tf19: 预测铁路客运量 |
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以前做的练习还没有涉及过时间序列数据（洋文Time Series Data），一个最明显的例子是股票价格。 时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。 一年一度的春节又要来了，火车票已经开售。本帖就简单预测一下未来几个月天朝铁路客运量。 铁路客运量历史数据 铁路客运量.csv（2005-2016月度数据），数据来源于国家捅计菊。 使用matplotlib画出数据走势： import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import requests import io import numpy as np url = 'http://blog.topspeedsnail.com/wp-content/uploads/2016/12/铁路客运量.csv' ass_data = requests.get(url).content df = pd.read_csv(io.StringIO(ass_data.decode('utf-8'))) # python2使用StringIO.StringIO data = np.array(df['铁路客运量_当期值(万人)']) # normalize normalized_data = (data - np.mean(data)) / np.std(data) plt.figu |
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