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TimeSeriesMapThread[f,tseries]

对于时间序列 tseries 给出 {{t1,f[t1,x1]},{t2,f[t2,x2]},…}.

TimeSeriesMapThread[f,tseries,{{a1,a2,…},{b1,b2,…},…}]

对于时间序列 tseries 给出 {{t1,f[t1,x1,a1,b1,…]},{t2,f[t2,x2,a2,b2,…]},…}.

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TimeSeriesMapThread

TimeSeriesMapThread[f,tseries]

对于时间序列 tseries 给出 {{t1,f[t1,x1]},{t2,f[t2,x2]},…}.

TimeSeriesMapThread[f,tseries,{{a1,a2,…},{b1,b2,…},…}]

对于时间序列 tseries 给出 {{t1,f[t1,x1,a1,b1,…]},{t2,f[t2,x2,a2,b2,…]},…}.

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范例

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基本范例  (2)

对于时间序列中的时间和数值应用函数 f：

创建以时间的函数为方差递增的序列：

对数值添加二次趋势：

范围  (7)

基本用途  (2)

把时间3的数值设置为0:

对向量值信号添加与时间相关的噪声：

数据类型  (5)

对时间数值对的列表应用函数 f：

把 TimeSeries 中大于3的时间数值设为1:

可视化整数时间的 TemporalData：

把 EventSeries 中间50个数值为0:

修改含有数量的时间序列的数值：

修改大于2的时间的数值：

应用  (5)

膨胀  (1)

下列是从 1970 到 2010 的地点油价. 这个暑假不对膨胀进行校正：

消费者价格指数 (CPI) 通常用于校正膨胀的历史价格：

使用 CPI 最近的价格校正膨胀价格：

求2001年3月5日的调整油价：

气候  (1)

下面是三年时间内密苏里城市的每月平均温度. 分隔数据的季节和非季节分量：

对季节分量拟合模型：

使用模型来得到非季节分量：

合并分量产生原始数据：

仿真  (1)

使用 TimeSeriesMapThread 模拟转化的随机过程：

模拟 WienerProcess:

对随机样本应用转化来取得布朗桥：

与相应的 BrownianBridgeProcess 比较:

GDP  (1)

研究瑞士国内生产总值估计的差异，单位为美元：

数据的币种：

转换成美元，并根据通货膨胀进行调整：

月相  (1)

创建背景颜色根据月光亮度比例设定的阴历：

创建带有梯度背景的已标记图像的新序列：

图像化阴历：

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

文本

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

CMS

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

APA

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

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2025_timeseriesmapthread, author="Wolfram Research", title="{TimeSeriesMapThread}", year="2014", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/TimeSeriesMapThread.html}", note=[Accessed: 15-September-2025]}

BibLaTeX

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