tslearn.utils.to_time_series¶

tslearn.utils.to_time_series(ts, remove_nans=False, be=None)[source]¶

将时间序列转换以适应tslearn模型中使用的格式。

Parameters:

tsarray-like, shape=(sz, d) or (sz,): 要转换的时间序列。如果形状是(sz,)，则假定时间序列是单变量的。
remove_nansbool (default: False): 是否应该移除时间序列末尾的尾随NaN值
beBackend object or string or None: 后端。如果 be 是类 NumPyBackend 的实例或字符串 “numpy”，则使用 NumPy 后端。如果 be 是类 PyTorchBackend 的实例或字符串 “pytorch”，则使用 PyTorch 后端。如果 be 是 None，则后端由输入数组决定。更多信息请参阅我们的专用用户指南页面。

Returns:

ts_outarray-like, shape=(sz, d): 转换后的时间序列。这始终保证是一个新的时间序列，而不仅仅是旧时间序列的视图。

另请参阅

to_time_series_dataset: 转换时间序列的数据集

示例

>>> to_time_series([1, 2])
array([[1.],
       [2.]])
>>> to_time_series([1, 2, numpy.nan])
array([[ 1.],
       [ 2.],
       [nan]])
>>> to_time_series([1, 2, numpy.nan], remove_nans=True)
array([[1.],
       [2.]])