import datetime def Do_ARMA(TRADE_ADDRESS,TrainTime,PredictTime,p,q,Draw=False): Tag_Time_Series=GetTimeSeries(TRADE_ADDRESS) ARMA_Time=[PredictTime[0]-timedelta(32),PredictTime[0]-timedelta(1)] #ARMA_Time=[pd.datetime(2015,10,31),pd.datetime(2015,11,30)] Tag_Time_Series=Get_Part_of_TimeSeries(Tag_Time_Series,ARMA_Time) #ARMA model from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA arma_mod=ARMA(Tag_Time_Series,(p,q)).fit() Predict=arma_mod.predict(start=str(PredictTime[0]),end=str(PredictTime[1])) if Draw==True: plt.rc('figure',figsize=(12,8)) plt.plot(arma_mod.fittedvalues,'r') plt.plot(Tag_Time_Series,'b') plt.plot(Predict,'g-') return Predict
时间: 2024-03-11 09:43:43 浏览: 18
这是一个 Python 函数,它接受一些参数,执行时间序列预测模型,并返回预测结果。这个函数使用了 statsmodels 库中的 ARMA 模型来进行预测。具体来说,它做了以下几件事情:
1. 获取指定地址的时间序列数据(`GetTimeSeries(TRADE_ADDRESS)`)。
2. 选择一个时间段(`ARMA_Time`)作为 ARMA 模型的训练数据,其中包括了一个预测开始时间和一个预测结束时间。
3. 从时间序列数据中截取出上述时间段的数据(`Get_Part_of_TimeSeries(Tag_Time_Series,ARMA_Time)`)。
4. 使用 ARMA 模型训练数据(`ARMA(Tag_Time_Series,(p,q)).fit()`),其中 p 和 q 是模型的超参数。
5. 对指定的预测时间段进行预测(`arma_mod.predict(start=str(PredictTime[0]),end=str(PredictTime[1]))`)。
6. 如果 `Draw` 参数为 True,则将训练数据、拟合数据和预测数据绘制成图表。
需要注意的是,这段代码只是一个函数的部分实现,它缺少一些重要的函数和库,例如 `GetTimeSeries()` 和 `matplotlib` 库。如果您想了解更多关于时间序列预测模型的内容,可以参考相关教材或者网上的教程。
相关问题
def file_list(folder_path, file_name_contains, start_time, end_time):
这是一个函数定义,用于返回一个指定文件夹下满足名称包含特定字符串、创建时间在某个时间范围内的文件列表。
函数定义如下:
```python
import os
import datetime
def file_list(folder_path, file_name_contains, start_time, end_time):
"""
返回一个指定文件夹下满足名称包含特定字符串、创建时间在某个时间范围内的文件列表。
Args:
folder_path: 文件夹路径
file_name_contains: 文件名包含的字符串
start_time: 开始时间,格式为 "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
end_time: 结束时间,格式为 "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
Returns:
文件列表
"""
start_time = datetime.datetime.strptime(start_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
end_time = datetime.datetime.strptime(end_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
files = []
for file_name in os.listdir(folder_path):
if file_name_contains in file_name:
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
create_time = datetime.datetime.fromtimestamp(os.path.getctime(file_path))
if start_time <= create_time <= end_time:
files.append(file_path)
return files
```
使用示例:
```python
folder_path = "/path/to/folder"
file_name_contains = "example"
start_time = "2021-01-01 00:00:00"
end_time = "2021-12-31 23:59:59"
files = file_list(folder_path, file_name_contains, start_time, end_time)
print(files)
```
from datetime import datetime modify_time = models.DateTimeField(default=datetime.now, verbose_name='修改时间')
根据你提供的代码,`modify_time`字段是一个DateTimeField,它使用了默认值`datetime.now`作为字段的默认值。这意味着当创建一个新的Record对象时,如果没有提供`modify_time`的值,它将自动使用当前的日期和时间作为默认值。
然而,根据你提供的警告信息,这个默认值引发了一个警告,指出它接收到了一个无时区信息的日期时间对象(`2023-07-22 13:18:54.600847`)。这可能会导致一些潜在的问题。
要解决这个问题,你可以使用带有时区信息的日期时间对象作为默认值。例如,你可以使用`timezone.now()`替代`datetime.now()`来确保默认值带有时区信息。
以下是修改后的示例代码:
```python
from django.db import models
from django.utils import timezone
class Record(models.Model):
modify_time = models.DateTimeField(default=timezone.now, verbose_name='修改时间')
```
通过这样的修改,你应该不再收到关于无效日期时间对象的警告。请确保在进行任何更改之后,运行你的应用程序并进行测试,以确保一切正常工作。如果问题仍然存在,请提供更多相关代码和详细上下文,以便我能够更好地帮助你解决问题。