Question

此刻，我一直在使用列表来绘制数据并希望找出预测的模式。尝试使用数据框并没有帮助我，并且引起了极大的不适。是否可以使用python列表和机器学习或模式识别算法来预测数据？我是python的新手：）

Answer 1

我需要一个程序，该程序可以输入时间戳，并使用它来预测未来的时间戳。经过很长时间后，对我有用的方法是使用只有小时：分钟：秒格式的时间戳并将其转换为浮点数。然后使用这些浮点数并将其与时间戳的条目号配对。所以我有一个2D列表只是为了将数据整齐地收集到一堆中。

示例：timestamp_1，0 时间戳_2，1 timestamp_3，2

然后分配了两个变量，这些变量将获取一列的数据。浮点数将在y轴上，x轴将是数字序列，例如。 0,1,2,3，...等等。

然后使用svr_lin.fit进行线性回归，我能够绘制一个匹配所有点的图形，因为由于x轴上的数字它会成为一条线。最后，使用svr_lin.predict和一个循环，我可以打印将来的数据点。希望这可以帮助尝试使用python获取“未来”时间戳记的人。

代码：

data = [[timestamp_1, 0],
        [timestamp_2, 1],
        [timestamp_3, 2],
        [timestamp_4, 3],
        #continues...
         ]]

list_time = []
list_numbers = []

list_time = [i[0] for i in data]
list_numbers = [i[1] for i in data]

list_numbers = np.reshape(list_number, (len(list_numbers), 1))

svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e3)

svr_lin.fit(list_numbers, list_time)

plt.scatter(list_numbers, list_time)
plt.plot(list_numbers, svr_lin.predict(list_numbers)) #in a different colour
plt.show

'''x is out of sample and starting point I have kept in sample however, starting 
point does not need to be the 0th element.'''

for i in range(0,x):
    print(svr_lin.predict(i))

Siraj Raval和堆栈溢出用户的代码对我有很大帮助。

是否可以使用列表来预测python中的数据？

1 个答案: