def is_trend_up(data): result = seasonal_decompose(data, model='multiplicative') trend = result.trend trend_up = [i for i in range(1, len(trend)) if trend[i] > trend[i - 1]] return len(trend_up) 解释这段代码
时间: 2023-01-11 17:55:36 浏览: 76
这段代码是一个函数,名字叫做 "is_trend_up",它接受一个参数 "data"。
首先使用 "seasonal_decompose" 函数将 "data" 进行季节性分解,并且使用 "multiplicative" 模型。这会得到一个 "result" 对象,这个对象里面包含了分解出的各个部分,其中一部分是 "trend" 。
然后,它使用一个列表推导式,循环遍历 "trend" 中的所有元素(除了第一个),如果当前元素大于上一个元素,就把这个元素的索引添加到 "trend_up" 列表中。
最后,函数返回 "trend_up" 列表的长度,即上升趋势的数量。
这个函数就是用来判断传入的数据中上升趋势的数量。
相关问题
res = sm.tsa.seasonal_decompose(temp, period=1440, model="add")
This code uses the seasonal_decompose function from the statsmodels.tsa module to perform seasonal decomposition on the time series data stored in the temp variable. The period parameter is set to 1440, which indicates that the data has a seasonal cycle of 1440 time units (e.g. minutes, hours, days). The model parameter is set to "add", which indicates that the seasonal component is additive rather than multiplicative. The function returns a DecomposeResult object that contains the trend, seasonal, and residual components of the time series data.
写一个Python程序,判断时序数据的异常类型是冲高异常、趋势上涨异常还是频率变化异常
可以使用统计学方法进行时序数据异常检测。
对于冲高异常,可以使用离群值检测方法,例如3倍标准差法或者Z-score法。
对于趋势上涨异常,可以使用趋势检测方法,例如CUSUM算法或者ESD算法。
对于频率变化异常,可以使用频率变化检测方法,例如高斯混合模型。
以下是一个示例程序,它使用了离群值检测、趋势检测和频率变化检测的方法来判断时序数据的异常类型:
```python
import numpy as np
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
from sklearn.mixture import GaussianMixture
# 用于判断时序数据是否是冲高异常
def is_outlier(data, thres=3.5):
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)
z_scores = [(y - mean) / std for y in data]
return len([y for y in z_scores if np.abs(y) > thres])
# 用于判断时序数据是否是趋势上涨异常
def is_trend_up(data):
result = seasonal_decompose(data, model='multiplicative')
trend = result.trend
trend_up = [i for i in range(1, len(trend)) if trend[i] > trend[i - 1]]
return len(trend_up)
# 用于判断时序数据是否是频率变化异常
def is_freq_change(data):
gmm = GaussianMixture(n_components=2)
gmm.fit(data.reshape(-1, 1))
labels = gmm.predict(data.reshape(-1, 1))
return len([i for i in labels if i == 1])
# 数据样例
data = np.random.randn(100