在Python中,从记录的和差异的时间序列数据中恢复原始预测可以通过以下步骤实现:
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
# 计算累积和
cumulative_sum = np.cumsum(data['差异列'])
# 恢复原始预测数据
original_data = data['记录列'][0] + cumulative_sum
在上述代码中,假设记录的时间序列数据包含两列:'记录列'和'差异列'。'记录列'是原始预测数据,'差异列'是每个时间点与前一个时间点的差异。
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制原始预测数据
plt.plot(original_data)
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('原始预测数据')
plt.title('恢复的原始预测数据')
plt.show()
这样,你就可以从记录的和差异的时间序列数据中恢复出原始的预测数据。
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