百分位數與 partial 函式
在這個練習中，你會練習如何預先指定函式的參數，以便事先設定它的執行方式。你會用同一個 numpy 的 percentile() 函式來計算多個資料的百分位數。
本練習屬於課程
Python 的時間序列資料機器學習
練習說明
- 從
functools匯入partial。 - 使用
partial()透過串列生成式建立多個特徵產生器，用來計算資料的各種百分位數。 - 使用我們替你定義的滾動視窗（
prices_perc_rolling），用percentile_functions計算分位數。 - 使用提供給你的程式碼將結果視覺化。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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()