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如何使用 Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组操作？

在时间序列数据处理中，有时需要对数据按照一定的时间窗口进行分组。本文将介绍如何使用 Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组操作。...解决方案下面是一种基于 Java 的解决方案，可以实现对时间序列数据的每 x 秒进行分组。首先，我们需要定义一个数据结构来表示时间序列数据点，包括时间戳和数值。...假设时间序列数据已经存储在一个名为 dataPoints 的列表中，并且我们要以每 x 秒为一个时间窗口进行分组，可以编写以下代码：public List> groupDataByTimeInterval...然后，我们以每 x 秒为一个时间窗口进行循环遍历。在每个时间窗口内，我们遍历所有数据点，将时间戳在当前时间和时间窗口结束时间之间的数据点加入到一个分组中。...Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组。

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提升Transformer在不平稳时间序列预测上效果的方法

Transformer在时间序列预测中的各种应用，可以参考之前的文章如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型？...时间序列的不平稳性指的是随着时间的变化，观测值的均值、方差等统计量发生变化。不平稳性会导致在训练集训练的模型，在测试集上效果较差，因为训练集和测试集属于不同时间，而不同时间的数据分布差异较大。...这也是导致Transformer模型在一些non-stationary数据上效果不好的原因之一。...3项：平稳化的方差、Q在时间维度上的均值、平稳化前序列经过Transformer得到的K。...5 总结 本文从一个Transformer在非平稳时间序列预测上的问题出发，提出了简单有效的改进，让Transformer在处理平稳化序列的同时，能够从原始非平稳化序列中提取有用的信息，提升attention

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    神经网络在算法交易上的应用系列——多元时间序列

    本期作者：Alexandr Honchar 本期翻译：yana | 公众号翻译部 这是公众号关于神经网络在金融领域特别是算法交易上的一个连载系列： 1、简单时间序列预测（已发表） 2、正确的时间序列预测...在例子中，我们将使用整个OHLCV元组。 这篇文章中，我们会看看如何处理多元时间序列，特别是怎么处理每一个维度，如何对这种数据定义并训练一个神经网络，与上一篇文章比较结果。...在时间序列的例子中，我们的图片只是1维的（通常在图表上的情况），通道扮演不同值的角色——操作的开盘价，最高价，最低价，收盘价和成交量。...我们可以预测实际价值，即第二天的回报或收盘价，而不是预测二元变量。在我们之前的实验中，我们没有成功地产生好的结果。 不幸的是，在盈利上效果仍然不好： ? 回归问题的损失减少 ?...预测收盘价 总结 我们讨论了多元时间序列中数据准备和归一化的一般流程，对它们进行CNN训练，我们取得了分类问题的显著改进（7%），是对股票在第二天上涨还是下跌的分类问题。

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    2021-05-08：给定两个非负数组x和hp，长度都是N，再给定一个正数range。x有序，x表示i号怪兽在x轴上的位置

    2021-05-08：给定两个非负数组x和hp，长度都是N，再给定一个正数range。x有序，x[i]表示i号怪兽在x轴上的位置；hp[i]表示i号怪兽的血量 。...range表示法师如果站在x位置，用AOE技能打到的范围是：[x-range,x+range]，被打到的每只怪兽损失1点血量 。返回要把所有怪兽血量清空，至少需要释放多少次AOE技能？...int)(-leftEdge), 1, N, 1) } } return ans } type SegmentTree struct { // arr[]为原序列的信息从...this.lazy[rt] this.sum[(rt<<1)|1] += this.lazy[rt] * rn this.lazy[rt] = 0 } } // 在初始化阶段...，先把sum数组，填好 // 在arr[l~r]范围上，去build，1~N， // rt : 这个范围在sum中的下标 func (this *SegmentTree) build(l int, r

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    美化Matplotlib的3个小技巧

    在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...只显示了数据集的前100行。 减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。

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    美化Matplotlib的3个小技巧

    在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...只显示了数据集的前100行。 减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。  ...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。

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    美化Matplotlib的3个小技巧

    在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...只显示了数据集的前100行。 减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。  ...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。

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    【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（上篇）

    坐标轴 (Axes)：图表中的数据区域，它可以包含多条曲线或数据点。 曲线 (Line)：用来展示数据的线段。 刻度 (Ticks)：坐标轴上显示的数据标记。...# 绘制图表 plt.plot(x, y) # 设置坐标轴的范围 plt.xlim(0, 6) # X 轴的范围 plt.ylim(0, 30) # Y 轴的范围 # 设置 X 轴和 Y 轴的刻度...它定义了显示百分比的格式： %1.1f%% 表示在图中显示百分比，1.1f 意味着保留一位小数，%% 是百分比符号。这里是让每一部分的百分比在饼图上显示为 1 位小数的格式。...假设我们有一个包含时间序列数据的 CSV 文件，内容如下： 日期,销售额 2023-01-01,200 2023-01-02,300 2023-01-03,150 2023-01-04,400 2023...4.2 绘制多个数据系列 有时候我们需要在同一个图表中展示多个数据系列，来进行对比或分析。我们可以通过在 matplotlib 中绘制多个数据线来实现这一点。

    1.4K10

    数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

    ▲图9-13 简单序列图形 Series对象的索引传入matplotlib作为绘图的x轴，你可以通过传入use_index=False来禁用这个功能。...DataFrame的plot方法在同一个子图中将每一列绘制为不同的折线，并自动生成图例(见图9-14)： In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4...展示轴网格(默认是打开的) ▲表9-3 Series.plot方法参数 DataFrame拥有多个选项，允许灵活地处理列；例如，是否将各列绘制到同一个子图中，或为各列生成独立的子图。...参数 描述 subplots 将DataFrame的每一列绘制在独立的子图中 sharex 如果subplots=True，则共享相同的x轴、刻度和范围 sharey 如果subplots=True，则共享相同的...在绘制柱状图时，Series或DataFrame的索引将会被用作x轴刻度(bar)或y轴刻度(barh)(参考图9-15)： In [64]: fig, axes = plt.subplots(2, 1

    5.4K40

    腾讯自主研发动画组件PAG开源

    这个版本耗时了近一年时间完成了在渲染架构上最大的一次升级，彻底脱离了谷歌的 Skia 2D 绘图库，PAG SDK 包体也直线下降了约 60%，并完成了包括 Web 平台在内的全平台覆盖。...时间静态区间 分析动画文件的特效，我们发现大部分的动画素材实际上并不是整个时间轴上都在变化，或多或少会存在一些画面静止的区间。...第二个层面是绘制缓存，解码后的文件有多个时间轴属性，我们将生成的绘制数据缓存到共享文件中，一个文件的任何一帧，只要绘制过一次，第二次绘制就可以得到加速。...这样整个时间轴上，只会经历一次栅格化的过程，后续每帧的绘制都可以复用第一帧的纹理，快速套用矩阵变换，接近零成本地渲染出动画效果。这里的内容缓存我们同样考虑了内存优化问题。...每个图层又提供了起始时间的调整能力，能够自由设置在时间轴上的相对位置，能够灵活适配用户视频的时长。

    4.6K22

    Google Earth Engine（GEE）——利用sentinel-2数据

    首先针对感兴趣的时间段和位置过滤动态世界集合sentinel-2土地分类数据集。在这里，我们要绘制一年中该位置的变化图表。因此，我们应用过滤器来选择在感兴趣的时间段内在该区域收集的图像。...绘制一个区域内每个波段在不同图像中的衍生值。通常是一个时间序列。 X轴。图像，用xProperty值标记。 Y-轴。波段值。 系列。波段名称。 返回一个图表。 参数。...作为X轴上每个图像的标签的属性。默认为'system:time_start'。...var dwTimeSeries = dw.select(probabilityBands); // 绘制北京市的时间序列。...lineStyle('Trees', '#397D49'), 8: lineStyle('Water', '#419BDF')} }); print(chart); 原始的时间序列

    32310

    Python数据可视化（三）

    绘制水平柱状图：通过reversal_axis()方法反转x轴和y轴。...如果说一个Bar或者Line对象是一张图表的话，那时间线就是创建一个一维的x轴，轴上每一个点就是一个图表对象。通过时间线，我们能够直观地展示随时间变化的数据趋势，使得数据的变化和发展过程一目了然。...要求实现如下效果：1.GDP数据处理为亿级2.有时间轴，按照年份为时间轴的点3.x轴和y轴反转，同时每一年的数据只要前8名国家4.有标题，标题的年份会动态更改5.设置了主题为LIGHT解题思路：需求分析处理数据列表排序准备时间线自动播放和绘图...=[] y_data=[] # for循坏每一年的数据，基于每一年的数据，创建每一年的bar对象 for country_gdp in year_data: x_data.append...=LabelOpts(position="right")) # 反转x轴和y轴 bar.reversal_axis() # 设置每一年的图标的标题 bar.set_global_opts

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    Python基于Excel多列长度不定的数据怎么绘制折线图？

    ，希望用不同颜色、不同线型来表示每一列的数据。...其中，我们希望具体绘制的结果如下图所示。  可以看到，横坐标就是表示时间的数据，纵坐标就是那几列含有数据的列；此外，还需要注意，前面也提到了，时间数据是不断循环的，而每一个循环中时间的数量是不确定的。...，也就是处于指定行数内的数据；time就是第一列数据，也就是一个循环内的时间序列，time_x则用于显示图片的x轴刻度——之所以需要这个，是因为我这里希望用字符的形式来表示图片中x轴的刻度（如果用数字的话...，那么相当于一年365天对应的x轴长度都是固定的365个刻度；而对于时相缺失比较多的循环，这样绘制出来的图不好看）。...设置图例、x轴刻度旋转等属性，并保存图片；最后，通过plt.show()显示绘制的图片。

    9810

    Python基于Excel多列数据绘制动态长度的折线图

    ，希望用不同颜色、不同线型来表示每一列的数据。...因此，我们还希望绘制出来的图片，可以根据循环中时间的数量（或者说是循环的长度），来动态调整其长度。   明确了需求，即可开始撰写代码。本文所用代码如下。...，也就是处于指定行数内的数据；time就是第一列数据，也就是一个循环内的时间序列，time_x则用于显示图片的x轴刻度——之所以需要这个，是因为我这里希望用字符的形式来表示图片中x轴的刻度（如果用数字的话...，那么相当于一年365天对应的x轴长度都是固定的365个刻度；而对于时相缺失比较多的循环，这样绘制出来的图不好看）。...设置图例、x轴刻度旋转等属性，并保存图片；最后，通过plt.show()显示绘制的图片。

    18710

    一起来分析下游戏的开发与销售情况！

    数据中含有1980-2017年近40年各出版商发行的游戏，在这份数据的基础上分析一下哪些游戏平台和游戏出版商实力更强？什么游戏类型是更受人们喜爱的？在不同地区游戏的销售概况是如何的？...这里我们要获取每一年的各个地区所有游戏销售额总值，我们就要用到cumsum这个方法——cumsum方法通俗说是一个累加和，注意红框里的数据，这里是依据年份将每部游戏的销售额相加 #cumsum函数是累加和...用小脑瓜想一想，需要的数据是一年的总销售额，所以只需要保留每一年最后一行的销售额，这里可以用drop_duplicates去重，并keep参数保留最后一行即可。...) #绘制折线图，label为lengend的标签 plt.plot(x,y_1,label = '全球') plt.plot(x,y_2,label = '北美') plt.plot(x,y_3,label...plt.figure(figsize=(8,8)) #将出版商的名字作为对应数据的标签 labels = pb.index #准备数据 x = pb.values #绘制空心饼图 x1 = [1,0,0,0,0,0,0,0,0,0

    72730

    介绍一个Python可视化神器，绘制出来的图表惊艳了所有的人！！

    新年快乐，时间过得真的是很快，已经到了新的一年了，今天小编给大家来介绍一款十分好用的可视化模块，D3Blocks，不仅可以用来绘制可动态交互的图表，并且导出的图表可以是HTML格式，方便在浏览器上面呈现...figsize=[1200, 500]) output 时间序列图 时间序列的折线图，又被称为是趋势图，是以时间为横轴，观察变量为纵轴，用来反映时间与数量之间的关系，这里我们调用的是timeseries...df['labels'].values, # X轴上的值 y=df['age'].values, # 年龄 tooltip=tooltip, #...x_order=['acc', 'kich', 'brca', 'lgg', 'blca', 'coad', 'ov'], # X轴的上的值 figsize=[...散点图 散点图通常用于查看X轴与Y轴之间是否有关联，它的绘制，我们这里调用的是scatter()方法，代码如下 # 导入模块 from d3blocks import D3Blocks # 初始化

    1.3K10

    折线组图

    今天要跟大家分享的图表是——折线组图！ ▽▼▽ 与之前两篇的柱形图组、条形组图的制作理念相同，折线组图也是为了在表达同属性多数据的时候，能够把数据展现的更加清晰明了！...●●●●● 想象一下，你有连续5年的月度数据需要做年度折线图挖掘数据的每年月度走势，如果把五年的月度数据折线图全部放在同一个图表中，你看到的图表将是这个样子的！ ? ?...很难想象这样一幅折线纵横交错的折线图，你在很短的时间内能看明白每一年月度数据的具体趋势！...但是如果我们换一种思路，同样是在一幅折线图保重，我们分别展示每一年份的月度数据，而让所有年份共享同一个坐标轴，那样图表会成什么样子呢？ ?...点击其中一个折线图，调用数据序列设置菜单。 ? 将五个数据序列的折线图统统设置成凸显数据点的格式。 租后利用辅助序列添加年份标签。 选择添加数据——将辅助列数据添加进本图表中去！ ? ?

    1K40

    NumPy Beginners Guide 2e 带注释源码 九、使用 Matplotlib 绘图

    # 绘制函数，plot 并不会立即显示 plt.plot(x, y) # 设置两个轴的标签 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y(x)') # 显示图像 plt.show()...)) func1 = func.deriv(m=1) x = np.linspace(-10, 10, 30) y = func(x) y1 = func1(x) # 将原函数绘制为红色的散点 # 导函数绘制为绿色的虚线...和 y 从 -1 到 1 取 100 个点 # meshgrid 创建二维的网格，包含每一组 x, y x, y = np.meshgrid(u, u) z = x ** 2 + y ** 2 # plot_surface...用于绘制曲面 # rstride 和 cstride 是行和列步长 # 从输入数组中每四个点取一个点 # cmap 是颜色映射表 ax.plot_surface(x, y, z, rstride=4...# FuncAnimation 用于绘制对象 # 参数一次是 Figure 实例，帧函数，数据序列，以及刷新间隔 # 每次刷新时，都会用数据序列的当前值调用帧函数 anim = animation.FuncAnimation

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    facet_share {ggpol} 轴共享分面

    # install.packages("ggpol") library(ggpol) 区间高亮标记 # geom_tshighlight 可以用来高亮时间序列中的一个时段 ggplot(economics...format = "%d/%m/%Y")), alpha = 0.005, fill = "yellow") + ggtitle(label = "geom_tshighlight 可以用来高亮时间序列中的一个时段...") 半箱线图和一半 jitter 散点图 # geom_boxjitter 用于绘制混合的箱线图： # 一半箱线图和一半 jitter 散点图，以及可选的误差线。...轴共享分面 # facet_share 用于生成具有共享轴标签的分面图，由于该函数只是实验性的， # 目前只支持两个分面共享同一个轴。...# # 如果想要将轴以镜像的方式放置，需要将其中一个分面乘上 -1， # 如果想要水平方式，则将放置在左边的分面乘上 -1， # 如果是竖直放置，则将下面的分面乘上 -1。

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    总结了50个最有价值的数据可视化图表

    针对每列绘制线性回归线或者，可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现，如下： 4....多个时间序列（Multiple Time Series） 您可以绘制多个时间序列，在同一图表上测量相同的值，如下所示。 41....使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列，...则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。...日历热力图（Calendar Heat Map） 与时间序列相比，日历地图是可视化基于时间的数据的备选和不太优选的选项。虽然可以在视觉上吸引人，但数值并不十分明显。

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