DTW Windows¶

class darts.dataprocessing.dtw.window.CRWindow(n, m, ranges=None)[source]¶

基类: Window

压缩行表示窗口。存储每列活动网格单元格的范围。任何具有连续列的窗口都可以表示为 CRWindow。支持高效的迭代构建和更新。

方法

`add`(elem)	将网格单元格标记为活动。
`add_range`(column, start, end)	通过范围 (start,end) 扩展列中的活动单元格。
`column_index`(elem)	给出在列 i 中，行元素 j 之前的活动网格单元格的数量。
`column_length`(column)	给出列中的活动网格单元格的数量。
`column_lengths`()	给出每列活动网格单元格的数量。
`init_size`(n, m)	由 dtw 调用以将窗口初始化为特定大小。

参数

n (int) – 窗口的宽度，必须等于 series1 的长度
m (int) – 窗口的高度，必须等于 series2 的长度
ranges (Optional[ndarray, None]) – 列中活动单元格的范围 [[start_column0, end_column0], ...]，形状为 (n, 2)，其中 start >= 0 且 end <= m。

方法

`add`(elem)	将网格单元格标记为活动。
`add_range`(column, start, end)	通过范围 (start,end) 扩展列中的活动单元格。
`column_index`(elem)	给出在列 i 中，行元素 j 之前的活动网格单元格的数量。
`column_length`(column)	给出列中的活动网格单元格的数量。
`column_lengths`()	给出每列活动网格单元格的数量。
`init_size`(n, m)	由 dtw 调用以将窗口初始化为特定大小。

add(elem)[source]¶

将网格单元格标记为活动。

参数: elem (tuple[int, int]) – 网格单元格索引 (列, 行) 的元组

add_range(column, start, end)[source]¶

通过范围 (start,end) 扩展列中的活动单元格。小于当前范围的范围将被忽略。注意 (1, m+1) 而不是 (0,m) 对应于整个列。

参数

column (int) – 列的整数索引
start (int) – 行元素的整数索引，其中 start >= 1 且 start <= end
end (int) – 行元素的整数索引，其中 end >= 1 且 end <= m+1

column_index(elem)[source]¶

给出在列 i 中，行元素 j 之前的活动网格单元格的数量。

参数: elem (tuple[int, int]) – (i,j) 索引，其中 i 索引列，j 索引行
返回: 在列 i 中，行元素 j 之前的活动网格单元格的数量，如果 (i,j) 不是活动网格单元格，则返回 -1
返回类型: int

column_length(column)[source]¶

给出列中的活动网格单元格的数量。

参数: column (int) – 窗口中的列，必须在 0 < column < n+1 范围内
返回: 给出列中的活动网格单元格的数量。
返回类型: int

column_lengths()[source]¶

给出每列活动网格单元格的数量。

返回: 给出每列活动网格单元格的数量。
返回类型: 形状为 (n+1,) 的 np.ndarray

column_ranges: array¶

init_size(n, m)¶

由 dtw 调用以将窗口初始化为特定大小。

参数

n (int) – 窗口的宽度，必须等于用于 DTW 的 series1 的长度
m (int) – 窗口的高度，必须等于用于 DTW 的 series2 的长度

length: int¶

m: int¶

n: int¶

class darts.dataprocessing.dtw.window.Itakura(max_slope)[source]¶

基类: CRWindow

形成 Itakura 平行四边形，其中 max_slope 决定了较陡斜边的斜率。

示例

>>>                                      x
>>>                                  xxxx
>>>                   B           xxxxxx
>>>                         xxxxxxxxxxx
>>>                     xxxxxxxxxxxxxx
>>>                 xxxxxxxxxxxxxxxxx
>>>              xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx     C
>>>            xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
>>>           xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
>>>          xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
>>>     A   xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
>>>        xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
>>>       xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
>>>      xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
>>>     xxxxxxxxxxxxxxxx       D
>>>     xxxxxxxxxxxx
>>>    xxxxxxxxx
>>>   xxxxxx
>>>  xxx
>>> x

方法

`add`(elem)	将网格单元格标记为活动。
`add_range`(column, start, end)	通过范围 (start,end) 扩展列中的活动单元格。
`column_index`(elem)	给出在列 i 中，行元素 j 之前的活动网格单元格的数量。
`column_length`(column)	给出列中的活动网格单元格的数量。
`column_lengths`()	给出每列活动网格单元格的数量。
`init_size`(n, m)	由 dtw 调用以将窗口初始化为特定大小。

参数: max_slope (float) – 较陡平行四边形斜边的斜率。

方法

`add`(elem)	将网格单元格标记为活动。
`add_range`(column, start, end)	通过范围 (start,end) 扩展列中的活动单元格。
`column_index`(elem)	给出在列 i 中，行元素 j 之前的活动网格单元格的数量。
`column_length`(column)	给出列中的活动网格单元格的数量。
`column_lengths`()	给出每列活动网格单元格的数量。
`init_size`(n, m)	由 dtw 调用以将窗口初始化为特定大小。

add(elem)¶

将网格单元格标记为活动。

参数: elem (tuple[int, int]) – 网格单元格索引 (列, 行) 的元组

add_range(column, start, end)¶

通过范围 (start,end) 扩展列中的活动单元格。小于当前范围的范围将被忽略。注意 (1, m+1) 而不是 (0,m) 对应于整个列。

参数

column (int) – 列的整数索引
start (int) – 行元素的整数索引，其中 start >= 1 且 start <= end
end (int) – 行元素的整数索引，其中 end >= 1 且 end <= m+1

column_index(elem)¶

给出在列 i 中，行元素 j 之前的活动网格单元格的数量。

参数: elem (tuple[int, int]) – (i,j) 索引，其中 i 索引列，j 索引行
返回: 在列 i 中，行元素 j 之前的活动网格单元格的数量，如果 (i,j) 不是活动网格单元格，则返回 -1
返回类型: int

column_length(column)¶

给出列中的活动网格单元格的数量。

参数: column (int) – 窗口中的列，必须在 0 < column < n+1 范围内
返回: 给出列中的活动网格单元格的数量。
返回类型: int

column_lengths()¶

给出每列活动网格单元格的数量。

返回: 给出每列活动网格单元格的数量。
返回类型: 形状为 (n+1,) 的 np.ndarray

column_ranges: array¶

init_size(n, m)[source]¶

由 dtw 调用以将窗口初始化为特定大小。

参数

n (int) – 窗口的宽度，必须等于用于 DTW 的 series1 的长度
m (int) – 窗口的高度，必须等于用于 DTW 的 series2 的长度

length: int¶

m: int¶

n: int¶

class darts.dataprocessing.dtw.window.NoWindow[source]¶

基类: Window

窗口覆盖整个网格，这意味着考虑了 series1 和 series2 之间所有可能的对齐。

方法

`column_index`(elem)	给出在列 i 中，行元素 j 之前的活动网格单元格的数量。
`column_length`(column)	给出列中的活动网格单元格的数量。
`column_lengths`()	给出每列活动网格单元格的数量。
`init_size`(n, m)	由 dtw 调用以将窗口初始化为特定大小。

column_index(elem)[source]¶

给出在列 i 中，行元素 j 之前的活动网格单元格的数量。

参数: elem (tuple[int, int]) – (i,j) 索引，其中 i 索引列，j 索引行
返回: 在列 i 中，行元素 j 之前的活动网格单元格的数量，如果 (i,j) 不是活动网格单元格，则返回 -1
返回类型: int

column_length(column)[source]¶

给出列中的活动网格单元格的数量。

参数: column (int) – 窗口中的列，必须在 0 < column < n+1 范围内
返回: 给出列中的活动网格单元格的数量。
返回类型: int

column_lengths()[source]¶

给出每列活动网格单元格的数量。

返回: 给出每列活动网格单元格的数量。
返回类型: 形状为 (n+1,) 的 np.ndarray

init_size(n, m)¶

由 dtw 调用以将窗口初始化为特定大小。

参数

n (int) – 窗口的宽度，必须等于用于 DTW 的 series1 的长度
m (int) – 窗口的高度，必须等于用于 DTW 的 series2 的长度

m: int¶

n: int¶

class darts.dataprocessing.dtw.window.SakoeChiba(window_size)[source]¶

基类: CRWindow

形成对角线窗口，其中 window_size 控制两个序列之间允许的最大偏移量。如果两个时间序列具有相同的时间轴，则 window_size 对应于最大时间段数

方法

`add`(elem)	将网格单元格标记为活动。
`add_range`(column, start, end)	通过范围 (start,end) 扩展列中的活动单元格。
`column_index`(elem)	给出在列 i 中，行元素 j 之前的活动网格单元格的数量。
`column_length`(column)	给出列中的活动网格单元格的数量。
`column_lengths`()	给出每列活动网格单元格的数量。
`init_size`(n, m)	由 dtw 调用以将窗口初始化为特定大小。

参数: window_size (int) – 用于 DTW 的两个序列之间允许的最大偏移量。

方法

`add`(elem)	将网格单元格标记为活动。
`add_range`(column, start, end)	通过范围 (start,end) 扩展列中的活动单元格。
`column_index`(elem)	给出在列 i 中，行元素 j 之前的活动网格单元格的数量。
`column_length`(column)	给出列中的活动网格单元格的数量。
`column_lengths`()	给出每列活动网格单元格的数量。
`init_size`(n, m)	由 dtw 调用以将窗口初始化为特定大小。

add(elem)¶

将网格单元格标记为活动。

参数: elem (tuple[int, int]) – 网格单元格索引 (列, 行) 的元组

add_range(column, start, end)¶

通过范围 (start,end) 扩展列中的活动单元格。小于当前范围的范围将被忽略。注意 (1, m+1) 而不是 (0,m) 对应于整个列。

参数

column (int) – 列的整数索引
start (int) – 行元素的整数索引，其中 start >= 1 且 start <= end
end (int) – 行元素的整数索引，其中 end >= 1 且 end <= m+1

column_index(elem)¶

给出在列 i 中，行元素 j 之前的活动网格单元格的数量。

参数: elem (tuple[int, int]) – (i,j) 索引，其中 i 索引列，j 索引行
返回: 在列 i 中，行元素 j 之前的活动网格单元格的数量，如果 (i,j) 不是活动网格单元格，则返回 -1
返回类型: int

column_length(column)¶

给出列中的活动网格单元格的数量。

参数: column (int) – 窗口中的列，必须在 0 < column < n+1 范围内
返回: 给出列中的活动网格单元格的数量。
返回类型: int

column_lengths()¶

给出每列活动网格单元格的数量。

返回: 给出每列活动网格单元格的数量。
返回类型: 形状为 (n+1,) 的 np.ndarray

column_ranges: array¶

init_size(n, m)[source]¶

由 dtw 调用以将窗口初始化为特定大小。

参数

n (int) – 窗口的宽度，必须等于用于 DTW 的 series1 的长度
m (int) – 窗口的高度，必须等于用于 DTW 的 series2 的长度

length: int¶

m: int¶

n: int¶

class darts.dataprocessing.dtw.window.Window[source]¶

基类: ABC

方法

`column_index`(elem)	给出在列 i 中，行元素 j 之前的活动网格单元格的数量。
`column_length`(column)	给出列中的活动网格单元格的数量。
`column_lengths`()	给出每列活动网格单元格的数量。
`init_size`(n, m)	由 dtw 调用以将窗口初始化为特定大小。

abstract column_index(elem)[source]¶

给出在列 i 中，行元素 j 之前的活动网格单元格的数量。

参数: elem (tuple[int, int]) – (i,j) 索引，其中 i 索引列，j 索引行
返回: 在列 i 中，行元素 j 之前的活动网格单元格的数量，如果 (i,j) 不是活动网格单元格，则返回 -1
返回类型: int

abstract column_length(column)[source]¶

给出列中的活动网格单元格的数量。

参数: column (int) – 窗口中的列，必须在 0 < column < n+1 范围内
返回: 给出列中的活动网格单元格的数量。
返回类型: int

column_lengths()[source]¶

给出每列活动网格单元格的数量。

返回: 给出每列活动网格单元格的数量。
返回类型: 形状为 (n+1,) 的 np.ndarray

init_size(n, m)[source]¶

由 dtw 调用以将窗口初始化为特定大小。

参数

n (int) – 窗口的宽度，必须等于用于 DTW 的 series1 的长度
m (int) – 窗口的高度，必须等于用于 DTW 的 series2 的长度

m: int¶

n: int¶

darts.dataprocessing.dtw.window.gtz(value)[source]¶

动态时间规整 (DTW)

时间轴编码器