我有一個通過兩種方法確定某個值的代碼。我的資料在資料框中，我選擇兩個時間間隔，并通過更改這兩個時間間隔內的時間并找到最小的度數。我的資料格式如下：這只是一個例子。
df:
epoch r1 r2 r3
2020-07-07T08:17 -6.366163 11.8 -1.2
2020-07-07T08:18 -5.163 10.38 -2.5
2020-07-07T08:19 -4.3 9.4 5.2
...........
2020-07-07T14:00 1 0.25 22.2 1.5
>>> ix
(Timestamp('2020-07-07 00:01:00', freq='T'),
Timestamp('2020-07-07 00:03:00', freq='T'),
Timestamp('2020-07-07 00:23:00', freq='T'),
Timestamp('2020-07-07 00:25:00', freq='T'))
>>> y
0.00264...
繪制df，兩個“大”區間可供選擇，以及找到的兩個區間：
ax = df.plot()
ax.axvspan(*interval0, color='grey', alpha=0.1)
ax.axvspan(*interval1, color='grey', alpha=0.1)
ax.axvspan(ix[0], ix[1], color='grey', alpha=0.3)
ax.axvspan(ix[2], ix[3], color='grey', alpha=0.3)
討論
我們需要更多關于最小化措施含義的資訊。不僅極有可能應用更有效的優化技術，而且測量的實際有效性也受到質疑。
計算的度量的含義很重要，值得仔細研究。此外，我們應該注意測量可能不穩定并產生意外結果的條件。例如，最小方差軸（由 PCA 發現）可能是任意不穩定的：接近球形的點云（更準確地說，具有接近球形慣性的點云）將產生一個隨機方向，該方向可能完全受添加或洗掉一個點。
同樣，如果兩個重心彼此太接近，則與兩個重心正交的方向可能會任意不穩定。
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qiye/519812.html
下一篇：R：在R中保存JPEGS