1. Le format des données est très simple. Il y a quatre semaines ou 28 jours de données. Il y a 144 données chaque jour et un total de 4032, comme suit :
11.028366381681027
11.127100875673675
10.892770602791097
8.6224245909897488
8.0099274624457563
8.1184195540896
8.0262697485121513
8.5141785771838925
······
Utilisez Sij pour représenter la i-ème valeur d'observation le j-ème jour de la semaine, où j=1,2,3,4,5,6,7 i=1,2,3,…,144 ;
Maintenant, je veux trouver la valeur de 4032 Yij
J'en ai écrit une un peu compliquée, mais cela ne me semble pas correct. S'il vous plaît, aidez-moi, merci
from __future__ import pision
import matplotlib.pyplot as plt
with open('training_data.txt')as reader,open('weken4-4.txt','w')as writer:
sum1=[0 for x1 in range(0,144)]
sum2=[0 for x2 in range(0,144)]
sum3=[0 for x3 in range(0,144)]
sum4=[0 for x4 in range(0,144)]
data=[0 for y1 in range(0,4032)]
for index,line in enumerate(reader):
for i in range(0,144):
if index<1008:
if (index-i)%144==0:
sum1[i]=sum1[i]+float(line)
if 1008<=index<2016:
if (index-i)%144==0:
sum2[i]=sum2[i]+float(line)
if 2016<=index<3024:
if (index-i)%144==0:
sum3[i]=sum3[i]+float(line)
elif 3024<=index<4032:
if (index-i)%144==0:
sum4[i]=sum4[i]+float(line)
file = open('training_data.txt','r')
for j in range(0,4032):
line = file.readline()
a= line.split()
if j<1008:
data[j]=(float(a[0])-(sum1[j%144]/7))/(sum1[j%144]/7)
if 1008<=j<2016:
data[j]=(float(a[0])-(sum2[j%144]/7))/(sum2[j%144]/7)
if 2016<=j<3024:
data[j]=(float(a[0])-(sum3[j%144]/7))/(sum3[j%144]/7)
elif 3024<=j<4032:
data[j]=(float(a[0])-(sum4[j%144]/7))/(sum4[j%144]/7)
Trouvons le taux d'écart moyen de chaque point chaque semaine ! La clé est de définir la structure des données, et tout le reste sera facile à gérer !