python时间序列归一化

在Python中，可以使用TimeSeriesScalerMeanVariance类对时间序列进行归一化。这个类可以将数据规范化为均值为0，方差为1的形式。首先，将时间序列数据转换为一个二维数组，然后使用TimeSeriesScalerMeanVariance类的fit_transform方法对数据进行规范化。以下是一个示例代码：

from sklearn.preprocessing import TimeSeriesScalerMeanVariance

# 假设已经将时间序列数据转换为一个二维数组 transformed_data，形状为 (样本数量, 时间步长)
# transformed_data = ...

# 实例化TimeSeriesScalerMeanVariance类，并进行拟合和转换
scaler = TimeSeriesScalerMeanVariance(mu=0.0, std=1.0)
scaled_data = scaler.fit_transform(transformed_data)

在这个示例中，transformed_data是一个二维数组，表示多个时间序列数据。mu和std参数分别表示期望的均值和标准差。fit_transform方法会对数据进行规范化，并返回规范化后的数据。scaled_data是规范化后的时间序列数据。

另外，如果你对Python中的时间序列聚类感兴趣，可以使用KShape算法进行聚类分析。KShape是一种针对时间序列数据的聚类算法。它可以使用归一化后的数据进行聚类，并输出聚类的结果。具体的代码实现可以参考上述代码中的注释部分。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化](https://blog.csdn.net/tecdat/article/details/129387943)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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