Modele ar python

By February 16, 2019Uncategorized

E:MyORB > python SRC/ar_main. py traceback (dernier appel le plus récent): fichier “src/ar_main. py”, ligne 174, dans le fichier main () “src/ar_main. py”, ligne 40, dans la main obj = OBJ (OS. Path. Join (dir_name, `Models/Fox. obj`), swapyz = true) fichier “E:MyORBsrcobjloader_ simple.py “, ligne 16, in _ # init _ v = v [0], v [2], v [1] TypeError: `carte`objet n`est pas sous-scriptable Salut merci de partager ce post. J`ai une question: série de temps dans pandas ne fonctionne que avec le fichier CSV parce que je veux prévoir mes valeurs de base de données pour les 6 prochains mois. Je n`ai connecter le python avec la base de données mySQl. C`est à dire que j`ai des données en Python avec DataSet pas dans le fichier CSV. Alors, comment puis-je utiliser la méthode de prévision de série temporelle.

Si vous me fournissez le code, il sera d`une grande aide pour moi. J`ai vraiment apprécié cela, mais en cours d`exécution sur Python 3, j`ai rencontré quelques erreurs sur la dernière partie. “PLT. title (`RSS:%. 4F`% Sum ((results_MA. fittedvalues-ts_log_diff) * * 2)) Salut deb_vortex, il suffit de le publier, avec le code sur GitHub: https://bitesofcode.wordpress.com/2018/09/16/augmented-reality-with-python-and-opencv-part-2/https://github.com/juangallostra/augmented-reality Désolé pour le retard! /Anaconda/lib/Python3.6/site-packages/statsmodels/TSA/tsatools.py in lagmat (x, MaxLag, Trim, original, use_pandas) 377 dropidx = nvar 378 if MaxLag > = Nobs: – > 379 augmenter ValueError (“MaxLag devrait être < Nobs") 380 LM = NP. zéros ((Nobs + MaxLag, nvar * (MaxLag + 1))) 381 pour k dans la gamme (0, int (MaxLag + 1)): le bruit blanc est le premier modèle de série temporelle (TSM) que nous devons comprendre. Par définition, une série temporelle qui est un processus de bruit blanc a des erreurs sériquement non corrélées et la moyenne attendue de ces erreurs est égale à zéro. Une autre description pour les erreurs sériellement non corrélées est, indépendante et identiquement distribuée (i.i.d.). C`est important parce que, si notre TSM est appropriée et réussie à capturer le processus sous-jacent, les résidus de notre modèle seront i.i.d. et ressembleront à un processus de bruit blanc. Par conséquent, une partie de la TSA est littéralement essayer d`adapter un modèle à la série temporelle de telle sorte que la série résiduelle est indiscernable du bruit blanc.

Modèles d`autorégression pour les prévisions de séries chronologiques avec PythonPhoto par Umberto Salvagnin, certains droits réservés. Avant de passer par cet article, je recommande vivement de lire un tutoriel complet sur la modélisation de la série temporelle dans R, qui est comme un prequel à cet article.