fit1=ExponentialSmoothing(m2.m2,freq='M').fit()

时间: 2024-05-17 17:14:31 浏览: 78
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div_freq.rar_FREQ.VHD

这行代码利用 statsmodels 库中的 ExponentialSmoothing 类对 m2 列进行指数平滑操作，并将平滑后的结果存储在 fit1 变量中。 具体来说，代码中的参数说明如下: 1. m2.m2: 表示要进行指数平滑的数据列，这里是 m2 列。 2. freq='M': 表示数据按月份进行采样，即数据频率为月度数据。 fit() 方法是执行指数平滑操作的方法，它返回一个 ExponentialSmoothing 对象，该对象包含了平滑后的结果以及其他相关信息。 总之，该代码的目的是利用指数平滑方法对 m2 列进行平滑，并将结果存储在 fit1 变量中。
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speedstep-centrino.rar_MáS_cpufreq

cpufreq driver for Enhanced SpeedStep, as found in Intel s Pentium M (part of the Centrino chipset).

输入fit1=ExponentialSmoothing(df_.df_,freq='M').fit()报错AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'df_'

根据报错信息，你使用了一个名为 df_ 的 DataFrame 对象，但是该对象并没有 df_ 属性。因此，你需要检查一下你的代码，确认是否正确地定义了 df_，或者是否在定义之后修改了其属性。如果你没有定义 df_，...

fit2=ExponentialSmoothing(df_.df_,trend="add",freq='M').fit() fit2.forecast(1) fit2.forecast(3)x明明想要从2023/4/30开始预测，为什么输出的显示成2020年？

根据你提供的代码，我猜测你使用的是Python中Statsmodels库中的ExponentialSmoothing方法进行时间序列预测。在这个方法中，如果你没有显式地指定预测的时间范围，它会默认使用时间序列中最后一个时间点作为开始预测...

if(116430 == arfcn_info.arfcn || 116670 == arfcn_info.arfcn) { freq_type = 1; } 有错吗？

如果 arfcn_info.arfcn 的值等于 116430 或者等于 116670，那么 freq_type 的值将会赋为 1。 因此，如果 arfcn_info.arfcn 的值确实等于 116430 或者等于 116670，那么这段代码是没有问题的。但是如果 arfcn...

from matplotlib.font_manager import FontProperties def draw_station_map(title, freq_x, topN=15): # 设置图像大小、背景色 plt.figure(figsize=(15, 12), facecolor='w') # 不显示坐标轴 plt.axis('off') # 散点的大小 point_size = freq_x.freq / 200 # 补全下面的代码，绘制散点图 _ = plt.......(......, freq_x.lat, c='red', alpha=0.4, ......) # 中文字体、大小 fontp = FontProperties(fname=path+'simkai.ttf', size='10') fontp2 = FontProperties(fname=path+'simkai.ttf', size='24') # 字体颜色等 font = {'color': 'black'} plt.title(title, fontproperties=fontp2) # 标注前N个站点 for i in np.arange(0, topN): freq_n = freq_x.iloc[i] plt.text(freq_n.long, freq_n.lat, freq_n['name'], fontproperties=fontp, fontdict=font, horizontalalignment='center', verticalalignment='baseline')

_ = plt.scatter(freq_x.long, freq_x.lat, s=point_size, c='red', alpha=0.4) 这段代码使用 scatter 函数绘制散点图，其中 freq_x.long 和 freq_x.lat 是散点的横纵坐标，s 参数设置散点的大小，c ...

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing# 读取数据data = pd.read_csv('car_sales.csv', index_col='Month', parse_dates=True)data.index.freq = 'MS'# 拆分训练集和测试集train = data.iloc[:-12]test = data.iloc[-12:]# 构建Holt-Winters季节性模型model = ExponentialSmoothing(train, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit()# 对测试集进行预测pred = model.forecast(12)# 绘制预测结果和实际值plt.figure(figsize=(10, 4))plt.plot(train.index, train.values, label='Training Data')plt.plot(test.index, test.values, label='Testing Data')plt.plot(pred.index, pred.values, label='Predicted Data')plt.title('Car Sales Forecast with Holt-Winters Model')plt.legend(loc='best')plt.show()我希望将前12个作为测试集，剩下的作为训练集，怎么改

from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing # 读取数据 data = pd.read_csv('car_sales.csv', index_col='Month', parse_dates=True) data.index.freq = 'MS' # 拆分训练集和测试集 test = data.iloc...

> model <- fit_mfgarch(data = data, y = y, x = x, low.freq = low.freq, K = K, gamma = TRUE, date = "time") Error in fit_mfgarch(data = data, y = y, x = x, low.freq = low.freq, K = K, : unused argument (date = "time"),修改代码，解决这个问题

可以尝试删除代码中的 date = "time" 这一部分，因为 fit_mfgarch...model <- fit_mfgarch(data = data, y = y, x = x, low.freq = low.freq, K = K, gamma = TRUE) model$time 其中 time 是你的时间变量。

model <- fit_mfgarch(data = data, y = y, x = x, low.freq = low.freq, K = K, gamma = TRUE) [1] "For ensuring numerical stability of the parameter optimization and inversion of the Hessian, it is best to multiply log returns by 100." Error in fit_mfgarch(data = data, y = y, x = x, low.freq = low.freq, K = K, : No date column.

在使用 fit_mfgarch() 函数之前，需要确保数据集包含日期列。你可以通过添加一个日期列或者将日期信息作为数据框的行名来解决这个问题。例如，如果你的数据框名为 my_data，日期列名为 date，那么你可以使用...

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() print(data) model = sm.tsa.ExponentialSmoothing(data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit() forecast = model.forecast(12) idx = pd.date_range(start=data.index[-1], periods=12, freq='M') forecast.index = idxplt.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) # 设置x轴标签字体 plt.ylabel('销量', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置y轴标签字体 plt.title('销量变化', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置标题字体 plt.xticks(fontproperties=font, fontsize=14) plt.yticks(fontproperties=font, fontsize=14) plt.savefig('extract.png',dpi=300)请将这段代码改成使用最小二乘法的线性模型

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...

优化这段pythonimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 待测信号 freq = 17.77777 # 信号频率 t = np.linspace(0, 0.2, 1001) Omega =2 * np.pi * freq phi = np.pi A=1 x = A * np.sin(Omega * t + phi) # 加入噪声 noise = 0.2 * np.random.randn(len(t)) x_noise = x + noise # 参考信号 ref0_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref0_Omega =2 * np.pi * ref0_freq ref_0 = 2np.sin(ref0_Omega * t) # 参考信号90°相移信号 ref1_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref1_Omega =2 * np.pi * ref1_freq ref_1 = 2np.cos(ref1_Omega * t) # 混频信号 signal_0 = x_noise * ref_0 signal_1 = x_noise * ref_1 # 绘图 plt.figure(figsize=(13,4)) plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t, x_noise) plt.title('input signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t, ref_0) plt.title('reference signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t, ref_1) plt.title('phase-shifted by 90°', fontsize=13) plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t, signal_0) plt.title('mixed signal_1', fontsize=13) plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t, signal_1) plt.title('mixed signal_2', fontsize=13) plt.tight_layout() # 计算平均值 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) print("X=",X) print("Y=",Y) # 计算振幅和相位 X_square =X2 Y_square =Y2 sum_of_squares = X_square + Y_square result = np.sqrt(sum_of_squares) Theta = np.arctan2(Y, X) print("R=", result) print("Theta=", Theta)，把输入信号部分整理成函数：输入参数为t_vec,A,phi,noise;锁相测量部分也整理成代码，输入待测周期信号，以及频率freq,输出为A,phi,不用绘图

ref1_Omega = 2 * np.pi * freq ref_1 = 2 * np.cos(ref1_Omega * t_vec) # 混频信号 signal_0 = x_noise * ref_0 signal_1 = x_noise * ref_1 # 计算平均值 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1)...

优化这段import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina' def generate_signal(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2*np.pi*freq return A * np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random def lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq): Omega = 2*np.pi*ref_freq ref_0 = 2*np.sin(Omega*t_vec) ref_1 = 2*np.cos(Omega*t_vec) # signal_0 = signal * ref_0 signal_1 = signal * ref_1 # X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) # A = np.sqrt(X**2+Y**2) phi = np.arctan2(Y,X) print("A=", A, "phi=", phi) # t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) A = 1 phi = np.pi noise = 0.2 ref_freq = 17.77777 # signal = generate_signal(t_vec, A, phi, noise, ref_freq) # lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq)

signal_1 = signal * ref_1 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) A = np.sqrt(X**2+Y**2) phi = np.arctan2(Y,X) print("A=", A, "phi=", phi) t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) A = 1 phi...

model_LSTM = tf.keras.Sequential([ LSTM(114, return_sequences=True), Dropout(0.06), LSTM(135), Dropout(0.2), Dense(1) ]) model_LSTM.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001), loss='mean_squared_error') # 损失函数用均方误差 history_LSTM = model_LSTM.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=50, validation_data=(x_test, y_test), validation_freq=1)

- model_LSTM.fit：训练模型，使用训练集 x_train 和目标变量 y_train 进行训练，每个批次大小为 64，迭代 50 次，同时使用验证集进行验证，每个 epoch 验证一次。history_LSTM 记录了训练过程中的损失和...

select_sqli = "SELECT time,sum(xiaoliang) FROM sheji.sale where type_c='两厢车' group by time ;" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang']) for col in data.columns: for i in range(1, len(data)): if data.loc[i, col]=="--": data.loc[i, col] = data.loc[i-1, col] 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() print(data) model = sm.tsa.ExponentialSmoothing(data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit() forecast = model.forecast(12) plt.figure(figsize=(9.42,5.62)) plt.plot(data, label='Original Data') plt.plot(forecast, label='Forecasted Data') plt.xlabel('日期', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置x轴标签字体 plt.ylabel('销量', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置y轴标签字体 plt.title('销量变化', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置标题字体 plt.xticks(fontproperties=font, fontsize=14) plt.yticks(fontproperties=font, fontsize=14) plt.savefig('total.png',dpi=300)为什么画出的图预测的是过去的时间，请修改

model = sm.tsa.ExponentialSmoothing(data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit() forecast = model.forecast(12) # 将索引设置为未来的时间点 idx = pd.date_range(start=data.index[-1], ...

# 正面情感词词云 freq_pos = posdata.groupby(by=['word'])['word'].count() freq_pos = freq_pos.sort_values(ascending=False) backgroud_Image=plt.imread('pl.jpg') wordcloud = WordCloud(font_path="C:\Windows\Fonts\FZSTK.TTF", max_words=100, background_color='white', mask=backgroud_Image) pos_wordcloud = wordcloud.fit_words(freq_pos) plt.imshow(pos_wordcloud) plt.axis('off') plt.show()

这段代码是用来生成正面情感词的词云图，其中使用了Python中的Pandas、Matplotlib和WordCloud库。首先通过groupby函数对正面情感词进行分组统计，...最后通过fit_words函数生成词云图，并用imshow和axis函数显示出来。

# 正面情感词词云 freq_pos = posdata.groupby(by=['word'])['word'].count() freq_pos = freq_pos.sort_values(ascending=False) backgroud_Image=plt.imread('pl.jpg') wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf", max_words=100, background_color='white', mask=backgroud_Image) pos_wordcloud = wordcloud.fit_words(freq_pos) plt.imshow(pos_wordcloud) plt.axis('off') plt.show()，在运行这段python代码时，出现报错：AttributeError: 'ImageDraw' object has no attribute 'textbbox'。如何解决

这个错误通常是由于 Pillow 库版本的问题引起的。尝试将 Pillow 库更新到最新版本，可以使用以下命令在终端中更新： pip install --upgrade Pillow 如果更新后还是出现相同的错误，可以尝试使用旧版本的 ...

arima_model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1)) arima_result = arima_model.fit()pred_ts = [] for i in range(len(test_ts)): # 预测ARIMA模型的下一个值 arima_pred = arima_result.forecast()[0][0] # 使用GARCH模型计算方差 var = garch_result.forecast(horizon=1).variance.iloc[-1, 0] # 计算标准差 std = np.sqrt(var) # 计算置信区间 conf_int = (arima_pred - 1.96 * std, arima_pred + 1.96 * std) # 将预测结果添加到列表中 pred_ts.append(arima_pred) # 将预测结果添加到模型中 arima_result = arima_result.append(pd.Series([test_ts[i]], index=[test_ts.index[i]])) garch_result = garch_result.append(pd.Series([arima_result.resid[-1]], index=[test_ts.index[i]]))这段代码错误在哪怎么改正

garch_result = garch_model.fit(update_freq=5).forecast(horizon=len(test_ts), reindex=False) arima_model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1)) arima_result = arima_model.fit() pred_ts = [] for i in range...

model = tf.keras.Sequential([ SimpleRNN(200, return_sequences=True), Dropout(0.5), SimpleRNN(300), Dropout(0.5), Dense(1) ]) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001), loss='mean_squared_error') history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=20, validation_data=(x_test, y_test), validation_freq=1)

这段代码使用了 TensorFlow 的 Sequential 模型来构建一个简单的循环神经网络 (SimpleRNN) 模型。模型的结构包括两个 SimpleRNN 层和两个 Dropout 层，最后是一个全连接层 (Dense)。模型的编译使用了 Adam 优化器和...

解释一下这段代码：import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(128, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500,batch_size=128, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

这段代码实现了使用 ResNet18 模型对图像进行分类和训练。...最后，使用 fit() 函数对模型进行训练，并可视化训练和验证数据的 MSE 损失函数。模型训练完成后，使用 model.summary() 函数来打印出模型的架构信息。

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