📱STUMPY.

STUMPY — это мощная и масштабируемая библиотека Python, которая вычисляет матрицу профиля временного ряда. Проще говоря, она автоматически находит ближайших соседей для каждой подпоследовательности, помогая решать сложные задачи анализа временных рядов.

❓Что можно делать с STUMPY?

🔘Поиск шаблонов (мотивов) — обнаружение повторяющихся последовательностей.

🔘Выявление аномалий — нахождение неожиданных (discord) сегментов.

🔘Обнаружение shapelet-фич — ключевых характеристик временных рядов.

🔘Семантическая сегментация — разбиение временного ряда на осмысленные части.

🔘Обработка потоковых данных — анализ данных в реальном времени.

🔘Быстрое приближенное вычисление матричных профилей.

🔘Создание временных цепочек — выявление последовательностей паттернов.

🔘Выбор оптимального окна анализа с pan matrix profiles.

#️⃣Пример использования STUMPY для 1D временных рядов:

import stumpy
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
    your_time_series = np.random.rand(10000)  # Генерация случайного временного ряда
    window_size = 50  # Размер окна для поиска паттернов

    matrix_profile = stumpy.stump(your_time_series, m=window_size)  # Вычисление матричного профиля

❓Что делает этот код?

🔘Генерирует случайный временной ряд из 10 000 точек.

🔘Задает размер окна (длину подпоследовательностей) в 50 точек.

🔘Вычисляет матрицу профиля, которая поможет находить паттерны, аномалии и другие ключевые элементы.

#Python #STUMPY #TimeSeries #DataScience #MachineLearning #AnomalyDetection #PatternMining #BigData

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/TDAmeritrade/stumpy