Modern-Time-Series-Forecasting-with-Python 项目教程

Modern-Time-Series-Forecasting-with-Python 项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/Modern-Time-Series-Forecasting-with-Python

1. 项目目录结构及介绍

Modern-Time-Series-Forecasting-with-Python/
├── notebooks/
│   ├── ... (Jupyter notebooks for various time series forecasting tasks)
├── scripts/
│   ├── download_data.py (Script to download and organize data)
│   ├── test_installation.py (Script to test environment setup)
├── src/
│   ├── ... (Source code for time series forecasting models)
├── .gitignore
├── ERRATA.md
├── LICENSE
├── README.md
├── anaconda_env.yml (Environment configuration file)
├── test_data_download.py
├── test_installation.py

目录结构介绍

• notebooks/: 包含用于时间序列预测任务的Jupyter笔记本。
• scripts/: 包含用于下载数据和管理环境的脚本。
• src/: 包含时间序列预测模型的源代码。
• .gitignore: Git忽略文件，指定哪些文件和目录不应被版本控制。
• ERRATA.md: 错误修正文档。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• anaconda_env.yml: Anaconda环境配置文件。
• test_data_download.py: 测试数据下载脚本。
• test_installation.py: 测试环境安装脚本。

2. 项目启动文件介绍

启动文件

• notebooks/: 项目的主要启动文件是Jupyter笔记本。用户可以通过启动Jupyter Notebook或Jupyter Lab来运行这些笔记本，进行时间序列预测任务。

启动步骤

1. 安装Anaconda/Miniconda:

   • 从Anaconda官网或Miniconda官网下载并安装Anaconda或Miniconda。

2. 创建并激活环境:

   • 使用anaconda_env.yml文件创建环境：

     conda env create -f anaconda_env.yml
     

   • 激活环境：

     conda activate modern_ts
     

3. 启动Jupyter Notebook/Lab:

   • 启动Jupyter Notebook：

     jupyter notebook
     

   • 或启动Jupyter Lab：

     jupyter lab
     

4. 运行笔记本:

   • 在Jupyter界面中打开notebooks/目录下的笔记本文件，开始进行时间序列预测任务。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件

• anaconda_env.yml: 该文件定义了项目所需的所有Python库和依赖项。通过该文件，用户可以轻松创建一个包含所有必要库的环境。

配置文件内容

name: modern_ts
channels:
  - conda-forge
  - defaults
dependencies:
  - python=3.8
  - numpy
  - pandas
  - scikit-learn
  - matplotlib
  - seaborn
  - jupyter
  - notebook
  - ... (其他依赖项)

配置步骤

1. 安装环境:

   • 使用anaconda_env.yml文件安装环境：

     conda env create -f anaconda_env.yml
     

2. 激活环境:

   • 激活创建的环境：

     conda activate modern_ts
     

3. 测试安装:

   • 运行test_installation.py脚本，检查所有库是否正确安装：

     python test_installation.py
     

通过以上步骤，用户可以顺利启动项目并进行时间序列预测任务。

Modern-Time-Series-Forecasting-with-Python Modern Time Series Forecasting with Python, published by Packt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/Modern-Time-Series-Forecasting-with-Python