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Python 比較兩個(gè)時(shí)間序列在圖形上是否相似

開發(fā) 前端
圖形上的相似性并不能完全代表兩個(gè)時(shí)間序列之間的相似性,因?yàn)橥粋€(gè)圖形可以對(duì)應(yīng)著不同的時(shí)間序列。因此,在進(jìn)行時(shí)間序列的比較時(shí),需要綜合考慮多個(gè)方面的信息。

比較兩個(gè)時(shí)間序列在圖形上是否相似,可以通過(guò)以下方法:

  1. 可視化比較:將兩個(gè)時(shí)間序列繪制在同一張圖上,并使用相同的比例和軸標(biāo)簽進(jìn)行比較??梢杂^察它們的趨勢(shì)、峰值和谷值等特征,從而進(jìn)行比較。
  2. 峰值和谷值比較:通過(guò)比較兩個(gè)時(shí)間序列中的峰值和谷值來(lái)進(jìn)行比較??梢员容^它們的幅度和位置。
  3. 相關(guān)性分析:計(jì)算兩個(gè)時(shí)間序列之間的相關(guān)系數(shù),從而確定它們是否存在線性關(guān)系。如果它們的相關(guān)系數(shù)接近1,則它們趨勢(shì)相似。
  4. 非線性方法:使用非線性方法來(lái)比較兩個(gè)時(shí)間序列,如動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整、小波變換等。這些方法可以幫助捕捉兩個(gè)時(shí)間序列之間的相似性。

需要注意的是,圖形上的相似性并不能完全代表兩個(gè)時(shí)間序列之間的相似性,因?yàn)橥粋€(gè)圖形可以對(duì)應(yīng)著不同的時(shí)間序列。因此,在進(jìn)行時(shí)間序列的比較時(shí),需要綜合考慮多個(gè)方面的信息。

1.準(zhǔn)備

開始之前,你要確保Python和pip已經(jīng)成功安裝在電腦上,如果沒有,可以訪問這篇文章:超詳細(xì)Python安裝指南 進(jìn)行安裝。

(可選1) 如果你用Python的目的是數(shù)據(jù)分析,可以直接安裝Anaconda:Python數(shù)據(jù)分析與挖掘好幫手—Anaconda,它內(nèi)置了Python和pip.

(可選2) 此外,推薦大家用VSCode編輯器,它有許多的優(yōu)點(diǎn):Python 編程的最好搭檔—VSCode 詳細(xì)指南。

請(qǐng)選擇以下任一種方式輸入命令安裝依賴:1. Windows 環(huán)境 打開 Cmd (開始-運(yùn)行-CMD)。2. MacOS 環(huán)境 打開 Terminal (command+空格輸入Terminal)。3. 如果你用的是 VSCode編輯器 或 Pycharm,可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install matplotlib
pip install numpy

2. 使用Matplotlib可視化比較兩個(gè)時(shí)間序列

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成時(shí)間序列數(shù)據(jù)
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [10, 15, 13, 17, 20]
y2 = [8, 12, 14, 18, 22]

# 繪制兩個(gè)時(shí)間序列的折線圖
plt.plot(x, y1, label='y1')
plt.plot(x, y2, label='y2')

# 設(shè)置圖形屬性
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Comparison of two time series')
plt.legend()

# 顯示圖形
plt.show()

3. 計(jì)算兩個(gè)時(shí)間序列的相關(guān)系數(shù):

import numpy as np

# 生成時(shí)間序列數(shù)據(jù)
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [10, 15, 13, 17, 20]
y2 = [8, 12, 14, 18, 22]

# 計(jì)算相關(guān)系數(shù)
corr = np.corrcoef(y1, y2)[0, 1]

# 輸出結(jié)果
print('Correlation coefficient:', corr)

4.使用Python實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法(DTW):

import numpy as np

# 生成時(shí)間序列數(shù)據(jù)
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [10, 15, 13, 17, 20]
y2 = [8, 12, 14, 18, 22]

# 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法
def dtw_distance(ts_a, ts_b, d=lambda x, y: abs(x - y)):
DTW = {}

# 初始化邊界條件
for i in range(len(ts_a)):
DTW[(i, -1)] = float('inf')
for i in range(len(ts_b)):
DTW[(-1, i)] = float('inf')
DTW[(-1, -1)] = 0

# 計(jì)算DTW矩陣
for i in range(len(ts_a)):
for j in range(len(ts_b)):
cost = d(ts_a[i], ts_b[j])
DTW[(i, j)] = cost + min(DTW[(i-1, j)], DTW[(i, j-1)], DTW[(i-1, j-1)])

# 返回DTW距離
return DTW[len(ts_a)-1, len(ts_b)-1]

# 計(jì)算兩個(gè)時(shí)間序列之間的DTW距離
dtw_dist = dtw_distance(y1, y2)

# 輸出結(jié)果
print('DTW distance:', dtw_dist)


責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: Python實(shí)用寶典
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