Wolfram 언어

확률과 통계의 수량

수량 값의 시계열 사용

지정된 장소에서의 온도 변화를 분석합니다.

In[1]:=
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data = WeatherData[ Entity["City", {"Champaign", "Illinois", "UnitedStates"}], "Temperature", {{2016, 3, 20}, {2016, 3, 22}}];
In[2]:=
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temps = TimeSeries[data, MissingDataMethod -> "Interpolation"]
Out[2]=

기온의 시계열을 시각화합니다.

In[3]:=
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DateListPlot[temps, PlotTheme -> "Detailed"]
Out[3]=

기본 특성을 살펴봅니다.

In[4]:=
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stats = {Min, Max, Mean, Median, StandardDeviation}; TableForm[{Map[#[temps] &, stats]}, TableHeadings -> {None, stats}]
Out[4]//TableForm=

온도를 화씨로 변환합니다.

In[5]:=
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tempsF = UnitConvert[temps, "DegreesFahrenheit"]; TableForm[{Map[#[tempsF] &, stats]}, TableHeadings -> {None, stats}]
Out[5]//TableForm=

6시간의 이동 평균을 구합니다.

In[6]:=
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avg = MovingMap[Mean, temps, {Quantity[6, "Hours"], Center}]
Out[6]=
전체 Wolfram 언어 입력 표시하기
In[7]:=
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DateListPlot[{temps, avg}, PlotLegends -> {"temperatures", "6-hour moving average"}, FrameLabel -> Automatic, PlotTheme -> "Detailed"]
Out[7]=

관련 예제

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