수량 값의 시계열 사용

지정된 장소에서의 온도 변화를 분석합니다.

In[1]:=

data = WeatherData[ Entity["City", {"Champaign", "Illinois", "UnitedStates"}], "Temperature", {{2016, 3, 20}, {2016, 3, 22}}];

In[2]:=

temps = TimeSeries[data, MissingDataMethod -> "Interpolation"]

Out[2]=

기온의 시계열을 시각화합니다.

In[3]:=

DateListPlot[temps, PlotTheme -> "Detailed"]

Out[3]=

기본 특성을 살펴봅니다.

In[4]:=

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

Out[4]//TableForm=

온도를 화씨로 변환합니다.

In[5]:=

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

Out[5]//TableForm=

6시간의 이동 평균을 구합니다.

In[6]:=

avg = MovingMap[Mean, temps, {Quantity[6, "Hours"], Center}]

Out[6]=

In[7]:=

DateListPlot[{temps, avg}, PlotLegends -> {"temperatures", "6-hour moving average"}, FrameLabel -> Automatic, PlotTheme -> "Detailed"]

Out[7]=