python时间序列分析2018/12/7
python时序数据分析-以示例说玥-geek精神-博客园
1.均值
X
staticnary series
Non-stationary serles
Ⅹ是时序数捱的值,t是时间。可以看到左图,数据的均值对于时间轴来说是常量,即数据的均值
不是时间的函数所有它是稳定的;右图随着时间的推移,数捱的值整体趋势是增加的,所有均
值是时间的函数,数据具有趋势,所以是非稳定的
2.方差
X
tationary series
Non-Stationary ser
本文实例讲述了Python线性拟合实现函数与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
1. 参考别人写的：
#-*- coding:utf-8 -*-
import math
import matplotlib.pyplot as plt
def linefit(x , y):
N = float(len(x))
sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0
for i in range(0,int(N)):
sx += x[i]
sy += y[i]
第一种是进行多项式拟合，数学上可以证明，任意函数都可以表示为多项式形式。具体示例如下。
###拟合年龄
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#定义x、y散点坐标
x = [10,20,30,40,50,60,70,80]
x = np.array(x)
print('x is :\n',x)
num = [174,236,305,334,349,351,342,323]
y = np.array(num)
print('y is
