प्रतिशतक और partial फंक्शन्स
इस अभ्यास में, आप सीखेंगे कि किसी फंक्शन के कुछ आर्ग्यूमेंट्स पहले से चुनकर उसे प्री-कॉन्फ़िगर कैसे करें ताकि उसका रन व्यवहार तय रहे. आप इसका उपयोग करके numpy के उसी percentile() फंक्शन से अपने डेटा के कई प्रतिशतक निकालेंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Time Series Data के लिए Machine Learning
अभ्यास निर्देश
functoolsसेpartialइम्पोर्ट करें.- लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन का उपयोग करके
partial()फंक्शन से कई फीचर जेनरेटर्स बनाएँ जो आपके डेटा के प्रतिशतक निकालें. - आपके लिए परिभाषित रोलिंग विंडो (
prices_perc_rolling) का उपयोग करके,percentile_functionsसे क्वांटाइल्स की गणना करें. - दिए गए कोड से परिणामों का विज़ुअलाइज़ेशन करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import partial from functools
____
percentiles = [1, 10, 25, 50, 75, 90, 99]
# Use a list comprehension to create a partial function for each quantile
percentile_functions = [____(np.percentile, q=percentile) for percentile in percentiles]
# Calculate each of these quantiles on the data using a rolling window
prices_perc_rolling = prices_perc.rolling(20, min_periods=5, closed='right')
features_percentiles = prices_perc_rolling.____(____)
# Plot a subset of the result
ax = features_percentiles.loc[:"2011-01"].plot(cmap=plt.cm.viridis)
ax.legend(percentiles, loc=(1.01, .5))
plt.show()