mglearn citibike datasetを使ってみる
1453 ワード
mglearn citibikeというデータセットがある。
scikit-learnからロードできる。。
import mglearn
citibike = mglearn.datasets.load_citibike()
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
plt.figure(figsize=(24, 8), dpi=50)
xticks = pd.date_range(start=citibike.index.min(), end=citibike.index.max(),
freq='D')
plt.xticks(xticks, xticks.strftime("%a %m-%d"), rotation=90, ha="left")
plt.plot(citibike, linewidth=1)
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Rentals")
ついでに、季節変動を取り除いてみる。。
import statsmodels.api as sm
res = sm.tsa.seasonal_decompose(citibike, freq=7)
plt.rcParams["figure.figsize"] = (14, 6)
plt.figure(figsize=(24, 8), dpi=50)
res.plot()
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この問題について(mglearn citibike datasetを使ってみる), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/Ruo_Ando/items/9d5dbdc9a12d49d8acb6著者帰属:元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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