import numpy as np from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose from sklearn.mixture import GaussianMixture # 用于判断时序数据是否是冲高异常 def is_outlier(data, thres=3.5): mean = np.mean(data) std = np.std(data) z_scores = [(y - mean) / std for y in data] return len([y for y in z_scores if np.abs(y) > thres]) # 用于判断时序数据是否是趋势上涨异常 def is_trend_up(data): result = seasonal_decompose(data, model='multiplicative') trend = result.trend trend_up = [i for i in range(1, len(trend)) if trend[i] > trend[i - 1]] return len(trend_up) # 用于判断时序数据是否是频率变化异常 def is_freq_change(data): gmm = GaussianMixture(n_components=2) gmm.fit(data.reshape(-1, 1)) labels = gmm.predict(data.reshape(-1, 1)) return len([i for i in labels if i == 1]) 解释这段代码
时间: 2023-01-11 17:55:36 浏览: 112
这些是 Python 代码。
- `import numpy as np` 引入了 numpy 库,并将其重命名为 np。numpy 是 Python 中用于科学计算的常用库。
- `from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose` 引入了 statsmodels 库中的 seasonal_decompose 函数。statsmodels 是 Python 中用于统计建模的库,这个函数可以用来分解时间序列数据的季节性。
- `from sklearn.mixture import GaussianMixture` 引入了 sklearn 库中的 GaussianMixture 类。sklearn 是 Python 中用于机器学习的库, GaussianMixture 类可以用来拟合高斯混合模型。
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