Advertisement

STUMPY是一款强大的、可扩展的Python库，适用于计算矩阵轮廓并应用于多种时间序列数据分析任务- Pyt...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
STumpy是一款功能强大且高度可扩展的Python库，专门用于高效地计算和应用时间序列数据中的矩阵轮廓，助力科研与工业界的时间序列分析工作。 STUMPY 是一个功能强大且可扩展的库，能够高效地计算称为矩阵配置文件的内容，并应用于多种时间序列数据挖掘任务，例如：模式/基序（较长的时间序列内的近似重复子序列）发现、异常/新奇（不一致）点检测、shapelet 发现、语义分割、密度估计以及时间序列链（子序列的临时排序集合）等。无论您是学者还是数据科学家，都可以利用 STUMPY 进行相关研究和开发工作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • STUMPY是一款强大的、可扩展的Python库，适用于计算矩阵轮廓并应用于多种时间序列数据分析任务- Pyt...
    优质
    STumpy是一款功能强大且高度可扩展的Python库，专门用于高效地计算和应用时间序列数据中的矩阵轮廓，助力科研与工业界的时间序列分析工作。 STUMPY 是一个功能强大且可扩展的库，能够高效地计算称为矩阵配置文件的内容，并应用于多种时间序列数据挖掘任务，例如：模式/基序（较长的时间序列内的近似重复子序列）发现、异常/新奇（不一致）点检测、shapelet 发现、语义分割、密度估计以及时间序列链（子序列的临时排序集合）等。无论您是学者还是数据科学家，都可以利用 STUMPY 进行相关研究和开发工作。
     
  • Pymatgen（Python Materials Genomics）是一款强大的开源Python库，适用于材料分析- Python...
    优质
    Pymatgen是一款功能全面的开源Python库，专为材料科学领域的数据分析和建模设计，支持结构分析、物性计算等多样化应用。 Python Materials Genomics（pymatgen）是一个强大的材料分析代码库，它定义了结构和分子的核心对象表示形式，并支持多种电子结构代码。 目前，它是为材料项目提供动力的关键分析工具。 Pymatgen 是一个健壮的开源 Python 库，用于进行材料分析。以下是它的主要功能： - 高度灵活的类来表示 Element、Site、Molecule 和 Structure 对象； - 广泛的支持各种输入输出格式，包括 VASP、ABINIT、CIF、高斯文件和 XYZ 格式等； - 提供强大的分析工具，例如相图和 Pourbaix 图。
     
  • 高效Kronecker矩阵乘法：适用于任意大小矩阵的快速计算...
    优质
    本文介绍了一种高效的Kronecker矩阵乘法算法，能够快速处理不同大小矩阵间的运算问题，大幅提升了计算效率和应用范围。 快速 Kronecker 矩阵乘法适用于全矩阵和稀疏矩阵的任何大小，并且从不计算实际的 Kronecker 矩阵也不进行单位矩阵的乘法。 函数 `y = kronm(Q,x)` 计算的是 `(Q{k} ⊗ ... Q{2} ⊗ Q{1}) * x`。如果输入参数 Q 仅包含两个矩阵并且向量 x 是一维的话，代码会使用以下恒等式：`(Q{2} ⊗ Q{1}) * vec(X) = vec(Q{1}*X*Q{2})` 其中 `vec(X)=x`。 当 Q 包含超过两个的矩阵或者 X 的维度多于一列时，算法会使用上述恒等式的广义形式。其核心思想是将向量 x 视作一个多维数组，并针对每个维度 i 应用线性映射 Q{i}。 该代码的设计灵感来源于 Paul G. Constantine 和 David F. Gleich 的“kronmult”工作（斯坦福大学，2009 年）。不过，在此实现中我们避免了循环的使用并且支持非方阵作为输入矩阵。
     
  • 关于时间序列的书籍推荐：《金融时间序列分析》、《时间序列分析及应用》和《金融数据分析导论》
    优质
    本书籍推荐专注于介绍三本时间序列领域的经典著作，《金融时间序列分析》深入探讨了金融市场中的时间序列技术；《时间序列分析及应用》全面介绍了时间序列模型及其在多种领域内的实际应用；而《金融数据分析导论》则为读者提供了金融数据处理和建模的实用技巧。这些书籍适合不同层次的学习者，无论是初学者还是专业人士都能从中获得宝贵的知识与见解。 时间序列分析是统计学与数据分析领域的重要分支，在金融、经济、气象预测及众多其他行业有着广泛应用。以下是三本经典教材：《金融时间序列分析》、《时间序列分析及应用》以及《金融数据分析导论》，这些书籍全面覆盖了理论知识、方法和实践。 1. **《金融时间序列分析**： 该书深入探讨金融市场动态，通过时间序列模型理解与预测股票价格、汇率和利率等变量。书中可能涵盖ARIMA模型、ARCH/GARCH模型及随机波动率模型，并介绍处理非平稳性、异方差性和结构性断裂的方法以及实证研究和风险评估。 2. **《时间序列分析及应用》：R语言（原书第2版）**： 这本书侧重于使用R语言进行时间序列分析的实际操作。书中涵盖基本概念，如趋势、季节性和随机性，并逐步介绍更复杂的技术，包括ARMA模型、状态空间模型和非线性模型。 3. **《金融数据分析导论》**： 此书从广泛角度介绍金融数据的分析方法，其中包括时间序列技术。除了时间序列外，还可能涉及描述统计学、回归分析及面板数据建模等其他领域，并强调如何将这些技能应用于实际问题解决和投资决策中。 学习这三本书可以帮助理解数据分析中的时间变化规律，识别潜在模式并进行有效预测，为金融专业人士提供有价值的市场动态洞察力与风险管理工具。
     
  • Tigramite: 一个用于时间序列因果分析的Python模块
    优质
    Tigramite是一款专为时间序列数据设计的Python工具包，适用于进行复杂系统的因果关系和依赖性分析。 TIGRAMITE – 时间序列数据集的因果发现版本4.2（Python软件包）一般注意事项 Tigramite是一个用于因果时间序列分析的Python软件包。它能够从高维的时间序列数据集中高效地重构因果图，并对获得的相关性进行建模，以便于因果中介和预测分析。该工具使用适用于离散或连续值时间序列的线性以及非参数条件独立性测试来进行因果发现。 此外，Tigramite还包含用于生成高质量结果图表的功能。请根据您使用的具体方法引用以下论文： PCMCI：J. Runge, P. Nowack, M. Kretschmer, S. Flaxman, D. Sejdinovic，在大型非线性时间序列数据集中检测和量化因果关联，科学进阶5，eaau4996（2019）。 PCMCI+：J. Runge (2020) 在自相关的非线性时间序列数据集中发现同期和滞后的因果关系。不确定性人工智能第36届学术会议论文集, UAI 2020年，加拿大多伦多。
     
  • 时间序列分析：用Python实现实用的时间序列分析-源码
    优质
    本资源提供使用Python进行时间序列分析的实用教程及源代码，涵盖数据预处理、模型构建与评估等内容，适合数据分析爱好者和技术从业者学习参考。 我的教授推荐了一本关于时间序列分析的书给我阅读。昨天我读了这本书以及另一本书《》。两本书各有千秋，《前者》内容更先进一些，并提供了一些新颖的观点，而后者则是中级水平，包含了一些实际的例子，尽管这些例子有些简单化且效果一般。虽然它涵盖了很多主题并且交替使用R和Python语言进行介绍，但我个人偏好Python。我将继续用Python学习时间序列分析的相关知识。 然而，本课程主要使用R编程语言，并要求我在掌握并应用R的过程中进一步学习。不过我已经计划为这门课制作一份基于Python的注解版本来辅助理解与实践。 此外，《》这本书很少涉及最新的TS模型和方法（2017），因此在阅读时需要注意其内容可能不够前沿。 时间序列分析包括以下章节： - 第一章：不同类型的数据 - 横截面数据、时间序列数据及面板数据的介绍； - 时间序列内部结构，如总体趋势、季节性变动等； - 序列图与子系列剧情展示； - 多箱图和周期变化分析； - 第二章：了解时间序列数据 - 自相关性和部分自相关的概念； 以上便是对原文内容的重写。
     
  • PyTS：适用于时间序列分类的Python工具包
    优质
    PyTS是一个专为时间序列分类设计的Python工具包，提供了一系列算法和数据集，旨在简化时间序列分析任务，助力研究人员与开发者高效处理时间序列数据。 Pyts是一个用于时间序列分类的Python软件包。它的目标是通过提供预处理工具、实用程序以及最新算法实现来简化时间序列分类的过程。这些算法通常涉及将原始的时间序列转换为另一种形式，因此pyts提供了多种方法来进行这种转换。 安装依赖关系： - Python（>=3.6） - NumPy（>=1.17.5） - SciPy（>=1.3.0） - Scikit-Learn（>=0.22.1） - Joblib（> = 0.12） - Numba（>=0.48.0） 为了运行示例，还需要安装Matplotlib (>=2.0.0)。 用户可以通过以下方式轻松安装pyts： 使用pip命令：`pip install pyts` 或者通过conda从conda-forge通道进行安装：`conda install -c conda-forge pyts` 此外，您还可以通过克隆存储库来获取最新版本的Pyts。
     
  • EEMD在序列数据分析与时间序列中的应用及数据分解算法
    优质
    本文探讨了EEMD（集合经验模态分解）技术在序列数据和时间序列分析领域内的广泛应用，并深入研究了其数据分解算法，为复杂信号处理提供了新的视角。 EEMD是一种优秀的数据分频算法，在信号分解和金融时间序列研究领域得到广泛应用。
     
  • 基于时间轮算法和延时队列的任务队列Java示例
    优质
    本项目提供了一个使用Java编写的任务队列实现案例，采用时间轮算法与延时队列设计，适用于高并发场景下的定时任务调度。 多层时间轮可以根据配置的时间轮大小参数以及插入任务的相对时间动态地创建不同层次的时间轮实例（这里的多层时间轮采用了相同的size）。通过引入延时队列来减少空轮询，将时间轮的推进与任务提交执行分开，从而提升模型效率。