TimeSeers 项目使用教程

TimeSeers 项目使用教程

timeseers Time should be taken seer-iously 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/timeseers

1. 项目目录结构及介绍

TimeSeers 项目是一个基于 PyMC3 的层级贝叶斯时间序列模型，其目录结构如下：

timeseers/
├── .github/              # 存放 GitHub 工作流文件
├── images/               # 存放项目相关的图像文件
├── src/                  # 源代码目录
│   └── timeseers/        # TimeSeers 的核心模块
├── tests/                # 测试代码目录
├── .flake8               # flake8 配置文件
├── .gitignore            # Git 忽略文件
├── LICENSE               # 项目许可证文件
├── readme.md             # 项目说明文件
├── setup.py              # 项目设置文件，用于安装项目

• .github/: 包含了项目的 GitHub Actions 工作流，用于自动化测试、构建等过程。
• images/: 存放与项目相关的图像文件，如图表或示例图片。
• src/: 源代码目录，包含了项目的主要逻辑。
• tests/: 测试代码目录，用于确保代码质量。
• .flake8: 配置文件，用于定义代码风格规则。
• .gitignore: 定义了 Git 应该忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目使用的许可证信息，本项目采用 MIT 许可证。
• readme.md: 项目说明文件，包含了项目的介绍、使用方法和贡献指南。
• setup.py: 用于安装项目的 Python 包配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 src/timeseers 目录下的 Python 模块来实现的。通常情况下，用户需要从 timeseers 模块中导入相应的组件来构建时间序列模型。

以下是一个简单的启动示例：

from timeseers import LinearTrend, FourierSeasonality
import pandas as pd

# 创建模型
model = LinearTrend() + FourierSeasonality(period=pd.Timedelta(days=365))

# 拟合数据
data = pd.DataFrame({
    't': pd.date_range(start='1/1/2000', periods=1000, freq='D'),
    'value': pd.Series(range(1000))
})
model.fit(data[['t']], data['value'])

在这个示例中，我们创建了一个包含线性趋势和傅里叶季节性的时间序列模型，并使用随机生成的时间序列数据对其进行拟合。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要集中在 setup.py 文件中，该文件定义了项目的名称、版本、描述、作者、依赖项等信息。以下是一个简化的 setup.py 文件内容：

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='timeseers',
    version='0.1.0',
    description='A hierarchical Bayesian Time Series model',
    author='MBrouns',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        'pandas',
        'PyMC3'
    ]
)

在 install_requires 部分，列出了项目依赖的 Python 包，这些包在安装项目时会自动安装。用户可以通过修改这个列表来添加或删除依赖项。

以上是 TimeSeers 项目的使用教程，希望对您有所帮助。

timeseers Time should be taken seer-iously 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/timeseers