是否可以使用列表来预测 python 中的数据?
Is it possible to use lists in order to forecast data in python?
目前我一直在使用列表来绘制数据,并希望找到一种预测模式。尝试使用数据框对我没有帮助,还造成了极大的不适。是否可以使用 python 列表和机器学习或模式识别算法来预测数据?我是 python 的新手:)
我需要一个可以输入时间戳并使用它来预测未来时间戳的程序。很长一段时间后,对我有用的是使用仅 hours:minutes:seconds 格式的时间戳并将它们转换为浮点数。然后使用这些浮点数并将其与时间戳的条目号配对。所以我有一个二维列表只是为了将数据整齐地收集到一堆中。
示例:timestamp_1, 0
timestamp_2, 1
timestamp_3, 2
然后赋值两个变量,分别取一列的数据。浮点数将在 y 轴上,x 轴将是数字序列,例如。 0,1,2,3,...等等。
然后使用 svr_lin.fit 这是线性回归,我能够绘制一个匹配所有点的图形,因为由于 x 轴上的数字,它将是一条线。最后,使用 svr_lin.predict 和一个循环,我可以打印未来的数据点。希望这可以帮助那些试图使用 python.
获得 "future" 时间戳的人
代码:
data = [[timestamp_1, 0],
[timestamp_2, 1],
[timestamp_3, 2],
[timestamp_4, 3],
#continues...
]]
list_time = []
list_numbers = []
list_time = [i[0] for i in data]
list_numbers = [i[1] for i in data]
list_numbers = np.reshape(list_number, (len(list_numbers), 1))
svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e3)
svr_lin.fit(list_numbers, list_time)
plt.scatter(list_numbers, list_time)
plt.plot(list_numbers, svr_lin.predict(list_numbers)) #in a different colour
plt.show
'''x is out of sample and starting point I have kept in sample however, starting
point does not need to be the 0th element.'''
for i in range(0,x):
print(svr_lin.predict(i))
Siraj Raval 和 stack overflow 用户的代码对我帮助很大。
目前我一直在使用列表来绘制数据,并希望找到一种预测模式。尝试使用数据框对我没有帮助,还造成了极大的不适。是否可以使用 python 列表和机器学习或模式识别算法来预测数据?我是 python 的新手:)
我需要一个可以输入时间戳并使用它来预测未来时间戳的程序。很长一段时间后,对我有用的是使用仅 hours:minutes:seconds 格式的时间戳并将它们转换为浮点数。然后使用这些浮点数并将其与时间戳的条目号配对。所以我有一个二维列表只是为了将数据整齐地收集到一堆中。
示例:timestamp_1, 0 timestamp_2, 1 timestamp_3, 2
然后赋值两个变量,分别取一列的数据。浮点数将在 y 轴上,x 轴将是数字序列,例如。 0,1,2,3,...等等。
然后使用 svr_lin.fit 这是线性回归,我能够绘制一个匹配所有点的图形,因为由于 x 轴上的数字,它将是一条线。最后,使用 svr_lin.predict 和一个循环,我可以打印未来的数据点。希望这可以帮助那些试图使用 python.
获得 "future" 时间戳的人代码:
data = [[timestamp_1, 0],
[timestamp_2, 1],
[timestamp_3, 2],
[timestamp_4, 3],
#continues...
]]
list_time = []
list_numbers = []
list_time = [i[0] for i in data]
list_numbers = [i[1] for i in data]
list_numbers = np.reshape(list_number, (len(list_numbers), 1))
svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e3)
svr_lin.fit(list_numbers, list_time)
plt.scatter(list_numbers, list_time)
plt.plot(list_numbers, svr_lin.predict(list_numbers)) #in a different colour
plt.show
'''x is out of sample and starting point I have kept in sample however, starting
point does not need to be the 0th element.'''
for i in range(0,x):
print(svr_lin.predict(i))
Siraj Raval 和 stack overflow 用户的代码对我帮助很大。