Блог

С учетом различных двоичных временных рядов (ноль не показывает никаких событий, 1 показана наступления события), мы видим промежутки времени, в которой событие происходит в первом сюжете выше, чем второй и последний.
Интересно, если я мог бы использовать статистик составляющей или что-то вроде преобразования Фурье и разложение временных рядов(или другие возможные решения в Python), чтобы обнаружить и количественно оценить различия в частоте события в этих временных рядов. ** Я знаю, что могу измерить расстояние между вхождениями числа 1, но я ищу более надежный способ для более сложных временных рядов. следующий код используется для генерации некоторых данных, используемых на графиках:

 import pandas as pd 
import datetime as dt


x1=np.linspace(1, 1,num=60)
for n in range (1,60):
    if n % 2 == 0:
        x1[n*2-3:n*2]=0
x2=np.linspace(1, 1,num=60)
for n in range (0,60):
    if n % 3 == 0:
        x2[n 1:n 3]=0

x3=np.linspace(1, 1,num=60)
for n in range (0,60):
    if n % 2 == 0:
        x3[n 1:n 2]=0

df=pd.DataFrame([x1,x2,x3]).T
df['date'] = (pd.date_range(start=dt.datetime(2018, 1, 1), 
                     periods=df.shape[0], 
                     freq='D'))][1]][1]