Telegram Group & Telegram Channel
تفکیک بخش های یک سری زمانی
همانگونه که پیش از این اشاره شد، یکی از اهداف ما در سری های زمانی، شناخت روند، تناوب ها، تغییرات فصلی و موارد نامشخص است. یکی از کتابخانه های خوب پایتون برای کار با داده های سری زمانی کتابخانه Statsmodels است. برای مثال استخراج روند، تغییرات فصلی و موارد پیش بینی نشده در مثال فرض زیر به این صورت خواهد بود.

import numpy as np
from matplotlib import pyplot
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
x = w = np.random.normal(size=100)
for t in range(100):
x[t] = x[t-1] + w[t]
result = seasonal_decompose(x, model='additive', freq=1)
result.plot()
pyplot.show()

#پایتون_مالی
#مدلسازی_سری_زمانی
#سری_زمانی

پایتون برای مالی در تلگرام https://www.tg-me.com/tr/Python4Finance/com.python4finance
پایتون برای مالی در بله https://ble.im/tr/Python4Finance/com.python4finance



tg-me.com/python4finance/77
Create:
Last Update:

تفکیک بخش های یک سری زمانی
همانگونه که پیش از این اشاره شد، یکی از اهداف ما در سری های زمانی، شناخت روند، تناوب ها، تغییرات فصلی و موارد نامشخص است. یکی از کتابخانه های خوب پایتون برای کار با داده های سری زمانی کتابخانه Statsmodels است. برای مثال استخراج روند، تغییرات فصلی و موارد پیش بینی نشده در مثال فرض زیر به این صورت خواهد بود.

import numpy as np
from matplotlib import pyplot
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
x = w = np.random.normal(size=100)
for t in range(100):
x[t] = x[t-1] + w[t]
result = seasonal_decompose(x, model='additive', freq=1)
result.plot()
pyplot.show()

#پایتون_مالی
#مدلسازی_سری_زمانی
#سری_زمانی

پایتون برای مالی در تلگرام https://www.tg-me.com/tr/Python4Finance/com.python4finance
پایتون برای مالی در بله https://ble.im/tr/Python4Finance/com.python4finance

BY Python4Finance




Share with your friend now:
tg-me.com/python4finance/77

View MORE
Open in Telegram


Python4Finance Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram and Signal Havens for Right-Wing Extremists

Since the violent storming of Capitol Hill and subsequent ban of former U.S. President Donald Trump from Facebook and Twitter, the removal of Parler from Amazon’s servers, and the de-platforming of incendiary right-wing content, messaging services Telegram and Signal have seen a deluge of new users. In January alone, Telegram reported 90 million new accounts. Its founder, Pavel Durov, described this as “the largest digital migration in human history.” Signal reportedly doubled its user base to 40 million people and became the most downloaded app in 70 countries. The two services rely on encryption to protect the privacy of user communication, which has made them popular with protesters seeking to conceal their identities against repressive governments in places like Belarus, Hong Kong, and Iran. But the same encryption technology has also made them a favored communication tool for criminals and terrorist groups, including al Qaeda and the Islamic State.

Python4Finance from tr


Telegram Python4Finance
FROM USA