記時(shí)間序列為
- 均值
np.mean(x)
- 標(biāo)準(zhǔn)差
np.std(x)
- K階中心矩
def moment_k(seq, k):
mean = seq.mean()
moment_k = np.mean((seq-mean)**k)
return moment_k
- 偏度 skewness
- 峰度 skewness
- 斜率 trend
擬合一條最優(yōu)的直線撮抓，用斜率表示數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)
from scipy.stats import linregress
def trend(seq):
idx = np.array(range(len(seq)))
slope = linregress(idx, seq.squeeze())[0]
return slope
- 波峰波谷統(tǒng)計(jì)
統(tǒng)計(jì)序列中波峰波谷的個(gè)數(shù)，一定程度上可以表示序列波動(dòng)的頻率
def wave(seq):
count = 0
res = seq[1:]-seq[:-1]
count = np.sum(res[:-1]*res[1:] < 0)
return count