運動軌跡時間分析庫：Tsfeat

jopen 10年前發布 | 12K 次閱讀 Tsfeat 圖表/報表制作

Tsfeat 是一個能夠按照時間順序分析運動軌跡工具。通常可以運用在氣象數據中心的風速分析，股市中的股價的變化等領域。

示例代碼：

#We open the ligth curve in two different bands
lc_B = FATS.ReadLC_MACHO('lc_1.3444.614.B.mjd')  #58.6272.729 1.3444.614 1.4652.1527  
lc_R = FATS.ReadLC_MACHO('lc_1.3444.614.R.mjd')
#We import the data
[mag, time, error] = lc_B.ReadLC()
[mag2, time2, error2] = lc_R.ReadLC()
#We preprocess the data
preproccesed_data = FATS.Preprocess_LC(mag, time, error)
[mag, time, error] = preproccesed_data.Preprocess()
preproccesed_data = FATS.Preprocess_LC(mag2, time2, error2)
[mag2, time2, error2] = preproccesed_data.Preprocess()
#We synchronize the data
if len(mag) != len(mag2):
    [aligned_mag, aligned_mag2, aligned_time] = FATS.Align_LC(time, time2, mag, mag2, error, error2)
else:
    aligned_mag = mag
    aligned_mag2 = mag2
    aligned_time = time

lc = np.array([mag,time,error,mag2,aligned_mag, aligned_mag2, aligned_time])