技术:z-score和移动平均。 z-score z-score衡量的是观察值离均值的标准差数。通过计算每个数据点的z分数，我们可以识别明显偏离预期行为的观测值。...机器学习方法 机器学习方法为时间序列数据的异常检测提供了更先进的技术。我们将探讨两种流行的机器学习算法:孤立森林和LSTM Autoencoder。...但是在现实场景中，获取带有已知异常的标记数据几乎不可能，所以可以采用替代技术来评估这些模型的有效性。 最常用的一种技术是交叉验证，它涉及将可用的标记数据分成多个子集或折叠。

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时间序列异常检测：统计和机器学习方法介绍

时间序列数据通常具有以下属性: 趋势:数据值随时间的长期增加或减少。 季节性:以固定间隔重复的模式或循环。 自相关:当前观测值与先前观测值之间的相关性。 噪声:数据中的随机波动或不规则。...缺失值 由于各种原因，如数据收集错误或数据中的空白，时间序列数据中可能出现缺失值。适当地处理缺失值以避免分析中的偏差是必要的。...我们将探讨两种常用的统计技术:z-score和移动平均。 z-score z-score衡量的是观察值离均值的标准差数。通过计算每个数据点的z分数，我们可以识别明显偏离预期行为的观测值。...机器学习方法 机器学习方法为时间序列数据的异常检测提供了更先进的技术。我们将探讨两种流行的机器学习算法:孤立森林和LSTM Autoencoder。...但是在现实场景中，获取带有已知异常的标记数据几乎不可能，所以可以采用替代技术来评估这些模型的有效性。 最常用的一种技术是交叉验证，它涉及将可用的标记数据分成多个子集或折叠。

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1.1用图表分析单变量数据

', re.S) 23 i = re_i.findall(tr) 24 x.append(int(i[1].strip())) # 从每条数据中取出所需要的两个数据年份和诉求数量...，观察其分布情况，发现有一个极大的异常点，和两个为零的异常点（获取数据时的缺失值，默认填充为0）． ?...如，处于p%位置的值称第p百分位数。p=50，等价于中位数；p=0，等价于最小值；p=100，等价于最大值。...(perc_25, label='25th perc', c='r') legend(loc)  plt.legend() 是将图中一些标签显示出来 　  loc参数让pyplot决定最佳放置位置，...以免影响读图 numpy-mask函数  　　删除异常点 　　y_masked = np.ma.masked_where(y==0, y) 　　ma.masked_where函数接受两个参数，他将数组中符合条件的点进行隐藏

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时间序列异常检测的方法总结

时间序列数据通常具有以下属性: 趋势:数据值随时间的长期增加或减少。 季节性:以固定间隔重复的模式或循环。 自相关:当前观测值与先前观测值之间的相关性。 噪声:数据中的随机波动或不规则。...缺失 由于各种原因，如数据收集错误或数据中的空白，时间序列数据中可能出现缺失值。适当地处理缺失值以避免分析中的偏差是必要的。...我们将探讨两种常用的统计技术:z-score和移动平均。 z-score z-score衡量的是观察值离均值的标准差数。通过计算每个数据点的z分数，我们可以识别明显偏离预期行为的观测值。...机器学习方法 机器学习方法为时间序列数据的异常检测提供了更先进的技术。我们将探讨两种流行的机器学习算法:孤立森林和LSTM Autoencoder。...但是在现实场景中，获取带有已知异常的标记数据几乎不可能，所以可以采用替代技术来评估这些模型的有效性。 最常用的一种技术是交叉验证，它涉及将可用的标记数据分成多个子集或折叠。

1.3K30

Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

axhline（）绘制一条水平线的语法如下： plt.axhline（y = 0，xmin = 0，xmax = 1，** kwargs） 在语法中：y是沿y轴的坐标。这些点是水平生成直线的位置。...使用zip（）函数，两个数组合并在一起：xpoints []的第一个元素与color []数组的第一个元素。比如，第一行=绿色，第二行=青色，依此类推。...颜色= ['b'，'k'，'y'，'m'] 用于zip中的p，c（点，颜色）： plt.axhline（p，label ='line：{}'。...，70，80，90，100] y2 = [40，50，60，70，80，90，100] plt.plot（x2，y2，color =“ m”） plt.show（） 思考以下代码，以更好地理解如何在一个图中绘制多个图形...首先是定义plot的位置。在第一个子图中，1,2,1表示我们有1行2列，当前图将在索引1处绘制。类似地，1,2,2告诉我们有1行2列，但是这将图的时间定为索引2。 下一步是创建数组以在图中绘制整数点。

5.2K10

用箭头和文字来标记重要的点

在matplotlib中，可以通过以下几种函数在图中添加箭头和文字标记 1. text，用于添加文字 2. arrow，用于添加箭头 3. annotate，支持同时添加文字和箭头 下面看下具体的用法...为了更好的看出文字和坐标的关系，我在图中添加了水平和垂直方向的辅助线， 可以看到，文字的左下角对应的是我们提供的坐标，这个和R语言中默认的文字中心为点的坐标不一样。...文字和坐标的对齐方式可以通过以下两个参数进行调整 1. horizontalalignment, 简写为ha, 取值为left, center, right三者中的一种 2. verticalalignment...,简写为va,取值为top, center, bottom，baseline, center_baseline中的一种 用法如下 >>> plt.plot([1,2,3,4]) >>> plt.axhline...3. annotate annotate既可以只提供文字标记，也可以同时提供文字和箭头两种标记，基本用法如下 >>> plt.plot([1,2,3,4]) >>> plt.axhline(2) >>>

1.9K60

【5分钟玩转Lighthouse】Python绘制图表

X11起源于1984年，前身是MIT的Athena项目，它采用Client/Server架构，使得用户可以仅仅通过网络终端即可使用各种输入（如键盘/鼠标）输出（如显示器）设备来访问使用主机上的GUI程序...display1.png 上图中可以看到，已打开的gvim和firefox是运行在远程服务器上的GUI应用，（实验的本地主机是没有这两个应用程序的）只是通过SSH X11转发将程序窗口显示转到本地。...通过pip安装两部即可： # 安装python3的pip sudo apt install python3-pip # 安装matplotlib pip3 install matplotlib Matplotlib...脚本编写完毕后，python3直接运行脚本即可，运行后会在当前目录生成perf.svg（代码中定义的）文件，通过display命令显示的该折线图，如下： m1.png 0x05 Matplotlib...并且我们的三个子图对齐y轴（通过sharey参数），且x轴定义域相同，可以更加直观地比较不同初相位和阻尼所带来地影响，程序运行后，会直接弹出绘图窗口，显示绘制结果： m2-1603423011210.

9.8K4617

Python数据清洗--异常值识别与处理01

如果忽视这些异常值，在某些建模场景下就会导致结论的错误（如线性回归模型、K均值聚类等），所以在数据的探索过程中，有必要识别出这些异常值并处理好它们。...异常值的识别 通常，异常值的识别可以借助于图形法（如箱线图、正态分布图）和建模法（如线性回归、聚类算法、K近邻算法），在本期内容中，将分享两种图形法，在下一期将分享基于模型识别异常值的方法。...从左图可知，发现数据集中至少存在5个异常点，它们均在上须之上；而在右图中并没有显示极端异常点。...利用正态分布的知识点，结合pyplot子模块中的plot函数绘制折线图和散点图，并借助于两条水平参考线识别异常值或极端异常值。...如上图所示，左图中的两条水平线是偏离均值正负2倍标准差的参考线，目测有6个样本点落在参考线之外，可以判定它们属于异常点；而对于右图中偏离均值正负3倍标准差的参考线来说，仅有1个样本点落在参考线之外，即说明该样本点就是

10.3K32

【机器学习】在【Pycharm】中的应用：【线性回归模型】进行【房价预测】

Pycharm有两个版本：社区版（Community）和专业版（Professional）。...pd.read_csv('house_prices.csv') # 查看数据集的前几行 print(data.head()) 这段代码使用Pandas库加载CSV文件中的数据并显示前几行。...(y=0, color='r', linestyle='--') plt.show() 在残差图中，理想情况下，残差应随机分布且均匀分布在0轴的两侧。...如果残差图中出现明显的模式或趋势，可能表明模型未能很好地捕捉数据中的关系，或者存在某些特征未被考虑在内。 8. 完整代码 以下是上述步骤的完整代码，整合在一起，方便复制和运行。...通过本文的学习，你不仅掌握了如何在Pycharm中实现线性回归，还提升了对数据科学项目的整体把握能力。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言讨论。

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配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场

一个例子可能是生产相同产品的两家公司，或一条供应链中的两家公司。如果我们可以用数学模型对这种经济联系进行建模，我们就可以对其进行交易。...只显示热图上对角线上的值 分数、 seaborn.heatmap 我们的算法列出了两个协整对：AAPL/EBAY 和 ABDE/MSFT。我们可以分析他们的模式。...results.params sed = S2 - b * S1 sedplot plt.axhline plt.xlim plt.legend 或者，我们可以检查两个时间序列之间的比率 rio rao.plot...plt.axhline plt.xlim plt.show 通过将另外两条线放置在 z 分数 1 和 -1 处，我们可以清楚地看到，在大多数情况下，与平均值的任何大背离最终都会收敛。...从图中可以看出，很明显，如果时间序列超出均值 1 个标准差，则趋向于恢复到均值。

1.1K30

用Pythn进行简单的Bland-Altman分析

参考资料： Bland-Altman分析在临床测量方法一致性评价中的应用 bland-altman-plot-in-python 在医学中，经常会遇到评价两种或多种检测、测量方法结果一致性（agreement...我们称这个区间为95%的一致性界限，绝大多数差值都位于该区间内。 如果两种测量结果的差异位于一致性界限内在临床上是可以接受的，则可以认为这两种方法具有较好的一致性，这两种方法可以互换使用。...x轴表示两种方法测量每个对象的平均值； y轴表示两种方法测量每个对象的差值； 上下两条水平实线代表95%一致性的上下限； 中间实线代表差值的均数，虚线代表差值均数为0。...(md, color='gray', linestyle='--') plt.axhline(md + 1.96*sd, color='red') plt.axhline...从图中可以看出，1/16的点在95%一致性界限以外；在一致性界限范围内，差值的绝对值最大为23.21。

3.4K10

Python新手写出漂亮的爬虫代码1——从html获取信息

补充一句，博主曾是忠实的Python2用户，不过现在也改到Python3了，曾经新的库会在Python2中首先兼容，然后要过好久才在Python3中集成，现在完全不用担心，Python2有了，Python3...再来看看这个’dl’标签，他有两个子标签，’dt’和’dd’子标签，口碑数据位于dd子标签下；好的，再来看’dd’标签，将’dd’标签展开，如下图所示。...红框3是该车的第一页的第一条口碑，位于dd标签中，及图中蓝色下划线......；还有一个子标签p，p标签的内容是口碑的作者；p中有一个子标签a，a标签的内容是评论来源，如图中的“比亚迪F3论坛”。...’的div标签的倒数第二个子标签中，如红框1所示；而’下一页’则位于属性为class，属性值为’pagers’的div标签的最后一个子标签中，如红框2所示。

1.5K20

Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据

一个例子可能是生产相同产品的两家公司，或一条供应链中的两家公司。如果我们可以用数学模型对这种经济联系进行建模，我们就可以对其进行交易。...只显示热图上对角线上的值 分数、 seaborn.heatmap 我们的算法列出了两个协整对：AAPL/EBAY 和 ABDE/MSFT。我们可以分析他们的模式。...results.params sed = S2 - b * S1 sedplot plt.axhline plt.xlim plt.legend 或者，我们可以检查两个时间序列之间的比率 rio rao.plot...plt.axhline plt.xlim plt.show 通过将另外两条线放置在 z 分数 1 和 -1 处，我们可以清楚地看到，在大多数情况下，与平均值的任何大背离最终都会收敛。...从图中可以看出，很明显，如果时间序列超出均值 1 个标准差，则趋向于恢复到均值。

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Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据

一个例子可能是生产相同产品的两家公司，或一条供应链中的两家公司。如果我们可以用数学模型对这种经济联系进行建模，我们就可以对其进行交易。...只显示热图上对角线上的值 分数、 seaborn.heatmap 我们的算法列出了两个协整对：AAPL/EBAY 和 ABDE/MSFT。我们可以分析他们的模式。...results.params sed = S2 - b * S1 sedplot plt.axhline plt.xlim plt.legend 或者，我们可以检查两个时间序列之间的比率 rio rao.plot...plt.axhline plt.xlim plt.show 通过将另外两条线放置在 z 分数 1 和 -1 处，我们可以清楚地看到，在大多数情况下，与平均值的任何大背离最终都会收敛。...从图中可以看出，很明显，如果时间序列超出均值 1 个标准差，则趋向于恢复到均值。

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太实用了！自己动手写软件——GUI编程

在顶层窗口的上面构建不同的GUI组件 通过底层的应用代码将这些GUI组件连接起来 进入主事件循环 安装和使用 好了，回归正题，看看我们今天需要学习的tkinter，因为是内置库，所以我们不需要安装直接调用即可...python3对tkinter库进行了改写，两者的导入方式存在差异 python2导入： import Tkinter python3导入： import tkinter 窗口...控件 描述 Button 按钮控件；在程序中显示按钮，包含的事件如：鼠标悬浮、按下、释放以及键盘活动 Canvas 画布控件；显示图形元素，如线条、椭圆、矩形等 Checkbutton 多选框控件；...显示一个数值刻度，为输出限定范围的数字区间 Scrollbar 滚动条控件，当内容超过可视化区域时使用，如列表框。....PanedWindow是一个窗口布局管理的插件，可以包含一个或者多个子控件。

4.1K10

绘图与可视化（1）

matplotlib库是Python中绘制二维、三维图表的数据可视化工具，能通过使用简单语句实现复杂绘图效果。 本节将以一些简单的图表图形作为切入点，来简单了解一下matplotlib基础用法。...as plt import numpy as np from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #能够使中文正常显示...，例如横纵坐标轴文字 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =True #用来正常显示正负号 mpl.rcParams['font.size'] = 16 #设置字号 x...，语法如下： plt.axhline(y, c, ls, lw) y：水平参考线出发点 c：线条颜色 ls：线条样式 lw：线条宽度 同样可以使用plt.axvline绘制平行y轴的水平参考线，语法同上...fontsize = 20, fontfamily = 'KaiTi') #字号20，字体为楷体 plt.plot(x, y) 使用legend设置图例，语法如下： plt.legend(loc) loc：图例在图中的位置

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Vitis HLS 2022.1：如何阅读C Synthesis生成报告

从Performance角度看，显示了每个子模块/循环的Latency以及整个设计的Latency，如图中桔色方框所示。同样也显示了相应的II（Initial Interval），如图中红色方框所示。...对于循环，还能看到循环次数（Trip Count），如图中蓝色方块所示。无论是函数还是循环，是否使用了Pipeline，会以no或yes来表示，如图中绿色方框所示。...从Resource角度看，报告会呈现主要资源如BRAM/URAM、DSP、LUT和FF的使用量，如图中紫色部分所示。...HW Interfaces会显示生成的RTL代码顶层对外接口，包括顶层控制接口，如ap_rst、ap_start、ap_done、ap_ready等，如下图所示。...Bind Op Report则会显示设计中的一些算术运算、涉及到浮点数的运算以及消耗DSP的运算的实现形式，如下图所示。

1.4K40

使用vscode编写、运行Python程序

安装方法参考： 如何在Win10下安装Python3 如果是在Ubuntu下完成，应该不需要安装Python。...插件，点击下图中红框内的按钮： 然后在左上角的搜索框中输入：Python，如下图所示，点击下图中红框内的按钮安装插件，点击后红框内的按钮会变成“Installing”，等待，直到“Installing...在命令栏中输入Python:Select Interpreter，如下图所示： 点击上图中蓝色的文字，会显示类似下图的内容： 因为我这里安装了很多个Python解释器，所以这里会显示多个。...选中你安装的Python.exe，稍等一小会儿，vscode界面左下角会显示下图中红框内的文字，即表示vscode已经识别到了Python解释器。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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