基于TODS的时间序列异常检测的python代码

以下是使用TODS进行时间序列异常检测的Python代码示例：

首先，需要安装TODS库：

pip install git+https://github.com/sdv-dev/TODS.git

然后，可以使用以下代码进行时间序列异常检测：

from tods.sk_interface import TimeSeriesADInterface
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 初始化时间序列异常检测器
tsad = TimeSeriesADInterface()

# 使用默认的异常检测算法进行检测
tsad.fit(df)
anomaly_score = tsad.predict(df)

# 输出异常得分
print(anomaly_score)

在上述代码中，我们使用`TimeSeriesADInterface`类初始化了一个时间序列异常检测器，然后使用`fit`方法拟合数据，并使用`predict`方法获取异常得分。

需要注意的是，TODS库支持多种时间序列异常检测算法，可以根据具体需求选择合适的算法进行检测。可以在TODS官方文档中查看所有支持的算法及其使用方法。