adtk plot不管用

如果您使用ADTK中的plot函数时无法正常工作，可能是因为您没有正确安装或配置Matplotlib。请尝试在代码中添加以下行来确保Matplotlib正确导入并配置：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.switch_backend('agg')

如果您仍然无法使用plot函数，请检查您的ADTK版本，可能需要更新到最新版本。您还可以尝试在Jupyter Notebook或Google Colab等其他平台上运行代码，以确保环境正确配置。如果问题仍然存在，请尝试搜索ADTK或Matplotlib文档以获取更多帮助。

相关问题

python adtk 滑动窗口

Python ADTK（Anomaly Detection Toolkit）是一个用于时间序列异常检测的工具包。其中，滑动窗口是ADTK中常用的一种方法，可以通过设定窗口大小和步长来对时间序列数据进行分段处理，从而进行异常检测。在ADTK中，可以使用LevelShiftAD、PersistAD等检测器来进行滑动窗口异常检测。其中，LevelShiftAD可以检测时间序列中的级别偏移，而PersistAD可以检测时间序列中的持续异常。在使用这些检测器时，需要设置一些参数，如窗口大小、分位距倍数、检测范围等。通过调整这些参数，可以得到更准确的异常检测结果。

python离群点检测

Python中有许多库可以用于离群点检测。其中一些常用的库包括：

1. Scikit-learn：Scikit-learn是一个流行的机器学习库，提供了多种离群点检测算法，如DBSCAN、Isolation Forest和One-class SVM。

2. PyOD：PyOD是一个专门用于离群点检测的Python库，提供了多种经典和先进的离群点检测算法，如LOF、HBOS和KNN。

3. Anomaly Detection Toolkit（ADTK）：ADTK是一个开源的Python工具包，用于时间序列数据的异常检测，提供了多种基于统计方法和机器学习方法的离群点检测算法。

4. Outlier Detection with Autoencoders (OutlierAE)：OutlierAE是一个基于深度学习的离群点检测库，使用自编码器（autoencoder）来识别异常数据。

这些库提供了各种离群点检测算法，可以根据具体需求选择合适的算法进行使用。