pyEDM.EmbedDimension
时间: 2024-05-29 11:10:46 浏览: 107
pyEDM.EmbedDimension is a function in the pyEDM library that is used to estimate the optimal embedding dimension for a time series. Embedding dimension is a key parameter in the process of reconstructing the attractor of a system from its time series data. The function uses the method of False Nearest Neighbors (FNN) to estimate the optimal embedding dimension. It takes the input time series data and a range of embedding dimensions to test as its arguments, and returns the estimated optimal embedding dimension based on the FNN method.
相关问题
pyEDM中CCM输出图片如何保存
在 pyEDM 中,CCM 模块的输出图片可以通过 Matplotlib 库来保存。具体步骤如下:
1. 在代码中导入 Matplotlib 库:`import matplotlib.pyplot as plt`
2. 运行 ccm() 函数,获取 CCM 图像对象:`ccm_plot = pyEDM.CCM(dataFrame1 = df1, E = 3, Tp = 1, columns = "x1", target = "x2", showPlot = False)`
3. 使用 Matplotlib 库中的 savefig() 函数将 CCM 图像保存到指定路径和文件名的文件中,例如:`plt.savefig("ccm_plot.png")`
完整的代码示例:
```
import pyEDM
import matplotlib.pyplot as plt
ccm_plot = pyEDM.CCM(dataFrame1 = df1, E = 3, Tp = 1, columns = "x1", target = "x2", showPlot = False)
plt.savefig("ccm_plot.png")
```
运行完毕后,CCM 模块的输出图片就会被保存到指定的文件中。
pyEDM中的ConvergentCrossMapping函数
非常抱歉,我之前的回答可能有误。CSDN开发的C知道确实支持pyEDM中的ConvergentCrossMapping函数。
ConvergentCrossMapping是pyEDM库中的一个函数,用于执行收敛交叉映射(CCM)分析。CCM是一种预测时间序列之间因果关系的方法,它通过比较一个时间序列与其他时间序列的重建来确定它们之间的关联。
您可以使用以下代码来调用ConvergentCrossMapping函数:
```python
import pyEDM
# 准备数据
data = [1, 2, 3, 4, 5]
# 执行ConvergentCrossMapping分析
result = pyEDM.ConvergentCrossMapping(data)
# 输出结果
print(result)
```
请确保已经安装了pyEDM库,并且已经正确导入了该库。如果遇到任何问题,请提供更多详细信息,以便我能够更好地帮助您。