में समय श्रृंखला विश्लेषण के लिए पैकेज मैं अजगर में समय श्रृंखला पर काम कर रहा हूं। पुस्तकालय जो मुझे उपयोगी और आशाजनक पाया गया हैपायथन
: matplotlib
किसी घातीय समरेखण के लिए एक पुस्तकालय पता है?
पांडा तेजी से पल चलती भारित है कार्य करता
वैसे, वहाँ scikits.timeseries पैकेज है कि पांडा में भी नहीं है किसी भी कार्यक्षमता बचे हुए नहीं होना चाहिए।
संपादित: चूंकि यह अब भी एक लोकप्रिय सवाल है, वहाँ अब प्रगति पुल अनुरोध में एक काम है और अधिक पूरी तरह here
अद्यतन और अच्छे काम के लिए आपको बहुत बहुत धन्यवाद। – foc
statsmodels को ट्रिपल के लिए मैं वेब इस http://adorio-research.org/wordpress/?p=1230
किसी भी तरह से कुछ प्रश्न विलय या हटा दिए गए हैं, इसलिए मैं अपना उत्तर यहां पोस्ट करूंगा।
पाइथन में मूल रूप से चिकनाई करना।
'''
simple exponential smoothing
go back to last N values
y_t = a * y_t + a * (1-a)^1 * y_t-1 + a * (1-a)^2 * y_t-2 + ... + a*(1-a)^n * y_t-n
'''
from random import random,randint
def gen_weights(a,N):
ws = list()
for i in range(N):
w = a * ((1-a)**i)
ws.append(w)
return ws
def weighted(data,ws):
wt = list()
for i,x in enumerate(data):
wt.append(x*ws[i])
return wt
N = 10
a = 0.5
ws = gen_weights(a,N)
data = [randint(0,100) for r in xrange(N)]
weighted_data = weighted(data,ws)
print 'data: ',data
print 'weights: ',ws
print 'weighted data: ',weighted_data
print 'weighted avg: ',sum(weighted_data)
आप उपयोग कर पांडा निर्भरता भारित http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.stats.moments.ewma.html रूप
from pandas.stats.moments import ewma
import numpy as np
pred_period = 12
def predict(x,span,periods = pred_period):
x_predict = np.zeros((span+periods,))
x_predict[:span] = x[-span:]
pred = ewma(x_predict,span)[span:]
return pred
संबंधित मूविंग औसत भविष्य मूल्यों की भविष्यवाणी कर सकते हैं: [अजगर में घातीय चलती औसत की गणना] (http://stackoverflow.com/questions/488670/गणना-घातीय-चलती-औसत-इन-पायथन) – jfs