怎么下载旧版本的sktime
时间: 2023-12-23 22:02:11 浏览: 34
你可以在sktime的GitHub主页上找到旧版本的发布。在该页面上,你可以从“Releases”选项卡中找到所有可用版本的列表。在此处,你可以选择要下载的sktime版本,并从该版本的发布页面上下载源代码或二进制文件。如果你已经安装了sktime并想降级到旧版本,可以使用pip命令在终端中卸载现有版本,然后使用pip install命令安装所需的旧版本。例如,要安装版本0.3.2,可以使用以下命令:
```
pip uninstall sktime
pip install sktime==0.3.2
```
请注意,降级可能会导致不兼容性和其他问题,因此请确保在进行任何更改之前备份你的代码和数据。
相关问题
anaconda安装sktime
在Windows系统下安装Anaconda并使用Anaconda创建虚拟环境的步骤如下:
1. 首先,您可以登录Anaconda官网,下载适合Windows系统的Anaconda安装程序。
引用:有些项目不是必须在Ubuntu系统下进行的,对大部分人来说更熟悉Window系统,且查阅电脑中相关文件和使用微信更方便,因此记录一下Windows系统配置Anaconda虚拟环境步骤和安装Numpy、Scipy及Matplotlib等模块方法。
2. 下载完成后,双击安装程序并按照安装向导的指示完成安装过程。
引用:window系统下载Anaconda非常的方便,只需登录Anaconda官网,找到Download或install等字眼。
3. 安装完成后,您可以打开Anaconda Prompt。可以在Windows菜单中搜索Anaconda Prompt并点击打开。
引用:1.打开Anaconda prompt
4. 在Anaconda Prompt中,您可以使用以下命令查询当前Anaconda中已存在的环境列表:
引用:a)查询Anaconda中全部环境的命令为: conda env list
5. 接下来,您可以使用以下命令在Anaconda中创建一个新的虚拟环境。例如,如果您想要创建一个名为"myenv"的Python 3.8的虚拟环境,可以运行以下命令:
引用:conda create --name myenv python=3.8
6. 创建虚拟环境后,您可以使用以下命令激活该环境:
引用:conda activate myenv
7. 激活环境后,您可以在该环境中安装所需的模块。例如,如果您想安装pandas模块,可以运行以下命令:
引用:conda install pandas
请注意,以上步骤仅适用于在Windows系统下使用Anaconda安装和配置虚拟环境。至于安装time模块,它是Python
sktime 时间序列预测 画图
sktime提供了许多用于时间序列预测的模型和工具,例如ARIMA、SARIMA、ETS等。绘制时间序列预测图形的方法通常包括将实际数据和预测数据一起绘制,并使用不同的颜色或线型区分它们。
下面是一个简单的示例,演示如何使用sktime和Matplotlib绘制时间序列预测图形:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from sktime.forecasting.arima import AutoARIMA
from sktime.datasets import load_airline
# 加载航空公司乘客数据集
y = load_airline()
# 拆分数据集
y_train, y_test = y[:120], y[120:]
# 训练自动ARIMA模型
forecaster = AutoARIMA(sp=12, suppress_warnings=True)
forecaster.fit(y_train)
# 预测未来12个月的数据
y_pred = forecaster.predict(fh=[i for i in range(1, 13)])
# 绘制实际数据和预测数据的线图
plt.plot(y_train, label='train')
plt.plot(y_test, label='test')
plt.plot(y_pred, label='forecast')
plt.title('Airline Passengers')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Passengers')
plt.legend()
plt.show()
```
在这个示例中,我们首先使用sktime加载了航空公司乘客数据集,并将其拆分为训练集和测试集。然后,我们使用自动ARIMA模型来训练数据,并使用该模型预测未来12个月的数据。最后,我们将实际数据、测试数据和预测数据一起绘制在同一张图上,并使用不同的颜色区分它们。
您可以根据需要自定义这些图形,例如添加网格线、更改线条颜色或线型等。Matplotlib提供了许多选项,可以让您创建漂亮的时间序列预测图形。
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