如何為機器學習生成人工順序數據？

Question

Sklearn提供不同的數據生成功能，例如make_blobs和make_regression在sklearn.datasets 。

但是，我不知道任何可以生成順序數據的函數。 有沒有現有的庫可以生成人工順序數據？

Answer 1

這實際上取決於您想要什么樣的系列。 簽出此存儲庫以生成各種模擬序列。 叫做TimeSynth

但是，如果您只想輕松修改自己的內容，請嘗試編寫類似於以下內容的函數：

def SynthSeries(start,end,stepSize,coefficients):
    import numpy as np
    samples = np.array(np.arange(start,end,stepSize))
    array = np.array(np.zeros(np.shape(samples)))

    for coeff in coefficients:
        array = np.add(array,(np.sin(coeff*samples)))
    return array, samples

這與傅立葉變換相反，如果您知道要創建的序列的基頻，則可以將其傳遞給此函數以重新創建信號。 您可以像這樣使用它：

import matplotlib.pyplot as plt
(SeqData,samples) = SynthSeries(0,20,0.1,[12,3,1,22])
plt.plot(samples, SeqData)
plt.show()