换一种利用new Date（）的节流写法

当使用 `new Date()` 进行节流控制时，可以记录上次执行的时间戳，然后在下一次执行时与当前时间戳进行比较，如果时间间隔小于指定的延迟时间，则不执行函数，否则执行函数并更新上次执行的时间戳。以下是一个使用 `new Date()` 的节流函数的实现：

function throttle(func, delay) {
  let lastExecTime = 0;
  return function (...args) {
    const now = Date.now();
    if (now - lastExecTime >= delay) {
      func.apply(this, args);
      lastExecTime = now;
    }
  };
}

该函数维护一个 `lastExecTime` 变量来记录上次执行的时间戳，初始值为 0。返回一个新函数，新函数在被调用时会获取当前时间戳，并将当前时间戳与上次执行时间戳进行比较。如果时间间隔大于等于指定的延迟时间，则执行函数，并更新 `lastExecTime` 为当前时间戳。否则不执行函数。这样可以确保 `func` 函数不会被频繁调用，从而减少性能开销。

相关问题

利用new Date（）的节流写法

节流是一种优化性能的技术，它可以限制函数在一定时间内只执行一次，避免重复执行而导致性能问题。利用 `new Date()` 可以实现一个简单的节流函数，代码如下：

function throttle(fn, delay) {
  let lastTime = 0;
  return function(...args) {
    const now = new Date().getTime();
    if (now - lastTime >= delay) {
      fn.apply(this, args);
      lastTime = now;
    }
  }
}

这个节流函数接受两个参数：要执行的函数 `fn` 和时间间隔 `delay`。在返回的函数中，通过比较当前时间和上一次执行时间的差值，判断是否需要执行函数。如果时间间隔超过了设定的值，就执行函数并更新上一次执行时间。这样就可以避免函数重复执行而导致性能问题。

换一种写法

以下是另一种使用最小二乘法的线性模型的写法：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')
data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int)
data = data.set_index('time')
data = data.sort_index()

# 定义线性模型
def linear_model(x, a, b):
    return a * x + b

# 使用最小二乘法拟合线性模型
popt, pcov = curve_fit(linear_model, np.arange(len(data)), data['xiaoliang'])

# 计算拟合结果
forecast = linear_model(np.arange(len(data), len(data) + 12), *popt)

# 绘制拟合图像
idx = pd.date_range(start=data.index[-1], periods=12, freq='M')
forecast = pd.Series(forecast, index=idx)
plt.figure(figsize=(9.62,8.62))
plt.plot(data, label='Original Data')
plt.plot(forecast, label='Forecasted Data')
plt.xlabel('日期', fontproperties=font, fontsize=16)
plt.ylabel('销量', fontproperties=font, fontsize=16)
plt.title('销量变化', fontproperties=font, fontsize=16)
plt.xticks(fontproperties=font, fontsize=14)
plt.yticks(fontproperties=font, fontsize=14)
plt.savefig('extract.png', dpi=300)

这里使用了`curve_fit`函数进行最小二乘法拟合，其中`linear_model`函数定义了线性模型，`popt`存储了最佳拟合参数，`pcov`存储了拟合参数的协方差矩阵。拟合结果可以直接使用线性模型计算得到，然后绘制拟合图像即可。这种写法和前面的写法基本相同，只是使用了不同的函数库。