一时间序列形式重构的数据结构

时间序列形式重构的数据结构是指将时间序列数据转换为一种特定的数据结构，以便进行分析、建模和预测等操作。常见的时间序列形式重构的数据结构包括以下几种：

1. 数组（Array）：将时间序列数据按照时间顺序存储在一个一维数组中，每个元素表示一个时间点的观测值。

2. 列表（List）：类似于数组，将时间序列数据按照时间顺序存储在一个列表中，每个元素表示一个时间点的观测值。

3. 数据框（DataFrame）：将时间序列数据存储在一个二维表格中，每一行表示一个时间点，每一列表示一个变量或特征。

4. 时间序列对象（Time Series Object）：将时间序列数据存储在专门的时间序列对象中，该对象通常具有时间索引和对应的观测值。

5. 图（Graph）：将时间序列数据表示为图的形式，其中节点表示时间点，边表示时间点之间的关系或依赖关系。

6. 树（Tree）：将时间序列数据表示为树的形式，其中根节点表示初始时间点，子节点表示后续时间点，树的结构可以反映时间序列数据的层次结构或依赖关系。

7. 矩阵（Matrix）：将时间序列数据表示为矩阵的形式，其中行表示时间点，列表示变量或特征，矩阵的元素表示观测值。

8. 图像（Image）：将时间序列数据表示为图像的形式，其中每个像素点表示一个时间点的观测值，图像的颜色或灰度值表示观测值的大小或强度。

以上是一些常见的时间序列形式重构的数据结构，不同的数据结构适用于不同的时间序列分析任务和算法。具体选择哪种数据结构取决于具体的需求和问题。