简单来讲，序列是一种数据存储结构，用来存储一系列数据。在内存中，序列就是一块用来存放多个值的连续存储空间，存储的是对象的地址，而Python中一切皆对象。常见的序列结构有：字符串、列表、元组、字典、集合。可以把序列看成是拥有序列结构数据类型的祖先，因此序列具有的特点，上述五种序列结构也有。字符串，列表，元组具有序列的所有功能，字典、集合序列具有部分功能，当然五种序列结构除了序列特点之外还拥有各自独
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2023-08-11 08:57:47
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概念时间序列时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。时间序列分析时间序列分析是根据系统观察得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。时间序列分析常用于国民宏观经济控制、市场潜力预测、气象预测、农作物害虫灾害预报等各个方面。组成要素构成要素：长期趋势，季节变动，循环变动
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2023-12-14 10:04:36
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转载自最小森林-python时间序列分析 一、什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。 在这里需要强调一点的是，时间序列分析并不是关于时间的回归，它主要是研究自身的变化规律的（这里不考虑含外生变量的时间序列）。 环境配置 pytho
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2020-01-30 21:45:00
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# 使用Python分析FASTA序列
FASTA是生物信息学中常用的文件格式，用于存储核酸或蛋白质序列。FASTA文件的后缀通常为“.fasta”或“.fa”。本文将介绍如何使用Python对FASTA序列进行分析，并提供相应的代码示例。
## 1. FASTA格式简介
FASTA格式由描述行和序列行组成。描述行以“>”开头，后面跟随序列的名称或描述信息。描述行之后是实际的序列，可以分为多
同样在我们熟悉了pandas的各种基础用法后，进行一些案例分析。本次分析的案例是一些时间序列数据的，要观察变化情况。有两个案例，一个是中国经济发展变化情况，一个是各国新冠疫情确诊和死亡人数变化数据。数据集都是网络上的，直接按照下面的代码读取网站文件就可以获取。首先导入包import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot a
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2023-11-07 19:39:30
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# Python时间序列聚类分析
时间序列数据是指一系列时间点上的数据，这些数据在许多领域中都非常常见，例如金融市场、气象监测和生物信号分析。为了分析时间序列数据的特征，聚类分析是一种有效的方法，它可以将相似的时间序列归为一类。而Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库和工具来进行时间序列聚类分析。
## 时间序列聚类的基本步骤
时间序列聚类的主要步骤如下：
1. **数据准备*
原创
2024-10-11 04:43:41
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# 时间序列聚类分析简介
在数据科学中，时间序列数据是一种特殊的数据类型，它以时间为索引，表现为一系列按时间顺序排列的数值。时间序列聚类分析是将具有相似趋势或模式的时间序列分为同一类别的过程。它在金融、气象、交通等多个领域具有重要应用。
## 时间序列数据的特点
时间序列数据的特点通常包括：
- **时间依赖性**：数据点之间存在时间上的相关性。
- **季节性**：数据在特定时间段内有规律
# Python分析NCBI基因序列
在生物信息学领域，基因序列分析是一个重要的研究方向。NCBI（国家生物技术信息中心）提供了丰富的基因序列数据，成为研究者们获取和分析基因数据的重要资源。本文将介绍如何使用Python对NCBI的基因序列进行分析，并提供相关代码示例，帮助你更深入地理解这一过程。
## 基础知识
在开始之前，我们需要了解一些基础知识。基因序列通常由一系列的核苷酸（A、T、C
原创
2024-08-27 07:38:51
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Datawhale干货译者：陈超，北京大学，数据派THU本文约7500字，建议阅读20+分钟本文介绍了时间序列的定义、特征并结合实例给出了时间序列在Python中评价指标和方法。...
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2022-06-29 09:40:15
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译者：陈超，北京大学，数据派THU本文约7500字，建议阅读20+分钟本文介绍了时间序列的定义、特征并结合实例给出了时间序列在Python中评价指标和方法。时间序列是在规律性时间间隔上记录的观测值序列。本指南将带你了解在Python中分析给定时间序列的特征的全过程。主要内容1. 什么是时间序列？2. 如何在Python中导入时间序列？3. 什么是面板数据？4. 时间序列可视化5.&nb
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2022-12-01 10:43:53
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# Python时间序列分析算法
时间序列是指按照一定的时间间隔进行观测或测量而得到的数据序列。在现实生活中，我们经常会遇到各种时间序列数据，例如价格、气温变化、销售数据等等。对于这些时间序列数据的分析和预测，可以帮助我们更好地理解数据背后的规律，做出合理的决策。
Python作为一门强大的数据分析和建模语言，提供了丰富的时间序列分析算法库，使得我们可以方便地处理和分析时间序列数据。本文将
原创
2024-01-29 11:29:08
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# 滞后序列分析在Python中的实现教程
## 一、流程概述
在进行滞后序列分析之前，了解整个工作流是很有帮助的。以下是完成滞后序列分析的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | -------- |
| 1 | **导入必要的库**：加载Python中需要用到的库。 |
| 2 | **读取数据**：将滞后序列的数据导入Python。 |
| 3 | **数据预处理**：对数
原创
2024-10-24 06:01:51
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频域分析和时频分析是信号处理中两种不同的分析方法，用于研究信号在频域和时频域上的特性。频域分析：频域分析是通过对信号进行傅里叶变换或其他频域变换来研究信号在频率域上的性质。常见的频域分析方法包括：傅里叶变换： 将信号从时域转换到频域，得到信号的频谱信息。快速傅里叶变换（FFT）： 是一种用于高效计算傅里叶变换的算法，广泛用于数字信号处理。功率谱密度（PSD）估计： 衡量信号在不同频率上的功率分布。
文章目录导入必要的包pandas 读取 csv查看数据数据增强，增加特征ECDF缺失值分析缺失值填补pandas 两表求交商店类型与销量的关系销售量和日期的关系相关性分析时间序列分析季节性年度趋势自相关性 本文翻译自 kaggle 竞赛 Rossmann Store Sales 的一篇笔记，竞赛度主题是销量数据的预测，这里总结一些数据准备与分析方法 源码在：https://github.com
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2024-01-06 09:15:31
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这是一篇比较经典的多元时间序列数据异常检测算法的论文阅读解析，包括了算法代码的实现一、这篇论文说了什么？针对多元时间序列的异常数据检测，提出了一种图遍历算法，作者认为，多元数据序列数据都可以看成n个数据点，然后每个数据点上对应了多个变量，比如每天的天气数据，有以下变量：温度、光照、湿度、空气质量等。这是常见的多元时间序列数据。那么每个数据点都有一个温度、光照、湿度和空气质量4个变量，那么就认为整个
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2024-01-02 17:14:28
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还是宅在家里，继续学习。用真实的股票数据来实践一下刚学的时间序列分析的内容吧。分析一下我定投的两支股票:300etf(510300)，纳指etf(513100)。首先用tushare下载股价数据，时间范围从其创立到2020年1月31日。然后将数据处理后存入csv文件，再把下载数据的代码注释掉，以后直接从文件读取数据就行了。详细代码见我的github项目页面，就不列出来了。接着把数据可视化用重采样的
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2023-12-18 21:17:35
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主要介绍了时间序列分析中的AR，MA，ARMA等重要的典型模型的性质和选择方法。
目录\({\rm ARIMA}\)滞后算子\({\rm MA}(q)\)\({\rm MA}(1)\)\({\rm MA}(q)\)\({\rm AR}(p)\)\({\rm AR}(1)\)\({\rm AR}(p)\)\({\rm ARMA}(p,\,q)\)\({\r
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2024-05-13 18:05:18
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目录一、时间序列模型简介二、案例分析三、模型构建 四、结果分析一、时间序列模型简介 正常的数据类型分为三种：横截面数据、时间序列数据和面板数据三类。其中，时间序列是按照一定的时间间隔排列的一组数据，其时间间隔可以是任意的时间单位，如小时、日、周月等。在本例中为每天某产品的需求量，这些数据形成了以一定时间间隔的数据。时间序列数据包含时间要素和数值要素，通过对这些时
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2023-10-07 13:15:07
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# Python时间序列功率谱分析教程
功率谱分析是一种用于了解信号或时间序列频率成分的重要技术。对于初入行的开发者而言，从基础知识到实现，一步一步来将更为清晰。本文将详细介绍如何在Python中进行时间序列功率谱分析，并提供必要的代码示例。
## 流程步骤
在进行功率谱分析之前，首先需要了解整个流程。以下是实现该功能的一些基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-02 06:42:06
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在这篇博文中，我们将探讨时间序列分析在Python中的应用，尤其是如何高效地解决时间序列分析题目。时间序列分析是一种用于分析时间序列数据以提取有意义的统计信息和特征的方法，这在金融、气象学、经济学等多个领域都得到了广泛的应用。根据“Wikipedia”的定义：
> “时间序列分析是用于分析时间序列数据的一组方法，以提取有意义的信息和模式。”
时间序列数据通常是基于时间顺序排列的观测值集合，而
