Pythonで関数データ分析を行う（scikit-fda）
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scikit-fda
随時更新します。
Pythonで関数データ分析（FDA）を行うためのパッケージ。
2022年4月26日現在、scikit-fdaはPythonのバージョンが3.6か3.7ではないと使用できない。
以下のURLに公式ドキュメントあり。
コードは公式ドキュメントより引用。
インストール
方法1と方法2のどちらでもインストール可能可能
方法1
pipを使用する
pip install scikit-fda
方法2
githubからクローンする
git clone https://github.com/GAA-UAM/scikit-fda.git
pip install ./scikit-fda
分析の実施
データの準備
データの観測地点が同じ場合はFDataGridクラスを使用する。
FDataGridは、data_matrixとgrid_pointsの2つのアトリビュートを持つ。
- data_matrix：次元数と同じ長さのタプルを渡す。
平たく言えば、このタプルが関数を切り替えるポイントとなる。
そのため、1次元の場合は省略可能。 - data_matrix：測定値を渡す。
例
import skfda
import matplotlib.pyplot as plt
grid_points = [0, 0.2, 0.5, 0.9, 1] # Grid points of the curves
data_matrix = [
[0, 0.2, 0.5, 0.9, 1], # First observation
[0, 0.04, 0.25, 0.81, 1], # Second observation
]
fd = skfda.FDataGrid(
data_matrix=data_matrix,
grid_points=grid_points,
)
fd.plot()
plt.show()
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この問題について(Pythonで関数データ分析を行う（scikit-fda）), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://zenn.dev/ryoneda/articles/e32f94199f9659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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