时间序列预测Python项目教程
TimeSeriesForecastingInPython 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/TimeSeriesForecastingInPython
1. 项目目录结构及介绍
本项目包含以下目录结构:
.
├── CH01
├── CH02
├── CH03
│ ├── data
│ └── figures
├── ...
├── CH20
├── data
│ └── datasets
├── LICENSE.txt
├── README.md
CH01
至CH20
:每个目录对应书中的一个章节,包含了该章节的所有代码笔记本(Jupyter Notebook)和相关的数据集。data
:包含项目中所有章节使用的数据集。LICENSE.txt
:项目的开源协议文件,本项目采用Apache-2.0协议。README.md
:项目的说明文档,提供了项目的基本信息和如何使用该项目的指南。
2. 项目的启动文件介绍
本项目没有特定的启动文件。项目的主要内容是通过Jupyter Notebook逐章阅读和运行代码来进行学习和实践。用户应当根据README.md
中的指南,首先安装必要的环境和依赖库,然后打开每个章节对应的Notebook文件开始学习和实践。
3. 项目的配置文件介绍
本项目不包含传统的配置文件。由于项目是基于Jupyter Notebook进行操作的,用户需要确保其Python环境中安装了以下依赖:
- Jupyter
- Pandas
- NumPy
- Matplotlib
- Scikit-learn
- TensorFlow/Keras
- ...(其他可能根据章节内容所需的库)
用户应当根据README.md
中提供的指南来配置其开发环境。每章的Notebook文件中通常会包含环境配置的代码块,用户可以直接运行这些代码块来安装所需的库。
TimeSeriesForecastingInPython 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/TimeSeriesForecastingInPython
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考