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SciPy怎么处理时间序列数据

小亿
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2024-05-24 11:46:10
栏目: 编程语言
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SciPy提供了许多用于处理时间序列数据的工具。以下是一些处理时间序列数据常用的SciPy函数:

  1. scipy.signal.detrend:用于去趋势处理时间序列数据。

  2. scipy.signal.resample:用于对时间序列数据进行重采样。

  3. scipy.signal.spectrogram:用于计算时间序列数据的频谱图。

  4. scipy.signal.correlate:用于计算时间序列数据之间的相关性。

  5. scipy.stats.linregress:用于计算时间序列数据之间的线性回归关系。

  6. scipy.stats.wilcoxon:用于计算两组时间序列数据之间的Wilcoxon秩和检验。

这些函数可以帮助你对时间序列数据进行分析、处理和可视化。通过结合这些函数,你可以更好地理解和利用时间序列数据。

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