TimeSeriesMap

TimeSeriesMap[f,tseries]

应用 f 于 tseries 中的数值.

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范例

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基本范例  (2)

把函数 f 线性作用于时间序列中的数值：

求对于多变量时间序列的每个数值的和：

范围  (9)

基本用途  (3)

在时间序列上映射一个函数：

把时间序列移至中间：

使用 Standardize:

使用 TimeSeriesMap 求向量值时间序列的每个数值的范式：

数据类型  (6)

把向量进行函数的线性作用：

把时间数值对的列表设置极值为 Missing：

对 TimeSeries 的数值加倍:

把 TemporalData 的数值加上50:

通过交替彩色圆盘表示 EventSeries 中的事件：

在一个含有数量的时间序列上加上 Quantity ：

应用  (7)

可视化给定投资期限内股票的当前最高价格：

使用 TimeSeriesMap 计算 ARProcess 的协方差矩阵的判别式：

对于值为向量的 TimeSeries 的每个分量中出现的 Missing[] 使用不同的替换方案：

可视化从 1980 年开始日本铁路线的演变：

检查其中给定长度的单位：

把长度转换成公里：

研究法国失业情况：

失业率：

将失业率转换成分数：

失业人数是劳动力人数的相应比例部分：

每个分量对应于一种性别：

用 TimeSeriesMap 来计算总失业人口：

2014年5月伊利诺伊州芝加哥的风速的时间序列：

指定如何处理缺失数值：

用 TimeSeriesMap 构建1.5 MW 风力涡轮机功率输出的时间序列：

图像化每天能量输出的移动平均数：

通过转变 WienerProcess ，其中 ，模拟 GeometricBrownianMotionProcess :

对随机样本应用变化来获取几何布朗运动：

与相应的 GeometricBrownianMotionProcess 比较:

两种模拟应该具有相同的统计属性，包括切片：

属性和关系  (1)

使用可列表性可以得到某些操作：

使用可列表性，获得相同结果：

巧妙范例  (2)

可视化网络浏览器的市场份额：

时间序列包含每个月的市场份额百分比：

列出所有浏览器：

提取每个月排名前七的主流浏览器：

创建一年中日出和日落时间的相位图：

这些值是精确到分钟的事件时间：

数据不考虑夏令时：

将事件转换为 24 小时制时间：

Wolfram Research (2014)，TimeSeriesMap，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/TimeSeriesMap.html.

文本

Wolfram Research (2014)，TimeSeriesMap，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/TimeSeriesMap.html.

CMS

Wolfram 语言. 2014. "TimeSeriesMap." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/TimeSeriesMap.html.

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Wolfram 语言. (2014). TimeSeriesMap. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/TimeSeriesMap.html 年

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