python tsfresh cid_ce

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mob64ca12dd8bce 2023-09-09 12:11:12 ©著作权

文章标签 特征提取 ci python 文章分类 Python 后端开发

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实现"python tsfresh cid_ce"的步骤和代码解释

1. 安装tsfresh库

在开始实现"python tsfresh cid_ce"之前，需要先安装tsfresh库。可以使用以下命令在终端中安装：

pip install tsfresh

这个库提供了一些特征提取的函数，包括cid_ce。

2. 导入tsfresh库和其他必要的库

在使用tsfresh库之前，需要导入tsfresh库和其他必要的库。下面是导入库的代码：

import tsfresh
import pandas as pd

tsfresh：tsfresh库的主要模块，包含了特征提取函数。
pandas：pandas库用于处理和分析数据。

3. 准备数据

在使用tsfresh库进行特征提取之前，需要先准备好数据。数据应该是一个时序数据集，可以是一个DataFrame或一个Series对象。以下是一个示例数据的准备代码：

# 创建一个示例DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'time': [1, 2, 3, 4, 5], 'value': [10, 20, 30, 20, 10]})

这个示例DataFrame包含了两个列，一个是时间列，另一个是值列。

4. 特征提取

有了准备好的数据，现在可以使用tsfresh库进行特征提取了。以下是使用cid_ce函数进行特征提取的代码：

# 使用cid_ce函数进行特征提取
features = tsfresh.feature_extraction.feature_calculators.cid_ce(df['value'], True)

tsfresh.feature_extraction.feature_calculators.cid_ce：cid_ce函数的调用。
df['value']：需要进行特征提取的数据列。
True：参数normalize设置为True，将结果标准化。

5. 结果解释

特征提取完成后，可以对结果进行解释。以下是解释结果的代码：

# 打印特征提取的结果
print("CID_CE特征值：", features)

这个代码将打印出特征提取的结果。

6. 完整代码示例

下面是实现"python tsfresh cid_ce"的完整代码示例：

import tsfresh
import pandas as pd

# 准备数据
df = pd.DataFrame({'time': [1, 2, 3, 4, 5], 'value': [10, 20, 30, 20, 10]})

# 特征提取
features = tsfresh.feature_extraction.feature_calculators.cid_ce(df['value'], True)

# 结果解释
print("CID_CE特征值：", features)

整体流程图

journey
    title 实现"python tsfresh cid_ce"的流程图
    section 数据准备
        安装tsfresh库
        导入tsfresh库和其他必要的库
        准备数据
    section 特征提取
        使用cid_ce函数进行特征提取
    section 结果解释
        打印特征提取的结果