python数据可视化代码实例,python可视化编程语言详解

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　　指数平滑手动实现（无第三方库) ) ) ) ) ) ) )。

　　作者：卡布达_惠

　　日期：2018年四月19日

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　　#指数平滑算法

　　定义指数平滑(，s):

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　　一次指数平滑

　　：参数阿尔法：平滑系数

　　：参数学生：数据系列，列表

　　：返回：返回一次指数平滑模型参数，列表

　　""

　　s_temp=[0forIinrange(Len(s ) ] ]

　　s_temp[0]=(s[0]s[1]s[2] )/3

　　forIinrange(1，Len ) s)):

　　s _ temp[I]=alpha * s[I](1-alpha)* s _ temp[I-1]

　　返回临时温度

　　ef compute _ single (alpha，s):

　　""

　　一次指数平滑

　　：参数阿尔法：平滑系数

　　：参数学生：数据系列，列表

　　：返回：返回一次指数平滑模型参数，列表

　　""

　　返回扩展_ smoothing (alpha，s))。

　　ef compute _ double (alpha，s):

　　""

　　二次指数光滑

　　：参数阿尔法：平滑系数

　　：参数学生：数据系列，列表

　　：返回：返回二次指数平滑模型参数甲、乙、列表

　　""

　　s_single=compute_single(阿尔法，s))。

　　s _ double=compute _ single (alpha，s_single))。

　　a_double=[0forIinrange(Len ) s ] ]

　　b_double=[0forIinrange(Len ) s ] ]

　　范围(镜头):

　　a _ double[I]=2 * s _ single[I]-s _ double[I]#计算二次指数平滑的a

　　b _ double[I]=(alpha/(1-alpha))*(s _ single[I]-s _ double[I])#计算二次指数平滑的b

　　返回双份，双份

　　ef compute _ triple (alpha，s):

　　""

　　三次指数光滑

　　：参数阿尔法：平滑系数

　　：参数学生：数据系列，列表

　　：返回：返回三次指数平滑模型参数甲、乙、丙、列表

　　""

　　s_single=compute_single(阿尔法，s))。

　　s _ double=compute _ single (alpha，s_single))。

　　s _ triple=指数平滑(阿尔法，s_double)。

　　a_triple=[0forIinrange(Len ) s ] ]

　　b_triple=[0forIinrange(Len ) s ] ]

　　c _ triple=[0 for iinrange(Len(s)]]

　　范围(镜头):

　　a _ triple[I]=3 * s _ single[I]-3 * s _ double[I]s _ triple[I]

　　b _ triple[I]=(alpha/(2 *))1-alpha)* 2))4-3 * alpha)s _ single(I)-2 *))5-4)alpha

　　c _ triple[I]=(alpha * * 2)/(2 *)(alpha(* * 2)))s _ single[I]-2)s _ double[I]s _ triple

　　返回三倍，三倍，三倍

　　if __name__==__main__ :

　　阿尔法=0.8

　　数据=[I范围(100)]

　　sigle=compute _ single (alpha，data))。

　　打印(alpha * data(-1)(1-alpha)* sigle(-1))

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