問題タブ [extrapolation]

指定されたデータセットには、毎年販売されたアイテムの平均価格が含まれています。たとえば、次のようになります。

2016 年、2017 年、…

いくつかの線形回帰関数を見てきましたが、それらはグラフの勾配と切片の数値しか生成しません。

それで、誰かがこれについて行く方法を知っていますか？

毎秒 5 回更新されるリアルタイムの GPS データがあります。平均して、データの 80% はかなり正確です。しかし、データの約 20% はぎくしゃくしています。さらに、実際の軌跡から遠く離れた誤ったデータ ポイントなど、外れ値を取得することもあります。

私は次のことを達成できるアルゴリズムを探しています:

• ジャーキネスがなくなるようにデータを滑らかにします。
• 外れ値データを平滑化するのではなく、それらの誤ったデータ ポイントを削除し、外挿された値に置き換えます。

状況を説明するために、最初にstackoverflow.comサイトで同様のトピックを検索したところ、次のリンクが見つかりました。

スムーズな GPS データ

私のソフトウェア エンジニアは、上記のリンクで提供されている KalmanLatLong ルーチンを実装しました。しかし、次の問題が発生しました。

• アルゴが外挿値を生成している間、アルゴリズムは意味に遅れをとっており、より多くの GPS データ ポイントが到着します (データはリアルタイムで到着していることを思い出してください)。

• 時折外れ値が発生した場合、アルゴリズムはそれをうまく平滑化します。一方、目標は、そのような外れ値を排除することです。それらは誤ったデータであるためです。

リアルタイムで動作し、5 Hz で GPS の更新を処理し、異常値を排除しながらデータを平滑化できるアルゴリズムを探しています。

どうぞよろしくお願いいたします。

Pandas.DataFrameusingで値を補間するのは簡単ですがSeries.interpolate、どのように外挿を行うことができますか?

たとえば、示されているような DataFrame が与えられた場合、2014 年 12 月 31 日まであと 14 か月を推定するにはどうすればよいでしょうか? 線形外挿は問題ありません。

MDateTimeIndex を 2013-11-31 から開始し、さらに 14期間延長して、新しい DataFrame を最初に作成する必要があると考えています。それを超えて私は立ち往生しています。

numpy/scipy を使用して python で 3d プロットを外挿したい。外挿はカーブ フィッティングで行われます。x と y のサイズが異なる次のデータを参照してください。

Scipy には scipy.interpolate.interp2d クラスがありますが、x と y が同じサイズの場合にのみ補間します。 http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.interpolate.interp2d.html

y 軸ポイント 900 & 1200 & x 軸ポイント 720 で曲線を外挿したい.

すなわち

z = f(x,y) に関する関数を持っていないためです。上記のケースで Python でカーブ フィッティングを実行し、必要なポイントでカーブ値を取得する方法。

を使用して 2 次元補間を行っていinterp2ます。一部のデータ値では、次元の 1 つが既知の値のベクトルによって定義された範囲外であるため、interp2 コマンドは NaN を返します。

interp1コマンドで外挿することが可能です。しかし、これを行う方法はありinterp2ますか？

ありがとう

interp2 コマンドを使用しているコードは次のとおりです。

カラー パレットとそれらを処理するためのユーティリティを提供する Python モジュールがあります。カラー パレット オブジェクトは単純に から継承listされ、HEX 文字列で指定された色のリストにすぎません。カラー パレット オブジェクトには、それ自体を拡張して、必要な数の色を提供する機能があります。多くの異なるデータセットが表現されているグラフを想像してください。パレットは、各グラフ データセットに固有の色を提供するために必要な範囲まで、色の数を拡張するように要求できます。これは、隣接する色の平均を取り、この新しい平均色を挿入するだけです。

関数はextend_palette機能しますが、パレットを均一に拡張しません。たとえば、パレットは最初は次のようになります。

15 色に拡張してもまだ使用可能です。

30 色に拡張すると、拡張アルゴリズムの問​​題が明らかになります。新しい色は、色のリストの一端にのみ追加されています:

extend_palette拡張された新しい色がパレット内でより均一に分散されるようにするには、モジュールの機能をどのように変更する必要がありますか?

コードは次のとおりです (関数extend_paletteに特に焦点を当て、実験の便宜のためにその他のコードを示します)。

回帰直線をプロットしました。今、私はそれを推定したいと思います。np.arange を試してみましたが、うまくいきませんでしたか? ラインを伸ばしたい。

別の質問は、新しい数式を追加する代わりに、適切な不確実性間隔を作成する方法です。