Percentile și funcții parțiale

În acest exercițiu, vei exersa cum să pre-selectezi argumentele unei funcții pentru a configura în avans modul în care aceasta rulează. Vei folosi această tehnică pentru a calcula mai multe percentile ale datelor tale folosind aceeași funcție percentile() din numpy.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning pentru Date de Tip Șir de Timp în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă partial din functools.
Folosește funcția partial() pentru a crea mai mulți generatori de caracteristici care calculează percentile ale datelor tale, utilizând o listă comprehensivă.
Folosind fereastra glisantă (prices_perc_rolling) definită pentru tine, calculează cuantilele cu ajutorul percentile_functions.
Vizualizează rezultatele folosind codul pus la dispoziție.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()

Editează și rulează codul