x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 3, 5]相空间重构python代码

以下是 x 相空间重构的 Python 代码：

import numpy as np

def phase_space_reconstruction(x, m, tau):
    N = len(x)
    X = np.zeros((N - (m - 1) * tau, m))
    for i in range(N - (m - 1) * tau):
        for j in range(m):
            X[i][j] = x[i + j * tau]
    return X

其中，`x` 是原始时间序列数据，`m` 是嵌入维度，`tau` 是延迟时间。函数返回的 `X` 是相空间重构后的矩阵。

相关问题

相空间重构python代码

相空间重构是一种非线性时间序列分析方法，用于确定系统的动力学特性。下面是一个简单的 Python 代码示例：

import numpy as np

def phase_space_reconstruction(data, embedding_dim, time_delay):
    n = len(data)
    m = n - (embedding_dim - 1) * time_delay
    X = np.zeros((m, embedding_dim))
    for i in range(m):
        for j in range(embedding_dim):
            X[i, j] = data[i + j * time_delay]
    return X

这个函数接受一个一维数组 `data`，以及嵌入维度 `embedding_dim` 和时间延迟 `time_delay` 作为参数。它使用相空间重构方法将 `data` 转换为一个 `embedding_dim` 维的矩阵 `X`，其中每一行表示一个时间延迟的向量。

要使用这个函数，可以将实际数据传递给它，然后选择适当的嵌入维度和时间延迟。例如：

data = np.sin(np.linspace(0, 10 * np.pi, 1000))
X = phase_space_reconstruction(data, embedding_dim=3, time_delay=10)

在这个例子中，我们使用正弦函数生成了一个长度为 1000 的时间序列，然后使用嵌入维度为 3 和时间延迟为 10 的相空间重构方法将其转换为一个 991 x 3 的矩阵 `X`。

相空间重构的python代码

### 回答1：

我可以提供关于相空间重构的python代码示例：from sklearn.manifold import TSNE
import numpy as np# 生成一个随机矩阵
matrix = np.random.rand(100, 50)# 进行相空间重构
tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)
transformed_matrix = tsne.fit_transform(matrix)

### 回答2：
相空间重构是一种将时间序列数据映射到相空间中的方法，通过这种方法可以将原始的时间序列数据转换成具有空间结构的数据集。下面是一个用Python实现相空间重构的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def phase_space_reconstruction(time_series, embedding_dimension, time_delay):
    """
    相空间重构函数
    Args:
        time_series: 原始时间序列数据
        embedding_dimension: 嵌入维度
        time_delay: 时间延迟
    Returns:
        reconstructed_space: 重构后的相空间数据
    """
    N = len(time_series) - (embedding_dimension - 1) * time_delay
    reconstructed_space = np.zeros((N, embedding_dimension))

    for i in range(N):
        for j in range(embedding_dimension):
            reconstructed_space[i, j] = time_series[i + j * time_delay]

    return reconstructed_space

# 数据准备
time_series = np.random.rand(1000)  # 生成一个随机时间序列，示例中使用长度为1000的序列
embedding_dimension = 3  # 嵌入维度为3
time_delay = 10  # 时间延迟为10

# 相空间重构
reconstructed_data = phase_space_reconstruction(time_series, embedding_dimension, time_delay)

# 可视化相空间重构结果
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(reconstructed_data[:, 0], reconstructed_data[:, 1], reconstructed_data[:, 2])
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

以上代码首先定义了一个```phase_space_reconstruction```函数，该函数将原始时间序列数据```time_series```转换为具有指定嵌入维度```embedding_dimension```和时间延迟```time_delay```的相空间数据。接着在主程序中，利用numpy库生成了一个随机时间序列```time_series```，并调用```phase_space_reconstruction```函数进行相空间重构。最后利用matplotlib库可视化重构后的相空间数据。

### 回答3：
相空间重构是一种将时序数据转换为相空间的技术，常用于非线性时间序列分析。以下是一个简单的用Python实现相空间重构的代码示例：

import numpy as np

def phase_space_reconstruction(data, embedding_dimension, time_delay):
    # 数据预处理
    N = len(data)
    data = np.array(data)
    
    # 创建相空间矩阵
    phase_space_matrix = []
    for i in range(N - (embedding_dimension-1)*time_delay):
        phase_space_matrix.append(data[i: (i + embedding_dimension*time_delay) : time_delay])
    phase_space_matrix = np.array(phase_space_matrix)
    
    return phase_space_matrix

# 示例数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 相空间重构
embedding_dimension = 3  # 嵌入维度
time_delay = 1  # 时延
phase_space_matrix = phase_space_reconstruction(data, embedding_dimension, time_delay)

print(phase_space_matrix)

在上述代码中，`phase_space_reconstruction` 函数接受三个参数：`data` 是输入的时序数据，`embedding_dimension` 是嵌入维度，`time_delay` 是时延。函数首先创建一个空数组 `phase_space_matrix` 存储相空间矩阵。然后，从输入数据中提取出合适数量的子序列，每个子序列包含 `embedding_dimension` 个时刻的数据，并且相邻数据之间的间隔为 `time_delay`。最后将这些子序列组成一个二维的相空间矩阵，并返回该矩阵。

在示例中，输入的时序数据是 `[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]`，嵌入维度为3，时延为1。相空间重构后，得到的相空间矩阵为：

[[1 2 3]
 [2 3 4]
 [3 4 5]
 [4 5 6]
 [5 6 7]
 [6 7 8]
 [7 8 9]
 [8 9 10]]

这个矩阵的每一行代表一个时刻窗口中的数据子序列，嵌入维度为3，表示当前时刻及其前两个时刻的数据。