一、装饰器1、什么是装饰器'''
装饰器
'''
# 创建几个函数
def add(a,b):
'''求任意两个数的和'''
print('计算开始：')
r = a + b
return r
print('计算结束')
def mul(a,b):
'''求任意两个数的积'''
return a * b
# 希望函数可以在计算前，打
转载
2023-10-15 10:48:22
163阅读
# 使用Python实现ADFuller检验的完整过程
## 一、引言
在时间序列数据分析中，判断数据是否平稳是非常重要的。ADFuller（Augmented Dickey-Fuller）检验是一种常用的检验方法。在本教程中，我们将学习如何使用Python实现ADFuller检验，彻底理解每一步的代码及其用途。
## 二、流程概述
在实现ADFuller检验之前，我们需要经过以下几个步骤
python的装饰器是python的特色高级功能之一，言简意赅得说，其作用是在不改变其原有函数和类的定义的基础上，给他们增添新的功能。装饰器存在的意义是什么呢？我们知道，在python中函数可以调用，类可以继承，为何要必须保证不改变函数和类的定义，就使得函数有了新的功能呢？其实很好解释。提高代码的简洁程度与封装性。如果你采用新声明一个函数，并调用原来函数的思路使得原函数功能增加了，但是一方面使用起
转载
2024-02-23 21:09:20
62阅读
python的装饰器是python的特色高级功能之一，言简意赅得说，其作用是在不改变其原有函数和类的定义的基础上，给他们增添新的功能。装饰器存在的意义是什么呢？我们知道，在python中函数可以调用，类可以继承，为何要必须保证不改变函数和类的定义，就使得函数有了新的功能呢？其实很好解释。提高代码的简洁程度与封装性。如果你采用新声明一个函数，并调用原来函数的思路使得原函数功能增加了，但是一方面使用起
转载
2023-12-15 12:48:32
77阅读
python中eval函数的用法十分的灵活，这里主要介绍一下它的原理和一些使用的场合。下面是从python的官方文档中的解释： The arguments are a string and optional globals and locals. If provided,
globals must be a dictionary. If provided, locals
转载
2024-08-19 11:22:45
19阅读
需要excel数据源文件的请去下载，只保留少数列的数据，剩余的2000多个数据已经被我删除了。帮学医的同学弄完一个python数据处理的程序，怕以后忘记了，记录下来t检验是计量资料的假设检验中最为简单常用的，当样本含量n较小时，比如n小于60。配对t检验又称成对t检验，适用于配对设计的计量资料。配对设计是将受试对象按照某些重要特征，如可疑混杂因素性别等配成对子，每对中的两个受试对象随机分配到两处理
转载
2023-12-06 18:02:36
156阅读
一、python中输入操作 input()age = input("inputAge:") #输入age
print("inputAge is:",age) #输出age运行，并在控制台输入值注：python中，输入的值默认为字符串类型，即使输入的是数字age = input("inputAge:")
print(type(age))查看运行结果，即使输入数字1，也是str类型二、pyt
转载
2023-06-20 16:17:57
128阅读
在进行时间序列分析时，尤其是在金融、气象等领域，检验时间序列数据的平稳性是一个重要的步骤。常用的方法之一是使用 `adfuller` 函数进行平稳性检验，尤其是当我们关注截距项时。下面将详细记录如何在Python中使用`adfuller`进行平稳性检验的整个过程。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确保技术环境与工具的兼容性。以下是我们将使用的软件和库。
#### 四象限图与兼容性分析
本博客旨在帮助学生自己巩固所学，若能帮得上他人也是荣幸之至 首先以下是借鉴过的几个github库，非常感谢： https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action https://github.com/keefecn/python_practice_of_data_analysis_and_mining https:/
目录1. 平稳性检验2. 白噪声检验免责声明：本文由作者参考相关资料，并结合自身实践和思考独立完成，对全文内容的准确性、完整性或可靠性不作任何保证。同时，文中提及的数据仅作为举例使用，不构成推荐；文中所有观点均不构成任何投资建议。请读者仔细阅读本声明，若读者阅读此文章，默认知晓此声明。*本文非理论篇，主要展示结果的转换输出。1. 平稳性检验 平稳性检验是时序建模的基础，对
转载
2024-08-11 15:26:30
64阅读
LeakCanary源码分析我们从install方法开始，大家应该知道引入LeakCanary的时候install方法时在Application#onCreate的 方法中执行的。我们首先看isInAnalyzerProcess方法，看注释如果是LeakCanary进程就不允许初始化其他任务。这个进程是为LeakCanary分析堆内存用的。 我们知道引入LeakCanary在你的项目编译成功之后会
转载
2024-04-12 05:04:55
27阅读
如下所示：from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
print(adfuller(data))
(-8.14089819118415, 1.028868757881713e-12, 8, 442, {'1%': -3.445231637930579, '5%': -2.8681012763264233, '10%': -2.57026492127
转载
2023-10-10 10:15:25
462阅读
本篇文章小编给大家分享一下Python ADF单位根检验查看结果实现方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家供大家参考，有需要的小伙伴们可以来看看。
如下所示：
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
print(adfuller(data))
(-8.14089819118415, 1.028868757881713e-12, 8, 442,
转载
2023-08-18 16:13:45
109阅读
adfuller函数返回值的参数说明from statsmodels.tsa.stattools import adfullert = adfuller(train['total_redeem_amt'])返回值为(-5.2350403606036302, 7.4536580061930903e-06, 0, 60, {'1%': -3.5443688564814813, '5%': -2.911
转载
2024-05-24 12:45:20
706阅读
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
import numpy as np
import pandas as pd
adf_seq = np.array([1,2,3,4,5,7,5,1,54,3,6,87,45,14,24])
dftest = adfuller(adf_seq,autolag='AIC')
dfoutput = p
转载
2023-06-10 23:18:28
444阅读
如下所示：from statsmodels.tsa.stattools import adfullerprint(adfuller(data))(-8.14089819118415, 1.028868757881713e-12, 8, 442, {"1%": -3.445231637930579, "5%": -2.8681012763264233, "10%": -2.5702649212751
转载
2023-10-04 14:43:31
198阅读
如下所示：from statsmodels.tsa.stattools import adfullerprint(adfuller(data))(-8.14089819118415, 1.028868757881713e-12, 8, 442, {'1%': -3.445231637930579, '5%': -2.8681012763264233, '10%': -2.5702649212751
转载
2023-06-26 21:38:54
162阅读
我试图在Python中运行statsmodels中的Augmented Dickey-Fuller测试，但我似乎错过了一些东西。这是我正在尝试的代码：import numpy as np
import statsmodels.tsa.stattools as ts
x = np.array([1,2,3,4,3,4,2,3])
result = ts.adfuller(x)我收到以下错误：
Tra
转载
2023-07-23 19:06:45
94阅读
@创建于：20210318 @修改于：20210318 文章目录1、背景2、单位根检验（Unit Root Test）理论3、python接口解释3.1 adfuller API介绍3.2 参数3.2 输出内容4、实例化参数介绍4.1 程序实现4.2 运行结果5、参考资料 1、背景在Holt、Holt-Winters(ExponentialSmoothing)、ARMA、ARIMA这样的自回归模型
转载
2023-10-12 07:29:48
140阅读
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller # 导入ADF检验函数from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose #导入季节性分解函数，将数列
转载
2024-06-19 09:32:58
37阅读
