在现代 Web 开发中，图表是展示数据的重要工具。React 作为当前最流行的前端框架之一，结合 Chart.js 可以轻松创建各种动态图表。...创建基本图表接下来，我们将在 React 组件中创建一个简单的折线图。...常见问题及易错点4.1 数据格式不正确问题描述：Chart.js 对数据格式有严格的要求，如果数据格式不正确，图表可能无法正常显示。解决方法：确保数据格式符合 Chart.js 的要求。...使用 TypeScript：如果项目使用 TypeScript，可以利用类型检查来避免数据格式错误。单元测试：编写单元测试，确保图表组件在不同数据输入下都能正常工作。...调试工具：使用浏览器的开发者工具，查看图表元素的 DOM 结构和样式，帮助定位问题。6.
数据预览# 转换为DataFramedf = pd.DataFrame(data)# 将日期转换为时间序列，并设为索引df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format...')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('失业率(%)')plt.xticks(rotation=45) # 旋转x轴标签以避免重叠plt.legend() # 显示图例# 显示图表...y_torch = torch.from_numpy(y).float()步骤 2: 定义LSTM模型在PyTorch中定义一个简单的LSTM模型。...这个过程大致分为以下几步：使用最近的数据：基于look_back参数，从最新的数据开始预测。进行预测：利用模型预测下一个时间点的值。更新输入数据：将预测值添加到输入数据中，用于下一步的预测。...预测完成后，我们使用与训练数据相同的MinMaxScaler实例scaler来逆标准化预测结果，以获取原始尺度上的预测值。确保在进行预测之前，model已经在相似的数据上训练并且达到了满意的性能。
7 Kibana可视化和仪表盘 ---- 可视化页面 在Kibana中，所有的可视化组件都是建立在Elasticsearch聚合功能的基础上的。...分桶以将文档根据特定的条件进行分组，然后对分组后的文档计算度量 桶通常代表Kibana图表的X轴，也可以给桶添加子桶 Kibana的X轴支持如下的桶类型 日期直方图（Data Histogram） 直方图...一个可视化页面看起来像下面这样，工具栏在顶部，度量和桶在左侧，预览窗格在右侧 ? 可视化 区域图 对于创建累积时间线或分布数据非常实用 Y轴：度量 X轴：桶。...折线图 适用于高密度的时间序列，而且在比较两个序列的时候非常有用 ? Markdown小部件 用来在仪表盘中显示信息或者指令，可以显示任意需求的Markdown格式的文本 ?...垂直柱状图 对基于时间和非时间的字段都表现得很好。垂直柱状图可以是单独的柱状图，也可以是累积柱状图。Y轴是度量，X轴是桶聚合。例如，下面的垂直柱状图可以用来显示HTTP响应码的计数 ?
上面的图片显示了在单个LSTM单元下的计算。在最后一篇文章中，我将添加一些参考资料来学习更多关于LSTM的知识，以及为什么它适用于长序列。...X轴对应于时间步长，Y轴对应于批量大小 为了便于说明，让我们解释上图中的过程。Seq2Seq模型的编码器一次只接受一个输入。...LSTM编码器的批处理大小为5。X轴对应于时间步长，Y轴对应于批处理大小。...后续层将使用先前时间步骤中的隐藏状态和单元状态。 除其他块外，您还将在Seq2Seq架构的解码器中看到以下所示的块。 在进行模型训练时，我们发送输入（德语序列）和目标（英语序列）。...我们还可以发送预测的目标词，作为解码器的输入（以红色显示）。 发送单词（实际目标单词或预测目标单词）的可能性可以控制为50％，因此在任何时间步长，在训练过程中都会通过其中一个。
最近参加一个开源项目在使用echarts,发现好多人遇到需要自定义X轴时间刻粒度这个问题，为此发篇文章给大家讲解一下 1、代码判断 ?...xAxis: { type: 'time', splitLine: { show: false }, interval: 3600, // 设置x轴时间间隔 axisLabel...time，然后设置对应X轴时间间隔，也就interval对应的参数，这个大家需要注意下，如果后台返回的时间戳是毫秒级的那么axisLabel下formatter定义中返回日期也是根据对应来进行转换，如果是基于秒的那么...formatter也要基于秒来去转换日期格式，否则会不匹配 然后为了以后偷懒可以，把日期转换方法及毫秒转换秒的方法都贴上 unix2hm: function(v) { if (/^(-)?...\d{1,16}$/.test(v)) { v = v * 1 } else { alert('时间戳格式不正确') return } const
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。 使用pandas操作时间序列数据的基本介绍开始前需要您已经开始进行时间序列分析。...因为我们的具体目标是向你展示下面这些: 1、创建一个日期范围 2、处理时间戳数据 3、将字符串数据转换为时间戳 4、数据帧中索引和切片时间序列数据 5、重新采样不同时间段的时间序列汇总/汇总统计数据 6...df['data'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng))) df.head(15) } 如果我们想做时间序列操作，我们需要一个日期时间索引，以便我们的数据帧在时间戳上建立索引...在处理时间序列数据时，可能会遇到UNIX时间中的时间值。Unix Time，也称为Epoch Time是自1970年1月1日星期四00:00:00协调世界时（UTC）以来经过的秒数。...以下是在处理时间序列数据时要记住的一些技巧和要避免的常见陷阱： 1、检查您的数据中是否有可能由特定地区的时间变化（如夏令时）引起的差异。
来源：Deephub Imba 本文约4000字，建议阅读10分钟 在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。...在任何一段时间段内记录这些信息都被认为是一个时间序列。对于这些例子中的每一个，都有事件发生的频率(每天、每周、每小时等)和事件发生的时间长度(一个月、一年、一天等)。...我们的目标是接收一个值序列，预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型，我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。 数据准备 让我们看一个时间序列样本。...下图显示了2013年至2018年石油价格的一些数据。 这只是一个日期轴上单个数字序列的图。下表显示了这个时间序列的前10个条目。每天都有价格数据。...（这些图表显示的是y轴上的标准化后的价格） 预测2013年第三季度后200天 预测2014/15 后200天 从2016年第一季度开始预测200天 从数据的最后一天开始预测200天 总结 我们这个模型表现的还算一般
对于这些例子中的每一个，都有事件发生的频率(每天、每周、每小时等)和事件发生的时间长度(一个月、一年、一天等)。 在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。...我们的目标是接收一个值序列，预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型，我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。 数据准备 让我们看一个时间序列样本。...下图显示了2013年至2018年石油价格的一些数据。 这只是一个日期轴上单个数字序列的图。下表显示了这个时间序列的前10个条目。每天都有价格数据。...（这些图表显示的是y轴上的标准化后的价格） 预测2013年第三季度后200天 预测2014/15 后200天 从2016年第一季度开始预测200天 从数据的最后一天开始预测200天 总结 我们这个模型表现的还算一般...还有一些方法可以使用多个系列来进行预测。这被称为多元时间序列预测，我将在以后的文章中介绍。
１、绘制日期线图 以 x 轴为日期时间值来创建线图。然后，更改刻度标签的格式以及 x 坐标轴范围。创建 t 作为日期序列，创建 y 作为随机数据。使用 plot 函数绘制向量图。...然后，更改刻度标签的格式以及 x 坐标轴范围。 创建 t 作为 0 到 3 分钟之间的七个线性分隔的持续时间值。创建 y 作为随机数据向量。绘制数据图。...xl = xlim xl = 1x2 duration -4.5 sec 184.5 sec 更改持续时间刻度标签的格式，以便以包含多个时间单位的数字计时器形式显示。...xl = xlim xl = 1x2 duration -00:04 03:04 用日期和持续时间绘制散点图 使用 scatter 或 scatter3 函数以日期时间或持续时间值为输入值创建散点图...例如，创建 x 轴为日期值的散点图。
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。...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。...我们可以清楚的观察到价格与销售量之间的反比关系。 共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。...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。
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。...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。...我们可以清楚的观察到价格与销售量之间的反比关系。 共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。...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。
Visdom的介绍 Visdom是Facebook专为PyTorch开发的实时可视化工具包，其作用相当于TensorFlow中的Tensorboard，灵活高效且界面美观，下面就一起来学习下如何使用吧！...Visdom，就要先在终端开启监听命令，根据显示的网址然后在浏览器里输入：http://localhost:8097 进行登录，此时如果报错，别怕，参考以下网站一定能轻松解决（新版visdom已经解决了可以使用...: x轴的标签 7- opts.xtick : 显示x轴上的刻度 (boolean) 8- opts.xtickmin : 指定x轴上的第一个刻度 (number) 9- opts.xtickmax...: 指定x轴上的最后一个刻度 (number) 10- opts.xtickvals : x轴上刻度的位置(table of numbers) 11- opts.xticklabels : 在x轴上标记标签...(table of strings) 12- opts.xtickstep : x轴上刻度之间的距离 (number) 13- opts.xtickfont :x轴标签的字体 (dict of font
微信公众号：yale记 关注可了解更多的教程。问题或建议，请公众号留言; 背景介绍 今天我们将学习如何在Matplotlib中绘制时间序列数据。时间序列数据由包含日期的数据组成。...我们将学习如何以不同方式格式化日期，以便它们更好地与我们的图形一起使用。让我们开始吧... ?...入门实例 首先来看一个基本的时间序列图，以及格式化x轴的日期显示方式： from datetime import datetime,timedelta from matplotlib import pyplot...plt.plot_date(dates_x,y,lineStyle='solid') #格式化x轴日期显示 plt.gcf().autofmt_xdate() #指定显示的格式 date_format...(price_date, price_close, linestyle='solid') #格式化x轴日期显示 plt.gcf().autofmt_xdate() zh_font = font_manager
这在时间序列预测中是一个很大的好处，经典的线性方法很难适应多元或多输入预测问题。 在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中开发用于多变量时间序列预测的LSTM模型。...提供超过1小时的输入时间步。 在学习序列预测问题时，考虑到LSTM使用反向传播的时间，最后一点可能是最重要的。 定义和拟合模型 在本节中，我们将在多元输入数据上拟合一个LSTM模型。...在以前的多个时间步中训练模型所需的更改非常少，如下所示： 首先，调用series_to_supervised（）时，必须适当地构造问题。我们将使用3小时的数据作为输入。...最后，测试RMSE是打印出来的，至少在这个问题上并没有真正显示出技术上的优势。...北京PM2.5数据集在UCI机器学习库 Keras中长期短期记忆模型的5步生命周期 Python中的长时间短时记忆网络的时间序列预测 Python中的长期短期记忆网络的多步时间序列预测 概要 在本教程中
在本文中，您将发现如何使用Keras深度学习库在Python中开发LSTM网络，以解决时间序列预测问题。 完成本教程后，您将知道如何针对自己的时间序列预测问题实现和开发LSTM网络。...关于国际航空公司的旅客时间序列预测问题。 如何基于时间序列预测问题框架开发LSTM网络。 如何使用LSTM网络进行开发并做出预测，这些网络可以在很长的序列中保持状态（内存）。...最后，我们可以使用模型为训练和测试数据集生成预测，以直观地了解模型的技能。 由于数据集的准备方式，我们必须移动预测，以使它们在x轴上与原始数据集对齐。...例如，给定当前时间（t），我们要预测序列（t + 1）中下一个时间的值，我们可以使用当前时间（t）以及前两个时间（t-1）和t-2）作为输入变量。...像上面的窗口示例一样，我们可以将时间序列中的先前时间作为输入，以预测下一时间的输出。 我们可以将它们用作一个输入函数的时间步长，而不是将过去的观察结果作为单独的输入函数，这确实是问题的更准确框架。
Statsbot团队发表过一篇关于使用时间序列分析来进行异常检测的文章。...如果我们将时间轴展开（unroll），那么最简单的递归神经网络可以被看作是一个完全连接的神经网络。 ? RNN展开时间 ? 在这个单变量的例子中，只有两个权重。...稍后，我将给你一个下载这个数据集的链接并进行实验。 ? 表格1.数据集的例子 数据集显示在卢比中1美元的值。自1980年1月2日到2017年8月10日以来，我们总共有13730份记录。 ?...在我们的实验中，我们将定义一个日期，比如2010年1月1日，作为我们的分离日期。 训练数据是基于1980年1月2日到2009年12月31日之间的数据，大约有11000个训练数据点。...作为一个损失函数，我们使用平均平方误差和随机梯度下降作为优化器，在具备充足的时间之后，我们将尝试寻找一个好的局部优化。下面是完整连接层的总结。 ?
公众号：机器学习杂货店作者：Peter编辑：Peter持续更新《Python深度学习》一书的精华内容，仅作为学习笔记分享。...>显示了网络在训练数据上的损失loss和精度accuracy模型评价In 15:test_loss, test_acc = network.evaluate(test_images, test_labels...，但是在测试集上性能表现得要差些，这种现象称之为过拟合神经网络的数据张量标量-0D张量In 16:# 仅仅包含单个数字，包含0个轴(ndim)import numpy as npx = np.array...(12)xOut16:array(12)In 17:x.ndim # 查看轴的个数，称之为rankOut17:0In 18:x.size # 表示张量中的元素个数Out18:1向量-1D张量...dtype('int32')In 28:# 4、元素个数sizex.sizeOut28:12现实数据中的张量向量：2D, (samples, features)时间序列数据：3D, (samples,
% 假设有一组日期数字，这里使用从0开始的简单整数作为示例 x = 0:10; % 日期数字，这里只是作为示例，实际中应该是日期对应的数字 % 转换日期数字为日期字符串 dateFormat = '...随机生成一些示例数值 使用 plot 函数来绘制这些数据，并设置 x 轴的数据为日期时间格式： % 绘制图形 plot(dates, values, 'o-') % 设置 x 轴为日期时间格式 xlabel...% 可选：设置 x 轴标签的旋转角度，以便更好地显示日期时间 xtickangle(45) 在上面的代码中，首先使用 datetime 函数创建了一个日期时间数组 dates，然后随机生成了一些示例数值...使用 xtickformat 函数将 x 轴刻度格式设置为 yyyy-MM-dd HH:mm，这样 x 轴上的日期时间就会按照指定的格式显示。...读者可以根据实际的日期时间数据和需求来调整代码中的日期时间数组和其他参数。 场景3） 更改带持续时间的 x 轴刻度值。创建 x 轴为持续时间值的图。然后更改刻度线所在的持续时间值。
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