Перцентилі та часткові функції
У цій вправі ви потренуєтеся заздалегідь задавати аргументи функції, щоб попередньо налаштувати її виконання. Ви використаєте це, щоб обчислити кілька перцентилів ваших даних за допомогою тієї самої функції percentile() з numpy.
Ця вправа є частиною курсу
Machine Learning для часових рядів у Python
Інструкції до вправи
- Імпортуйте
partialзfunctools. - Використайте функцію
partial()для створення кількох генераторів ознак, які обчислюватимуть перцентилі ваших даних за допомогою list comprehension. - Використовуючи ковзне вікно (
prices_perc_rolling), яке ми для вас визначили, обчисліть квантилі за допомогоюpercentile_functions. - Візуалізуйте результати за наданим вам кодом.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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()