holidays = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2025-12-31', freq='D', tz='Asia/Shanghai')这段代码的含义
时间: 2024-01-02 21:02:41 浏览: 29
这段代码的含义是生成一个日期范围,从2020年1月1日开始,到2025年12月31日结束,每一天一个日期,并且使用Asia/Shanghai时区。其中,start指定起始日期,end指定结束日期,freq='D'表示按天生成日期范围,tz='Asia/Shanghai'表示使用上海时区。生成的日期范围会被存储在一个pandas的DatetimeIndex类型的对象中,可以用于日期相关的计算和操作。
相关问题
model_list <- prophet(WHO_data_list, growth = "logistic", changepoints = None, n_changepoints = 25, changepoint_range = 0.8, yearly_seasonality = T, weekly_seasonality = F, daily_seasonality = F, holidays= None, seasonality_mode = 'multiplicative', seasonality_prior_scale = 10.0, holidays_prior_scale = 10.0, changepoint_prior_scale = 0.05, mcmc_samples = 0, interval_width = 0.95, uncertainty_samples = 1000, stan_backend = None)
这是一个使用 Prophet 模型对 WHO_data_list 进行时间序列预测的代码。在该模型中,使用了逻辑增长模型(growth = "logistic"),没有设置特殊的变化点(changepoints = None),设置了25个变化点(n_changepoints = 25),变化点范围为80%(changepoint_range = 0.8),启用了年度季节性(yearly_seasonality = T),未启用周季节性和日季节性(weekly_seasonality = F, daily_seasonality = F),没有添加节假日信息(holidays= None),季节性模式为乘法模式(seasonality_mode = 'multiplicative'),季节性先验比例为10.0(seasonality_prior_scale = 10.0),节假日先验比例为10.0(holidays_prior_scale = 10.0),变化点先验比例为0.05(changepoint_prior_scale = 0.05),采样次数为0(mcmc_samples = 0),置信区间为95%(interval_width = 0.95),不确定性采样次数为1000(uncertainty_samples = 1000),后端使用默认值(stan_backend = None)。
date-holidays-parser
C知道 :date-holidays-parser 是一个用于解析和处理日期节假日信息的库或工具。它可以帮助开发者从不同的日期节假日数据源中提取和解析节假日信息,以便在应用程序中使用。这个库通常会提供一些常见的日期节假日数据源,并且允许用户自定义和扩展数据源。使用 date-holidays-parser,开发者可以轻松地获取特定日期是否是节假日,或者获取某个国家或地区的全部节假日列表。