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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# Python实现DNA双螺旋结构的图形化步骤
在这篇文章中，我将为刚入行的小白详细讲解如何使用Python绘制DNA双螺旋结构。我们将会通过几个简单的步骤来实现目标，并逐步解释每一行代码的含义。接下来，我们将首先看一下整个流程，然后逐步深入每一步。
## 整体流程
下面是绘制DNA双螺旋结构的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
|----
在生产和科学研究中，对某一个或一组变量x(t)进行观察测量，将在一系列时刻t1, t2, …, tn (t为自变量且t1<t2<…< tn ) 所得到的离散数字组成序列集合x(t1), x(t2), …, x(tn)，我们称之为时间序列，这种有时间意义的序列也称为动态数据。这样的动态数据在自然、经济及社会等领域都是很常见的。如在一定生态条件下，动植物种群数量逐月或逐年的消长过
原创
2023-11-07 11:26:10
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时间序列分析原理：时间序列预测是通过使用过去的数据点对行为进行预测的方式，
朴素预测法预测第二天数据，提取前一天的数据作为值
简单平均法预测的期望值等于先前所有观测点的平均值，这种情况适用于在一定时期内数据只出现小幅变得，但整体确实保持不变
移动平均法与简单平均法，类似，不过去先前数据点是取一定数据比如取前面n个数据的平均值作为预测值
加权移动平均法加权，移动平均法之上改进，移动等同于在过去的n
原创
2022-06-23 17:38:57
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时间序列分析原理时间序列分析是一种统计技术，用于分析按时间顺序排列的数据点。它广泛应用于金融、经济、气象、医疗等众多领域，主要用于预测未来趋势、发现数据中的模式和异常。1. 数据收集与预处理时间序列分析的第一步是收集并准备数据。这些数据通常是按固定时间间隔（如秒、分钟、小时、天、月、年）收集的。数据预处理包括：处理缺失值：插值法、删除法等。数据平滑：移动平均、指数平滑等，减少噪声。数据转换：差分、
时间序列分析是一种统计技术，用于分析按时间顺序排列的数据点，以揭示其中的规律、趋势和季节性变化。它在金融、经济、气象、工程等多个领域有广泛应用。1. 时间序列的组成部分长期趋势（Trend）：数据随时间变化的长期方向，可以是上升、下降或平稳。季节性变化（Seasonality）：数据在特定时间段内呈现的规律性波动，如每日、每周、每月或每年的变化。周期性变化（Cyclical）：数据围绕长期趋势的波
对结构VAR模型中不同时刻随机变量建立有向非循环图（DAG），要检验随机变量之间的条件独立性，然后再对存在的相依联系确定方向。1.线性结构VAR模型和线性广义条件独立图的定义根据DAG的定义，并不是所有的VAR模型的因果相依联系都可以用DAG表示，首先提出线性结构VAR模型的定义。设是一个k维时间序列，是一个k维白噪声序列。线性结构VAR模型 设k维时间序列由满足下面条件的p阶线性结构VAR模型产
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2024-01-30 11:45:49
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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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一、时间序列的基本概念 按照时间的顺序把随机时间变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列，对时间序列进行观察、研究，寻找它的变化发展规律，预测它将来的走势，就是时间序列分析。 在统计研究中，常用按时间顺序排列的一组随机变量
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2023-11-27 21:41:52
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一、AddressICC 2019的一篇paper，为清华团队所写思路很有趣，也很容易想到，就是用比较火的GAN加上LSTMSatellite Image Prediction Relying on GAN and LSTM Neural Networks 二、Introduction and Model2.1 主要创新点 2.2 主要任务本质上是时空序列预测问题，利用的是卫星云图主要是过去的
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2024-05-10 10:28:14
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时间序列日常生活中我们的大多数诗句都是跟时间相关的，比如股票数据，每一个时间段的盈亏，因此，我了解了时间序列这个方便我们分析与时间相关的数据。时间戳import time
time.time() # 查看当前的时间戳
# 输出
1584431953.366432
# 将时间戳转换成本地时间类型
t = time.time()
loc_t = time.localtime(t)
loc_t
#
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2024-04-03 06:27:29
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模型原理 Xgboost（Extreme Gradient Boost）模型，是一种特殊的梯度提升决策树（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree），只不过是力求将速度和效率发挥到了极致，故叫X（Extreme）gradientboost。Xgboost其本质上还是基于树结构并结合集成学习的一种方法，其基础树结构为分类回归树（CART，Classification
文章目录1. 导言1.1 基本定义1.2 预测评估指标2. 移动、平滑、评估2.1 滑动窗口估计2.1.1 moving average2.1.2 weighted average2.2 指数平滑2.2.1 exponential smoothing2.2.2 double exponential smoothing2.2.3 Triple exponential smoothing2.3 时间
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2024-05-10 09:43:14
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基于主成分分析与Fisher判别的DNA序列分类【摘要】： 特征提取：对于DNA序列，首先将其分为编码DNA特征与非编码DNA特征。对于非编码DNA，统计A，T，C，G各个碱基以及A+T在其中出现的频率，由此构建DNA序列所对应的5维向量空间。对于编码DNA，根据DNA转录与表达的中心法则，氨基酸与密码子的对应关系，统计21类氨基酸的出现频率，由此构建了DNA序列所对应的21维向量空间。最终，针
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2023-07-19 12:21:58
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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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多层感知机#Lesson 03: MLP for Time Series Forecasting# univariate mlp ex
原创
2023-01-16 08:29:04
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏）python数据挖掘系列教程时间序列中常用预测技术，一个时间序列是一组对于某一变量连续时间点或连续时段上的观测值。1. 移动平均法 (MA)1.1. 简单移动平均法设有一时间序列y1,y2,…, 则按数据点的顺序逐点推移求出N个数的平均数，即可得到一次移动平均数.1.2 趋势移动平均法当时间序列没有明显的趋势变动时，使用一次移动平均就能够准确地反映实际情况，直
原创
2022-03-27 16:24:05
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public class testSerial implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 7392224114251372902L;//或1L private int aaa; private Str
原创
2021-05-28 22:54:07
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