tslearn.generators.random_walk_blobs¶
- tslearn.generators.random_walk_blobs(n_ts_per_blob=100, sz=256, d=1, n_blobs=2, noise_level=1.0, random_state=None)[source]¶
基于Blob的随机游走时间序列生成器。
生成 n_ts_per_blobs * n_blobs 个大小为 sz 和维度为 d 的时间序列。 生成的时间序列遵循以下模型：
\[ts[t] = ts[t - 1] + a\]其中 \(a\) 是从均值为 mu 和标准差为 std 的正态分布中抽取的。
每个blob包含从相同种子时间序列派生的时间序列，并添加了白噪声。
- Parameters:
- n_ts_per_blobint (default: 100)
每个blob中的时间序列数量
- szint (default: 256)
时间序列的长度（时间点的数量）
- dint (default: 1)
时间序列的维度
- n_blobsint (default: 2)
Blob的数量
- noise_levelfloat (default: 1.)
每个blob中添加到时间序列的白噪声的标准差
- random_stateinteger or numpy.RandomState or None (default: None)
用于绘制时间序列的生成器。如果给定一个整数，它将固定种子。默认为全局的numpy随机数生成器。
- Returns:
- numpy.ndarray
随机游走时间序列的数据集
- numpy.ndarray
与随机游走时间序列相关的标签（blob id）
示例
>>> X, y = random_walk_blobs(n_ts_per_blob=100, sz=256, d=5, n_blobs=3) >>> X.shape (300, 256, 5) >>> y.shape (300,)
