我的想法是这样的，大家最好能够跟着代码自己敲一下，这样可以加深理解。如果单纯地把代码复制下来运行一下，看似速度快，实际上很难理解深刻。 ?
之前写过一个类似的代码，不过都是用的Python内置对象，详见几行Python代码模拟轮盘抽奖游戏，本文再提供一个使用numpy和pandas实现的代码。...问题描述：有时候饭店或商场会搞活动，门口一个转盘，转盘被划分成多个不同面积的扇形，分别表示不同的奖品（一般价值越高的奖品对应的扇形面积越小），上面有个指针，用力转动转盘然后慢慢停下来，指针所指的扇形就是所中奖项...模拟思路：把转盘归一化，把从0到1的区间划分为多个小区间，分别对应不同的扇形或奖品，然后生成0到1之间的随机数，按其所属区间来确定奖品。 技术要点：pandas的cut()函数。 参考代码： ?
1 介绍 本文综述了时间序列数据中的通用表示学习方法，提出了一种新颖的分类方法，并讨论了其对提高学习表示质量的影响。...图1 时间序列表示方法的基本概念 图2 关键设计元素和下游评估协议 表1 本文与相关论文调查范围的对比 图3 选定的论文定量总结 表2 通用时间序列表示学习分类 2 准备工作 2.1 定义 时间序列...然而，时间序列数据集很难获得具有一致语义的子序列（对应于文本序列中的单词），这使得它难以迁移模型学习到的表示。...这些方法展示了时间序列表示学习神经架构的多样化创新，包括随机扭曲序列、分层相关池化、解耦表示学习等技术。...方等人[97]将多变量时间序列的空间关系分解为先验图和动态图，模拟共同和独特相关性。Behrmann等人[129]通过对比学习，将视频表示空间分为静态和非静态特征，以增强视频级别任务如分类和动作分割。
点关注，不迷路，定期更新干货算法笔记~ 表示学习作为深度学习中的核心，近期越来越多的被应用到了时间序列领域中，时间序列分析的表示学习时代已经来了。...本文为大家带来了2020年以来顶会的5篇时间序列表示学习相关的核心工作梳理。...，希望能够在多元时间序列上通过无监督的方法，借助Transformer模型结构，学习良好的多元时间序列表示。...右侧图表示使用的无监督预训练数据量越大，最终的时间序列预测拟合效果越好。 4....接下来，将strong和weak两个增强的序列输入到一个卷积时序网络中，得到每个序列在每个时刻的表示。
python+pandas+时间、日期以及时间序列处理方法 先简单的了解下日期和时间数据类型及工具 python标准库包含于日期（date）和时间（time）数据的数据类型，datetime、time以及...pandas通常用于处理成组日期，不管这些日期是DataFrame的轴索引还是列，to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。...%w 用整数表示的星期几[0（星期天），6]%F %Y-%m-%d简写形式例如，2017-06-27%D %m/%d/%y简写形式 pandas时间序列基础以及时间、日期处理 pandas...最基本的时间序列类型就是以时间戳（时间点）（通常以python字符串或datetime对象表示）为索引的Series： dates = ['2017-06-20','2017-06-21',\ '2017...2）日期和时间的主要python，datetime、timedelta、pandas.to_datetime等3）以时间为索引的Series和DataFrame的索引、切片4）带有重复时间索引时的索引，
在进行金融数据的分析以及量化研究时，总是避免不了和时间序列的数据打交道，常见的时间序列的数据有比方说一天内随着时间变化的温度序列，又或者是交易时间内不断波动的股票价格序列，今天小编就为大家来介绍一下如何用...“Pandas”模块来处理时间序列的数据 01 创建一个时间戳 首先我们需要导入我们所需要用到的模块，并且随机创建一个时间戳，有两种方式来创建，如下所示 import pandas as pd import...当然从字符串转换回去时间序列的数据，在“Pandas”中也有相应的方法可以来操作，例如 time_string = ['2021-02-14 00:00:00', '2021-02-14 01:00:00...08 关于重采样resample 我们也可以对时间序列的数据集进行重采样，重采样就是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的处理过程，主要分为降采样和升采样，将高频率、间隔短的数据聚合到低频率、间隔长的过程称为是降采样...我们发现数据集中有一些缺失值，我们这里就可以使用“pandas”中特有的方法来进行填充，例如 data['mean'].fillna(method = 'backfill')
题目描述 图的字典表示。输入多行字符串，每行表示一个顶点和该顶点相连的边及长度，输出顶点数，边数，边的总长度。比如上图0点表示： {'O':{'A':2,'B':5,'C':4}}。...输入 第一行表示输入的行数 下面每行输入表示一个顶点和该顶点相连的边及长度的字符串。假设输入均为有向图。...输出 在一行中输出顶点数，边数，边的总长度 输入样例1 4 {'a':{'b':10,'c':6}} {'b':{'c':2,'d':7}} {'c':{'d':10}} {'d':{}}
在分享《Pandas模块，我觉得掌握这些就够用了！》后有很多读者朋友给我私信，希望分享一篇关于Pandas模块中序列的各种常有函数的使用。...经过一段时间的整理，本期将分享我认为比较常规的100个实用函数，这些函数大致可以分为六类，分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。...import pandas as pd import numpy as np x = pd.Series(np.random.normal(2,3,1000)) y = 3*x + 10 + pd.Series...❆ 数据筛选 数据分析中如需对变量中的数值做子集筛选时，可以巧妙的使用下表中的几个函数，其中部分函数既可以使用在序列身上，也基本可以使用在数据框对象中。 ?...❆ 时间序列函数 ? ? ? ❆ 其他函数 ?
经过一段时间的整理，本期将分享我认为比较常规的100个实用函数，这些函数大致可以分为六类，分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。...import pandas as pd import numpy as np x = pd.Series(np.random.normal(2,3,1000)) y = 3*x + 10 + pd.Series...❆ 数据筛选 数据分析中如需对变量中的数值做子集筛选时，可以巧妙的使用下表中的几个函数，其中部分函数既可以使用在序列身上，也基本可以使用在数据框对象中。 ?...❆ 时间序列函数 ? ? ? ❆ 其他函数 ?...import numpy as np import pandas as pd np.random.seed(112) x = pd.Series(np.random.randint(8,18,6))
本期将分享我认为比较常规的100个实用函数，这些函数大致可以分为六类，分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。...import pandas as pd import numpy as np x = pd.Series(np.random.normal(2,3,1000)) y = 3*x + 10 + pd.Series...❆ 数据筛选 数据分析中如需对变量中的数值做子集筛选时，可以巧妙的使用下表中的几个函数，其中部分函数既可以使用在序列身上，也基本可以使用在数据框对象中。 ?...❆ 时间序列函数 ? ? ? ❆ 其他函数 ?...import numpy as np import pandas as pd np.random.seed(112) x = pd.Series(np.random.randint(8,18,6))
因为每个列表都在分享《Pandas模块，我觉得掌握这些就够用了！》后有很多读者朋友给我私信，希望分享一篇关于Pandas模块中序列的各种常有函数的使用。...经过一段时间的整理，本期将分享我认为比较常规的100个实用函数，这些函数大致可以分为六类，分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。...import pandas as pd import numpy as np x = pd.Series(np.random.normal(2,3,1000)) y = 3*x + 10 + pd.Series...❆ 数据筛选 数据分析中如需对变量中的数值做子集筛选时，可以巧妙的使用下表中的几个函数，其中部分函数既可以使用在序列身上，也基本可以使用在数据框对象中。 ?...❆ 时间序列函数 ? ? ? ❆ 其他函数 ?
此外，蒙特卡罗模拟还在机器学习、计算生物学、运筹优化等领域发挥着重要作用。 蒙特卡罗模拟的过程基本上是这样的： 定义模型：首先，需要定义要模拟的系统或过程，包括方程和参数。...173.229996 2024-03-13 171.130005 2024-03-14 173.000000 Name: Adj Close, dtype: float64 可以通过价格序列来计算简单的日收益率...import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt returns = orig.pct_change() last_price...这就是统计学家所说的肥尾，定量分析人员通常使用学生 t 分布来模拟股价收益率。 学生 t 分布有三个参数：自由度参数、标度和位置。 自由度：自由度参数表示用于估计群体参数的样本中独立观测值的数量。...位置：位置参数表示分布的位置或中心，即采样群体的平均值。当自由度较小时，t 分布的尾部较重，类似于胖尾分布。 用学生 t 分布来拟合实际股票收益率。
在分析时序数据的有些场合下，可能每个月只能拿到一个数据，然而实际处理时，需要把这个数据扩展到该月的每天，且每天的数据相同。 演示代码： 某次运行结果：
在现实世界中时间序列数据并不总是完全干净的。有些时间点可能会因缺失值产生数据的空白间隙。机器学习模型是不可能处理这些缺失数据的，所以在我们要在数据分析和清理过程中进行缺失值的填充。...本文介绍了如何使用pandas的重采样函数来识别和填补这些空白。 原始数据 出于演示的目的，我模拟了一些每天的时间序列数据(总共10天的范围)，并且设置了一些空白间隙。...初始数据如下: 重采样函数 在pandas中一个强大的时间序列函数是resample函数。这允许我们指定重新采样时间序列的规则。...df.resample('1D').mean() 可视化的图像如下 正如你在上面看到的，resample方法为不存在的天数插入NA值。这将扩展df并保证我们的时间序列是完整的。...在上述操作之后，你可能会猜到它的作用——使用后面的值来填充缺失的数据点。从我们的时间序列的第一天到第2到第4天，你会看到它现在的值是2.0(从10月5日开始)。
本文来讲述一下科学计算库Pandas中的一些常用操作～ 看完别忘记文末点赞呦～ 01 为什么要用Pandas？...Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。...Pandas的主要特点 基于Numpy创建，继承了Numpy中优秀的特点； 能够直接读取结构化数据进行操作； 以类似于表格的形式呈现数据，便于观察； 提供了大量的数理统计方法。...Pandas主要的数据结构 Series:带标签的一维同构数组； DataFrame:带标签的，大小可变的，二维异构表格。...02 数据的创建 # 创建Series import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series([1, 3, 5, 7, np.nan]) print
通过key（一个）合并两个DataFrame ---- import pandas as pd # 通过key（一个）合并两个DataFrame left = pd.DataFrame({'key':...通过key（多个）进行合并 ---- import pandas as pd # 通过key（多个）进行合并 left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1...# how = {'left', 'right', 'outer', 'inner'} 可以取4个值 # how='inner' 表示返回两个DataFrame都有的keys合并的结果 # how='...outer' 表示两个DataFrame中没有数据的地方会补充NaN # how='left' 表示给予left位置的DataFrame进行合并填充（就相当于把left的key进行合并，没有数据的位置填充...NaN） # how='right' 表示给予right位置的DataFrame进行合并填充 res =pd.merge(left, right, on = ['key1', 'key2'], how
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。...在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。 为什么重采样很重要? 时间序列数据到达时通常带有可能与所需的分析间隔不匹配的时间戳。...Pandas中的resample()方法 resample可以同时操作Pandas Series和DataFrame对象。它用于执行聚合、转换或时间序列数据的下采样和上采样等操作。...下面是resample()方法的基本用法和一些常见的参数： import pandas as pd # 创建一个示例时间序列数据框 data = {'date': pd.date_range(...重采样是时间序列数据处理中的一个关键操作，通过进行重采样可以更好地理解数据的趋势和模式。 在Python中，可以使用Pandas库的resample()方法来执行时间序列的重采样。 作者：JI
Python 程序允许我们使用 NumPy timedelta64 和 datetime64 来操作和检索时间序列数据。...sklern库中也提供时间序列功能，但 pandas 为我们提供了更多且好用的函数。 Pandas 库中有四个与时间相关的概念 日期时间：日期时间表示特定日期和时间及其各自的时区。...它在 pandas 中的数据类型是 datetime64[ns] 或 datetime64[ns, tz]。 时间增量：时间增量表示时间差异，它们可以是不同的单位。示例："天、小时、减号"等。...前面我们也介绍过几种使用pandas处理时间序列文章，可以戳： 当时间序列数据和Pandas撞了个满怀 | 干货分享 | Pandas处理时间序列的数据 现在我们接续看几个使用这些函数的例子。...最后总结，本文通过示例演示了时间序列和日期函数的所有基础知识。建议参考本文中的内容并尝试pandas中的其他日期函数进行更深入的学习，因为这些函数在我们实际工作中非常的重要。
参考链接： 访问Pandas Series的元素 Python Pandas 的使用——Series Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）...Pandas 安装 官方推荐的安装方式是通过Anaconda安装，但Anaconda太过庞大，若只是需要Pandas的功能，则可通过PyPi方式安装。 pip install Pandas 2....Pandas 的数据结构——Series 使用pandas前需要先引入pandas，若无特别说明，pd作为Pandas别名的通用写法 import pandas as pd 2.1 Series...的创建 Series定义 Series像是一个Python的dict类型，因为它的索引与元素是映射关系Series也像是一个ndarray类型，因为它也可以通过series_name[index...如果python版本 >= 3.6 并且 Pandas 版本 >= 0.23 , 则通过dict创建的Series索引按照dict的插入顺序排序 如果python版本 Pandas
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