时间序列与文本数据分析全解析
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发布时间: 2025-09-03 00:34:20 阅读量: 4 订阅数: 17 AIGC 
Python探索性数据分析精粹
# 时间序列与文本数据分析全解析
## 1. 时间序列数据平稳性检验
在处理时间序列数据时，平稳性是一个重要的特性。非平稳的时间序列数据可能会给分析和建模带来挑战，因此需要进行平稳性检验。常用的检验方法是Dickey - Fuller检验。
### 操作步骤
1. **导入库并加载数据**：
```python
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
# 加载数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')
```
2. **数据预处理**：
```python
# 查看数据前几行、形状和数据类型
print(data.head())
print(data.shape)
print(data.dtypes)
# 转换日期数据类型
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'], format="%Y%m")
# 设置日期列为索引
data.set_index('Date', inplace=True)
```
3. **执行Dickey - Fuller检验**：
```python
adf_result = adfuller(data['YourColumn'], autolag='AIC')
```
4. **格式化输出结果**：
```python
print('ADF Test Statistic: %f' % adf_result[0])
print('p-value: %f' % adf_result[1])
print('Critical Values:')
print(adf_result[4])
if adf_result[0] < adf_result[4]["5%"]:
print("Reject Null Hypothesis - Time Series is Stationary")
else:
print("Failed to Reject Null Hypothesis - Time Series is Non - Stationary")
```
### 结果解读
如果检验统计量小于5%的临界值，我们拒绝原假设，认为时间序列是平稳的；否则，时间序列是非平稳的。
### 流程图
```mermaid
graph TD;
A[导入库并加载数据] --> B[数据预处理];
B --> C[执行Dickey - Fuller检验];
C --> D[格式化输出结果];
```
## 2. 时间序列数据差分处理
当时间序列数据不平稳时，可以使用差分技术使其平稳。差分是指将当前值减去前一个值，以消除时间序列中的趋势或季节性。
### 操作步骤
1. **导入库并加载数据**：
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
# 加载数据
air_traffic_data = pd.read_csv("data/SF_Air_Traffic_Passenger_Statistics_Transformed.csv")
```
2. **数据预处理**：
```python
# 查看数据前几行、形状和数据类型
print(air_traffic_data.head())
print(air_traffic_data.shape)
print(air_traffic_data.dtypes)
# 转换日期数据类型
air_traffic_data['Date'] = pd.to_datetime(air_traffic_data['Date'], format="%Y%m")
# 设置日期列为索引
air_traffic_data.set_index('Date', inplace=True)
```
3. **进行差分处理**：
```python
air_traffic_data['Difference'] = air_traffic_data['Total Passenger Count'].diff(periods=1)
air_traffic_data = air_traffic_data.dropna()
```
4. **绘制原始数据和差分后数据的图表**：
```python
plt.figure(figsize=(18, 10))
plt.plot(air_traffic_data['Total Passenger Count'], label='T
```
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```matlab
>> T_table=tri2grid(p,t,u(length(p)+1:end,end),x,y)
```
示例结果如下：
```
T_table =
0.6579 0.5915 0.5968 0.6582 0
0.6042 0.4892 0.5073 0.6234 0
0.543
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```bash
$ pip install fastapi uvicorn aiofiles jinja2
```
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| 数据集 | 相机数量 | 分辨率 | 帧数 | 区域面积 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| Wildtrack | 7 | 1080×1920 | 400 | 12×36 m² |
| MultiviewX | 6 | 1080×1920 | 400 | 16×25 m² |
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为了评估算法，使用了精度（Precision）、
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```matlab
fisTree = fistree(fis,connections)
fisTree = fistree( ___ ,'DisableStructuralChecks',disableChecks)
```
- `fisTree = fistree(fis,connections)`：创建一个相互连接的模糊推理系统对象
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```python
import p
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```python
train_glob = os.environ['KAEN_OSDS_TRAIN_GLOB'] if 'KAEN_OSDS_TRAIN_GLOB' in os.environ else 'https://raw.githubusercontent.com/osipov/smlbook/master/train.csv'
val_glob = os.environ['
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然而，如果你在创建了 `requires_grad=True` 的张量后需要进行标准化操作，就需要在 PyTorch 中直接实现，以免破坏计算图。以下是在 PyTorch 中实现特征标准化的代码：
```python
import torch
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