python N-HiTS

"Python N-HiTS" 可能指的是 "N-HiTS: Python package for Non-Homogeneous Time Series analysis". 这是一个用于非同质时间序列分析的Python包。它提供了各种方法来处理和分析时间序列数据，包括模型识别、模型选择、参数估计、模型诊断和预测等。同时它也可以用于多元时间序列的分析。N-HiTS 包的使用需要一定的时间序列分析背景知识。

相关问题

python实现N-HiTS代码

以下是一个基本的 Python 实现 N-HiTS 的代码:

import numpy as np

def n_hits(n, p):
    """
    :param n: int, the number of trials
    :param p: float, the probability of success
    :return: int, the number of successes in n trials
    """
    successes = 0
    for i in range(n):
        if np.random.uniform() < p:
            successes += 1
    return successes

这个函数使用 NumPy 库中的随机数生成器来模拟 Bernoulli 实验。在每次实验中，函数生成一个在0和1之间均匀分布的随机数，如果这个随机数小于成功概率 `p`，则将成功次数增加1。最后，函数返回成功次数。

python实现HITS算法实例

可以使用networkx库来实现HITS算法，以下是一个简单的Python代码示例：

import networkx as nx

# 构建图
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from([(1,2),(1,3),(2,4),(3,4),(4,5),(5,4)])

# 初始化权重
nx.set_node_attributes(G, 1, 'hub')
nx.set_node_attributes(G, 1, 'authority')

# 迭代计算
for i in range(10):
    # 计算每个节点的authority值
    for node in G.nodes():
        G.nodes[node]['authority'] = sum([G.nodes[n]['hub'] for n in G.predecessors(node)])
    # 计算每个节点的hub值
    for node in G.nodes():
        G.nodes[node]['hub'] = sum([G.nodes[n]['authority'] for n in G.successors(node)])
    # 归一化
    norm = max([abs(G.nodes[node]['hub']) for node in G.nodes()])
    for node in G.nodes():
        G.nodes[node]['hub'] /= norm
        G.nodes[node]['authority'] /= norm

# 输出结果
print("节点的hub值：", nx.get_node_attributes(G, 'hub'))
print("节点的authority值：", nx.get_node_attributes(G, 'authority'))

这个代码示例中，我们使用了networkx库来构建图，并使用set_node_attributes函数来初始化每个节点的hub和authority值。然后，我们进行了10次迭代计算，每次计算先更新每个节点的authority值，再更新每个节点的hub值。最后，我们输出了每个节点的hub和authority值。