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2 つの NumPy 配列の時間があり、get リクエストはありません。将来の予測を行えるように、関数を使用してこのデータを適合させる必要があります。これらのデータは、ログ ファイルの詳細を格納する cassandra テーブルから抽出されました。したがって、基本的に時間形式はエポック時間であり、ここでのトレーニング変数は get_counts です。

from cassandra.cluster import Cluster    
import numpy as np    
import matplotlib.pyplot as plt   
from cassandra.query import panda_factory

session = Cluster(contact_points=['127.0.0.1'], port=9042).connect(keyspace='ASIA_KS')         
session.row_factory = panda_factory    
df = session.execute("SELECT epoch_time, get_counts FROM ASIA_TRAFFIC")    
.sort(columns=['epoch_time','get_counts'], ascending=[1,0])    
time = np.array([x[1] for x in enumerate(df['epoch_time'])])    
get = np.array([x[1] for x in enumerate(df['get_counts'])])    
plt.title('Trend')    
plt.plot(time, byte,'o')    
plt.show()

データは次のとおりです。約 1000 ペアのデータがあります。

time -> [1391193000 1391193060 1391193120 ..., 1391279280 1391279340 1391279400 1391279460]

get -> [577 380 430 ...,250 275 365  15]

プロット画像 (フルサイズはこちら): 画像をプロット

データに適切に収まるように関数を提供するのを手伝ってもらえますか? 私はpythonが初めてです。

編集 *

fit = np.polyfit(time, get, 3)
yp = np.poly1d(fit)
plt.plot(time, yp(time), 'r--', time, get, 'b.')
plt.xlabel('Time')    
plt.ylabel('Number of Get requests')    
plt.title('Trend')    
plt.xlim([time[0]-10000, time[-1]+10000])
plt.ylim(0, 2000)
plt.show()
print yp(time[1400])

適合曲線は次のようになります:
https://drive.google.com/file/d/0B-r3Ym7u_hsKUTF1OFVqRWpEN2M/view?usp=sharing

ただし、曲線の後半部分では、y の値が (-ve) になり、これは誤りです。曲線は、その間のどこかで勾配を (+ve) に戻さなければなりません。誰でもどうすればいいのか教えてください。助けていただければ幸いです。

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あなたは試すことができます：

time = np.array([x[1] for x in enumerate(df['epoch_time'])])    
byte = np.array([x[1] for x in enumerate(df['byte_transfer'])]) 

fit = np.polyfit(time, byte, n) # step up n value here, 
                                # where n is the degree of the polynomial 
yp = np.poly1d(fit)
print yp                        # displays function in cx^n +- cx^n-1...c format

plt.plot(x, yp(x), '-')

plt.xlabel('Time')    
plt.ylabel('Bytes Transfered')    
plt.title('Trend')    
plt.plot(time, byte,'o')    
plt.show()

私はNumpyとカーブフィッティングも初めてですが、これが私がやろうとしてきた方法です。

于 2015-06-20T14:40:03.907 に答える