python时间相减 python编程题及答案

牵着乌龟去散步问答 2025-01-16 14 0

各位老铁们好，相信很多人对python时间相减都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于python时间相减以及python编程题及答案的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

本文目录

python类中两个列表实例如何相加或相减
python 时间序列模型中forecast和predict的区别
用python+编写一个程序,打印出执行1+1运行100次的时间
怎么用python进行数据
找出python程序中运行时最耗时间的部分
python中两个时间戳相减得到结果是不是秒数

一、python类中两个列表实例如何相加或相减

算术运算结果的数字类型与运算数的类型有关。进行除法（/）运算时，不管商为整数还是浮点数，运算结果始终为浮点数。要得到整型的商，需要用双斜杠（//）做整除，且除数必须是整型的。对于其他的运算，只要任一运算数为浮点数，运算结果就是浮点数。Python算术运算的基础使用 *** 如下所示。

print('整数与浮点数的和为：', num_int+ num_float)

#Out[1]:整数与浮点数的和为：8.0

print('整数与浮点数的差为：', num_int- num_float)

#Out[2]:整数与浮点数的差为： 0.0

print('整数与浮点数的积为：', num_int* num_float)

#Out[3]:整数与浮点数的积为：16.0

print('浮点数与整数的商为：', num_float/ num_int)

#Out[4]:浮点数与整数的商为：1.0

print('浮点数对整数取模结果为：', num_float% num_int)

#Out[5]:浮点数对整数取模结果为： 0.0

print('浮点数的整数次幂为：', num_float** num_int)

#Out[6]:浮点数的整数次幂为：256.0

二、python 时间序列模型中forecast和predict的区别

原文链接：

时间序列被定义为一系列按时间顺序索引的数据点。时间顺序可以是每天，每月或每年。

以下是一个时间序列示例，该示例说明了从1949年到1960年每月航空公司的乘客数量。

时间序列预测是使用统计模型根据过去的结果预测时间序列的未来值的过程。

检测异常事件并估计其影响的程度。

估计新推出的产品对已售出产品数量的影响。

代码：航空公司乘客的ETS分解数据集：

ARIMA代表自回归移动平均模型，由三个阶数参数（p，d，q）指定。

“ auto_arima”函数可帮助我们确定ARIMA模型的更佳参数，并返回拟合的ARIMA模型。

代码：将ARIMA模型拟合到AirPassengers数据集

趋势：趋势显示了长时间序列数据的总体方向。趋势可以是增加（向上），减少（向下）或水平（平稳）。

季节性：季节性成分在时间，方向和幅度方面表现出重复的趋势。一些例子包括由于炎热的天气导致夏季用水量增加，或每年假期期间航空公司乘客人数增加。

周期性成分：这些是在特定时间段内没有稳定重复的趋势。周期是指时间序列的起伏，通常在商业周期中观察到。这些周期没有季节性变化，但通常会在3到12年的时间范围内发生，具体取决于时间序列的性质。

不规则变化：这些是时间序列数据中的波动，当趋势和周期性变化被删除时，这些波动变得明显。这些变化是不可预测的，不稳定的，并且可能是随机的，也可能不是随机的。

ETS分解用于分解时间序列的不同部分。ETS一词代表误差、趋势和季节性。

AR（p）自回归–一种回归模型，利用当前观测值与上一个期间的观测值之间的依存关系。自回归（AR（p））分量是指在时间序列的回归方程中使用过去的值。

I（d）–使用观测值的差分（从上一时间步长的观测值中减去观测值）使时间序列稳定。差分涉及将序列的当前值与其先前的值相减d次。

MA（q）移动平均值–一种模型，该模型使用观测值与应用于滞后观测值的移动平均值模型中的残留误差之间的相关性。移动平均成分将模型的误差描述为先前误差项的组合。q表示要包含在模型中的项数。

ARIMA：非季节性自回归移动平均模型

SARIMAX：具有外生变量的季节性ARIMA

1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测

2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析

3.使用r语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析

4.r语言多元copula-garch-模型时间序列预测

5.r语言copulas和金融时间序列案例

6.使用r语言随机波动模型sv处理时间序列中的随机波动

7.r语言时间序列tar阈值自回归模型

8.r语言k-shape时间序列聚类 *** 对股票价格时间序列聚类

9.python3用arima模型进行时间序列预测

三、用python+编写一个程序,打印出执行1+1运行100次的时间

1、您好！您可以使用Python的time模块来计算执行1+1运行100次的时间。首先，您需要在您的程序中导入时间模块。然后，您可以使用time.time（）函数来获取当前时间，并在开始执行运算之前调用它来获取开始时间，在运算完成之后再调用它来获取结束时间，然后将两者相减来计算出总运行时间。下面是一个例子：

2、run_time= end_time- start_time

四、怎么用python进行数据

pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：

具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。.

既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构

数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行

合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算

两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建 0到 N-1索引。

dic= Series(dic)#下面注意可以利用一个字符串更新键值key1= ['a','b','c','d']#注意下面的语句可以将 Series对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的dic1= Series(obj,index= key1)#print dic#print dic1#isnull和 notnull是用来检测缺失数据#print pd.isnull(dic1)#Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能dic2= Series([10,20,30,40],index= ['a','b','c','e'])#print dic1+ dic2#name属性,可以起名字dic1.name='s1'dic1.index.name='key1'#Series的索引可以就地修改dic1.index= ['x','y','z','w']

DataFrame是一种表格型结构，含有一组有序的列，每一列可以是不同的数据类型。既有行索引，又有列索引，可以被看做由Series组成的字典（使用共同的索引）。跟其他类似的数据结构（比如R中的data.frame），DataFrame面向行和列的操作基本是平衡的。其实，DataFrame中的数据是以一个或者多个二维块存放的（不是列表、字典或者其他）。

}#注意是按照列的名字进行列排序frame= DataFrame(data)#print frame#指定列之后就会按照指定的进行排序frame= DataFrame(data,columns=['a','c','b'])print frame#可以有空列,index是说行名frame1= DataFrame(data,columns= ['a','b','c','d'],index= ['one','two','three'])print frame1#用字典方式取列数据print frame['a']print frame.b#列数据的修改直接选出来重新赋值即可#行，可以用行名或者行数来进行选取print frame1.ix['two']#为列赋值，如果是Series，规定了index后可以精确赋值frame1['d']= Series([100,200,300],index= ['two','one','three'])print frame1#删除列用del函数del frame1['d']#警告：通过列名选出来的是Series的视图，并不是副本，可用Series copy *** 得到副本

另一种常见的结构是嵌套字典，即字典的字典，这样的结构会默认为外键为列，内列为行。

frame3= DataFrame(pop)#rint frame3#Dataframe也有行和列有name属性，DataFrame有value属性frame3.index.name='year'frame3.columns.name='state'print frame3print frame3.values

下面列出了DataFrame构造函数能够接受的各种数据。

index= obj.index#print index#索引对象是无法修改的,这非常重要，因为这样才会使得Index对象在多个数据结构之间安全共享index1= pd.Index(np.arange(3))

obj2= Series([1.5,-2.5,0],index= index1)print obj2.index is index1#除了长得像数组，Index的功能也类似一个固定大小的 *** print'Ohio' in frame3.columnsprint 2003 in frame3.index

pandas中的Index是一个类，pandas中主要的Index对象（什么时候用到）。

下面是Index的 *** 与属性，值得注意的是：index并不是数组。

下面介绍基本的Series和 DataFrame数据处理手段。首先是索引：

obj= Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])

frame= DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index= ['a','c','d'],columns= ['Ohio','Texas','California'])#Series切片和索引#print obj[obj< 2]#注意：利用标签的切片与python的切片不同，两端都是包含的（有道理）print obj['b':'c']#对于DataFrame，列可以直接用名称print frame['Ohio']#特殊情况：通过切片和bool型索引，得到的是行(有道理)print frame[:2]print frame[frame['Ohio']!= 0]#下面的方式是对frame所有元素都适用，不是行或者列,下面的得到的是numpy.ndarray类型的数据print frame[frame< 5],type(frame[frame< 5])

frame[frame< 5]= 0print frame#对于DataFrame上的标签索引，用ix进行print frame.ix[['a','d'],['Ohio','Texas']]print frame.ix[2]#注意这里默认取行#注意下面默认取行print frame.ix[frame.Ohio> 0]#注意下面的逗号后面是列标print frame.ix[frame.Ohio> 0,:2]

s2= Series([4,5,6],['b','c','d'])#print s1+ s2df1= DataFrame(np.arange(12.).reshape(3,4),columns=list('abcd'))

df2= DataFrame(np.arange(20.).reshape(4,5),columns=list('abcde'))#print df1+ df2#使用add *** ，并传入填充值,注意下面的fill_value函数是先对应填充再进行加和，而不是加和得到NaN之后再填充#print df1.add(df2,fill_value= 1000)#df1.reindex(columns= df2.columns,fill_value=0)

Series2= Series(range(3),index= list('cdf'))#按照规则，在不匹配的列会形成NaN值print arr+ Series2#如果想匹配行且在列上广播，需要用到算术运算 *** Series3= arr['d']#axis就是希望匹配的轴print arr.sub(Series3,axis= 0)

frame= DataFrame(np.arange(8).reshape((2,4)),index= ['three','one'],columns= ['d','a','b','c'])#默认是对行“索引”进行排序，如果对列“索引”进行排序，axis= 1即可print frame.sort_index()print frame.sort_index(axis= 1)print frame.sort_index(axis= 1,ascending= False)#如果对值进行排序，用的是order函数,注意所有的缺失值会放到最后（如果有的话）print obj.order()#numpy中的sort也可以用来排序print np.sort(obj)#如果相对DataFrame的值进行排序，函数还是sort_index，只不过后面需要加一个参数byframe= DataFrame({'b':[4,7,-3,2],'a':[0,1,0,1]})print frame.sort_index(by= ['a','b'])#rank函数返回从小到大排序的下标，对于平级的数，rank是通过“为各组分配一个平均排名”的方式破坏评级关系#下标从1开始obj= Series([7,-5,7,4,2,0,4])print obj.rank()#而numpy中的argsort函数比较奇怪，返回的是把数据进行排序之后，按照值得顺序对应的下标，下标从0开始print np.argsort(obj)#打印结果为：1,5,4,3,6,0,2按照这个下标顺序恰好可以得到从小打到的值，见下面print obj[np.argsort(obj)]#rank函数中有一个method选项，用来规定下标的方式print obj.rank(method='first',ascending=False)print obj.rank(method='max',ascending=False)print obj.rank(method='min',ascending=False)#对于DataFrame，rank函数默认把每一列排好并返回坐标print frame.rank()print frame.rank(axis= 1)

其中，freq是指字母出现的更高频率'''

c-10 11 12-13