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Python绘制动态正弦波：波动效果的实现方法

引言正弦波是数学和物理中常见的波形，广泛应用于信号处理、声音合成和物理模拟等领域。在这篇博客中，我们将使用Python绘制一个动态的正弦波，展示波动效果的实现方法。...准备工作前置条件在开始之前，你需要确保你的系统已经安装了Matplotlib库。...如果你还没有安装它，可以使用以下命令进行安装： pip install matplotlib Matplotlib是一个广泛使用的Python绘图库，提供了丰富的绘图功能，适用于生成各种静态、动态和交互式图表...import FuncAnimation 初始化绘图设置绘图的基本参数，包括图形大小和轴的范围： fig, ax = plt.subplots() x = np.linspace(0, 2 * np.pi...) line, = ax.plot(x, np.sin(x)) ax.set_xlim(0, 2 * np.pi) ax.set_ylim(-1.5, 1.5) 动态更新函数我们定义一个函数来更新正弦波的绘制

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Python中LSTM回归神经网络的时间序列预测

这个问题是国际航空乘客预测问题，数据是1949年1月到1960年12月国际航空公司每个月的乘客数量（单位：千人），共有12年144个月的数据。...,得到一个新的object并返回 ''' 接着我们进行数据集的创建，我们想通过前面几个月的流量来预测当月的流量，比如我们希望通过前两个月的流量来预测当月的流量，我们可以将前两个月的流量当做输入...''' def create_dataset(dataset,look_back=2):#look_back 以前的时间步数用作输入变量来预测下一个时间段 dataX, dataY=[], []...0])) torch.save(net.state_dict(), 'net_params.pkl') #保存训练文件net_params.pkl #state_dict 是一个简单的python...中的tensor（张量） var_data = Variable(data_X) #转为Variable（变量） pred_test = net(var_data) #产生预测结果 pred_test

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深入探讨Python中的时间序列分析与预测技术

时间序列分析是数据科学中的重要领域，它涵盖了从数据收集到模型构建和预测的整个过程。Python作为一种强大的编程语言，在时间序列分析和预测方面有着丰富的工具和库。...我们将使用Python中的pandas库来读取和处理时间序列数据。...Python中的statsmodels库提供了用于时间序列分解的功能。...参数调优与模型选择在时间序列分析与预测中，模型的参数选择和调优对预测性能至关重要。我们可以利用Python中的Grid Search等技术来搜索最佳参数组合，并使用交叉验证来评估模型的泛化能力。...通过本文的学习，读者可以掌握Python中时间序列分析与预测的基本方法和技术，为解决实际问题提供了丰富的工具和思路。

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正弦波生成的傅里叶级数展开法

正弦波是一种基础且多功能的波形，它在医学、信号处理、电机控制、振荡电路以及音乐制作等多个领域中都有着不可替代的作用。本内容着重讲述正弦波生成的傅里叶级数展开法。...，上升沿时间为d，在区间[0,T/2]的函数表达式为：由奇偶性可知，该波形在区间[-T/2,T/2]的傅里叶级数展开式为：其中傅里叶系数为：将f(t)函数代入傅里叶系数表达式中，可得：由可得：综上所述，...：其中傅里叶系数为：将f(t)函数代入傅里叶系数表达式中，可得：因此，可以得到该梯形波在区间[-T/2,T/2]的傅里叶级数展开式为：其中：ω = 2π/T。...4）锯齿波(非奇非偶函数)该锯齿波如上图所示，在区间[0,T]的函数表达式为：由于该函数为非奇非偶函数，因此，该波形在区间[0,T]的傅里叶级数展开式为：其中傅里叶系数为：将f(t)函数代入傅里叶系数表达式中...原文件下载：三角波转正弦波需要注意的是：此低通滤波器的通带截止频率应大于三角波的基波频率且小于三角波的3次谐波频率。

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Python中应用决策树算法预测客户等级

机器学习越来越多地在企业应用，本文跟大家分享一个采用python，应用决策树算法对跨国食品超市顾客等级进行预测的具体案例。...注：如需本文数据，请到公众号中回复“决策树预测客户等级”即可免费获取。二、数据预处理 ? 在建模之前需要对标签列进行分析、入模特征进行挑选处理。先来看看标签列的数据特征吧。...4 受教育程度列One-hot编码从上文的分析中可以发现，受教育程度列是文本列，需要转换成数值才可以入模。...cross_val_score表示对自变量X和因变量y采用clf对应的算法，进行交叉验证。每一次都有一列真实值和预测值，两者进行对比算出这次训练的得分，依次保存到scores中。...中实现已全部讲解完毕，感兴趣的同学可以跟着本文的步骤，自己用python实现。

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python 预测目标(y)的转换

array([[1, 1, 0], [0, 0, 1]]) >>> lb.classes_ array([1, 2, 3]) 标签编码 LabelEncoder是一个可以用来将标签规范化的工具类...，它可以将标签的编码值范围限定在[0,n_classes-1]。...这在编写高效的Cython程序时是非常有用的，:class:LabelEncoder可以如下使用: >>>> from sklearn import preprocessing >>> le = preprocessing.LabelEncoder..., 6]) array([0, 0, 1, 2]) >>> le.inverse_transform([0, 0, 1, 2]) array([1, 1, 2, 6]) 当然，它也可以用于非数值型标签的编码转换成数值标签...（只要它们是可哈希并且可比较的）: >>> le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"]) LabelEncoder() >>> list(le.classes

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python实现对招聘信息中数据类岗位的分析与预测

Python爬虫框架Scrapy实战之定向批量获取职位招聘信息 2分钟完成30*15页拉勾网职位需求关键词的抓取一．数据获取：利用python爬取了拉勾网的部分数据，后嫌样本过少，在泰迪杯上直接下载了相关招聘类数据...另外由于现在大数据比较火热，随之涌现出相应的许多诸如”数据分析”、“数据挖掘”的岗位.接下来着重分析下目前的数据相关的岗位需求情况，并对以后的需求数量进行预测。 ?...Ps：2015-2016中间那段间断部分，主要是由于春节期间，各个企业放假，故发布的职位需求基本为0 。 ? 下面对接下来的一周数据类岗位进行预测。采用时间序列分析方法。 1. 数据样本的选取。...并且预测的未来7天的数据岗位需求量为：[240.96317271,144.35168999, 111.38542935, -13.83445342, 11.97472318, 46.76686791...其中前三天的数据代表周三——周五的需求量，随后周六周日需求明显减小，然后又随着工作日的来临，需求量又随之升高。总体预测趋势是合理的。另外周六出现了负值，与实际情况不符，可见模型还有待进一步而优化。

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时间序列预测(中)

总第218篇/张俊红上一篇文章我们介绍的时间预测的方法基本都是通过历史数据直接求平均算出来的的。这一篇讲一些用模型来预测的方法。...具体的模型如下：上面模型中，Xt表示t期的值，当期的值由前p期的值来决定，δ值是常数项，相当于普通回归中的截距项，μ是随机误差，因为当期值总有一些因素是我们没考虑进去的，而这些因素带来的的当期值的改变...，我们就把它归到μ部分中。...具体模型如下：上面模型中，Xt表示t期的值，当期的值由前q期的误差值来决定，μ值是常数项，相当于普通回归中的截距项，ut是当期的随机误差。...5.最后当数据是平稳时间序列时可以使用前面的三个模型，当数据是非平稳时间序列时，可以使用最后一个，通过差分的方式将非平稳时间时间序列转化为平稳时间序列。以上就是常用的对时间序列预测的统计模型。

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预测分析｜机器学习是如何预测《权利的游戏》中的叛徒

几个月之前，Airbnb发布了一篇博文，在这篇文章中作者向读者介绍了他们的数据科学家建立一个机器学习模型来保护自己的用户免遭来自恶意行为的欺诈危害。...APPLYING PREDICTIVE MODELS TO SALES & MARKETING 使用预测模型进行市场营销在我们的团队为市场营销开发的预测模型当中，最为关键的挑战就是需要在某一个特定时间段进行预测...我们从Airbnb那里得到了启发，我们为《权力的游戏》中虚构的人物形象开发了一个机器学习模型，并在其中添加了可以反映现实世界中销售难度的系数，这样就可以掌握消费者有购物需求的精准时间并做出及时的反应。...比如我们可以将这个模型中的人物发生在过去的活动与发生在近期的活动相结合。除此之外我们可以使用一系列不同的界面窗口对刚发生不久的活动进行有区别的处理。...TRACKING A MOVING PREDICTION TARGET 追踪移动中的行为目标请一定要记住，隐藏在人物背后的情感状态会随着时间发生改变。

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Python预测彩票中奖

文章目录[隐藏] python来解答你有生之年可以中双色球 python来解答你有生之年可以中双色球昨天买了几注双色球开奖了，规划好了中奖后怎么花，紧张又刺激的等待后，狗带…… 到底我们能不能中双色球呢...，用Python来验证一下吧：直接上代码： import random def Ball ( ): ballList = range ( 1 , 34 ) redBallList =...---- 行云博客 - 免责申明本站提供的一切软件、教程和内容信息仅限用于学习和研究目的；不得将上述内容用于商业或者非法用途，否则，一切后果请用户自负。本站信息来自网络，版权争议与本站无关。...您必须在下载后的24个小时之内，从您的电脑或手机中彻底删除上述内容。如果您喜欢该程序，请支持正版，购买注册，得到更好的正版服务。如有侵权请邮件与我联系处理。敬请谅解！...本文链接：https://www.xy586.top/7691.html 转载请注明文章来源：行云博客 » Python预测彩票中奖

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在Java应用中写Python提供预测服务实战

目标开发python预测脚本并且部署到Java应用容器中。...所以这次我们会安装四个插件，他们分别是： app_runtime_with_db 操作元数据库的插件 user-system 用户权限体系插件 ar_python 执行python脚本的插件...点击 `COMMIT`后可以看到如下配置选项的生成：按相同的方式添加ar_python, ar_runtime_web_console。...现在我成功的创建了一段叫echo的python代码。...这样，我们就可以正常的使用ar_python的功能了。

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用于时间序列预测的Python环境

在这篇文章中，您将了解到Python环境下的时间序列预测。阅读这篇文章后，您会掌握：三个对时间序列预测至关重要的标准Python库。如何安装和设置开发的Python和SciPy环境。...有三个高级SciPy库，它们为Python中的时间序列预测提供了关键特性。他们分别是pandas，statsmodels和用于数据处理的 scikit-learn ，时间序列建模和机器学习。...与scikit-learn中的时间序列预测相关的主要功能包括：数据准备工具套件，比如缩放和输入数据。这套机器学习算法可以用来模拟数据并进行预测。...在本节中，我们介绍如何安装Python环境并进行时间序列预测。如何安装Python 第一步是安装Python。我推荐使用Python 2.7或Python 3.5。...__version__) 在命令行或者您最喜欢的Python编辑器中运行该文件。例如，键入： python versions.py 这将打印您需要的每个库的版本。

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预测建模中的重抽样方法

面向医学生/医生的实用机器学习教程系列推文随着临床预测模型的愈加火爆，越来越多的医生/医学生开始搞临床预测模型，但其实这个东西已经很老了，并不是什么新鲜的东西。...在我2018年左右刚开始学习生信数据挖掘的时候，临床预测模型就被广泛应用于各种生信SCI中，但它在临床中的使用，远比这个早得多！不知道什么原因最近又火起来了！...大家一定要明白，临床预测模型的本质就是机器学习，这其实是机器学习在生物医学领域的应用，不管怎么改头换面，都逃不出机器学习的各种方法。...如果你是一个精通机器学习的人，那你肯定不会有这样的问题，所以说到底，这都是机器学习中的问题，一个临床的医务工作者不懂这些很正常。我会在文末给出一些方法选择建议供大家参考。...随机森林算法就是使用这种方法的！其他方法除了以上方法，其实还有非常多没有介绍，比如在mlr3中经常使用的嵌套重抽样，这些大家感兴趣可以自行了解。

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Python实现基于SVM的股票预测

核心因为是分类算法，因此不像ARIMA一样预测的是时序。分类就要有东西可分，因此将当日涨记为1，跌记为0，作为分类的依据。使用历史数据作为训练数据。...这块不是我做的，了解的并不多。新闻并不是每天都有的，这样的话新闻数据就显得有些鸡肋，无法在分类算法中起到作用，但是我们能在多个站点中提取，或是直接将关键字定为Debt（判断大众反应）。...4.这里仅仅是进行了两个站点的新闻挖掘，然后可通过rpy2包在Python中运行R语言，或是R语言得到的数据导出成Json，Python再读取。至此，数据处理告一段落。...SVM算法：股票数据不能完全基于历史数据，因此需要一定数量的历史数据推出预测数据，例如这边使用了70天的数据训练，来推出后一天的股票涨跌，而不是所有的历史数据。 ?...最后的成绩是53.74%的正确率，对于一个基本使用历史数据来预测股市的方法而言已经是个不错的结局了。

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Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力负荷数据

p=6663 此示例中，神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测公民办公室的电力消耗。每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。...自相关图，Dickey-Fuller测试和对数变换为了确定我们的模型中是否存在平稳性：生成自相关和偏自相关图进行Dickey-Fuller测试对时间序列进行对数变换，并再次运行上述两个过程，以确定平稳性的变化...自相关图偏自相关图自相关和偏自相关图都表现出显着的波动性，这意味着时间序列中的几个区间存在相关性。...虽然这在技术上没有拒绝零假设所需的5％显着性阈值，但对数时间序列已显示基于CV度量的较低波动率，因此该时间序列用于LSTM的预测目的。 LSTM的时间序列分析现在，LSTM模型用于预测目的。...让我们来看看这增加预测到10和50天。 10天 50天我们可以看到测试误差在10天和50天期间显着降低，并且考虑到LSTM模型在预测时考虑了更多的历史数据，消耗的波动性得到了更好的预测。

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灰色预测模型在matlab数据预测中的应用【编程算法】

概述算法：灰色预测模型用于对原始数据（≥4个）做中短期预测，其中，GM(1,1)模型适用于具有较强的指数规律的序列，只能描述单调的变化过程，而GM(2,1)模型适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和的...下面就一起来看看如何将优雅的数学语言转换成matlab语言吧。...GM(1,1)源代码 clear;clc; % 建立时间序列【输入】 x0 = [15.9 15.4 18.1 21.3 20.1 22.0 22.6 21.4]'; % 需要预测几期数据【输入】,预测数据见...通过学习相关算法并将算法转变为实际的编程语言是练习编程的一种重要途径，这不仅可以提升理论认知，还能提高实践动手能力。...鉴于此，matlab爱好者公众号计划推出【编程算法】系列，将逐一介绍各类算法在matlab中实现，与大家一起来在算法的海洋里畅游。

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Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 - 预测电力负荷数据

p=6663 此示例中，神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测公民办公室的电力消耗。每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。...自相关图，Dickey-Fuller测试和对数变换为了确定我们的模型中是否存在平稳性：生成自相关和偏自相关图进行Dickey-Fuller测试对时间序列进行对数变换，并再次运行上述两个过程，以确定平稳性的变化...Kaizong Ye 拓端分析师自相关图偏自相关图自相关和偏自相关图都表现出显着的波动性，这意味着时间序列中的几个区间存在相关性。...虽然这在技术上没有拒绝零假设所需的5％显着性阈值，但对数时间序列已显示基于CV度量的较低波动率，因此该时间序列用于LSTM的预测目的。 LSTM的时间序列分析现在，LSTM模型用于预测目的。...让我们来看看这增加预测到10和50天。 10天 50天我们可以看到测试误差在10天和50天期间显着降低，并且考虑到LSTM模型在预测时考虑了更多的历史数据，消耗的波动性得到了更好的预测。

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Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测

为什么要预测？因为预测时间序列（如需求和销售）通常具有巨大的商业价值。在大多数制造公司中，它驱动基本的业务计划，采购和生产活动。预测中的任何错误都会在整个供应链或与此相关的任何业务环境中蔓延。...这篇文章重点介绍一种称为ARIMA 建模的特殊类型的预测方法。 ARIMA是一种预测算法，其基于以下思想：时间序列的过去值中的信息可以单独用于预测未来值。 2....预测与实际从图表中，ARIMA（1,1,1）模型似乎给出了方向正确的预测。实际观察值在95％置信区间内。但是每个预测的预测始终低于实际。...12.如何在Python中进行自动Arima预测使用逐步方法来搜索p，d，q参数的多个组合，并选择具有最小AIC的最佳模型。...让我们预测一下。 ? 14.如何在python中自动构建SARIMA模型普通ARIMA模型的问题在于它不支持季节性。如果您的时间序列定义了季节性，那么，请使用季节性差分的SARIMA。

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使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测

在本文中，您将发现如何使用Keras深度学习库在Python中开发LSTM网络，以解决时间序列预测问题。完成本教程后，您将知道如何针对自己的时间序列预测问题实现和开发LSTM网络。...在本教程中，我们将为时间序列预测问题开发LSTM。这些示例将准确地向您展示如何开发结构不同的LSTM网络，以解决时间序列预测建模问题。问题描述讨论的问题是国际航空公司的乘客预测问题。...像上面的窗口示例一样，我们可以将时间序列中的先前时间作为输入，以预测下一时间的输出。我们可以将它们用作一个输入函数的时间步长，而不是将过去的观察结果作为单独的输入函数，这确实是问题的更准确框架。...我们可以更好地控制何时在Keras中清除LSTM网络的内部状态。这意味着它可以在整个训练序列中建立状态，甚至在需要进行预测时也可以保持该状态。...概要在本文中，您发现了如何使用Keras深度学习网络开发LSTM递归神经网络，在Python中进行时间序列预测。 ---- ?

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低延迟分块流中的带宽预测

演讲的主要内容是讨论低延迟分块流的带宽预测。首先Ali介绍了在启用低延迟模式的Twitch平台上收集了一个实时视频会话的数据，以了解ABR对低延迟流的影响。...数据结果表明用户无法准确的预测带宽，导致其无法选择一个合适的比特率。...因此Ali提出了一个新的块（chunk）带宽测量方法ACTE：ABR for Chunked Transfer Encoding。ACTE依赖于三个主要部分：带宽测量、带宽预测和ABR控制器。...其中带宽预测采用滑动窗口移动平均法测量块带宽；带宽预测采用基于自适应递归最小二乘（RLS）的在线线性自适应滤波器；ABR控制器采用基于吞吐量的比特率选择逻辑。...ACTE在带宽预测方面也达到了96％的准确率。演讲PPT全文??????????????????

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