python怎么用延時(shí)函數(shù)，python小白求求幫忙（哭）

用定時(shí)器做，1秒鐘喚醒一次響應(yīng)函數(shù)，不要用延時(shí)函數(shù) sleep

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# 定義時(shí)間顯示

self.timer = QtCore.QTimer(self)

self.timer.timeout.connect(self.act_displayTM) #綁定響應(yīng)函數(shù)

self.timer.setInterval(1000) #設(shè)置時(shí)間間隔

self.timer.start()

# 定時(shí)響應(yīng)事件對應(yīng)邏輯

def act_displayTM(self):

s_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())

self.ui.label_Date.setText(s_time)

return

如何用Python對數(shù)據(jù)進(jìn)行差分

處理過與時(shí)間有關(guān)的數(shù)據(jù)的人都知道，差分變化經(jīng)常用來使得結(jié)果更加直觀。在這篇文章里將會(huì)教你如何用Python來實(shí)現(xiàn)這一目的，讀完這篇文章，你將會(huì)掌握以下技能：

1、知道什么是差分變換以及滯后差分和差分階數(shù)的設(shè)置

2、如何手動(dòng)計(jì)算差分

3、怎樣使用Pandas內(nèi)置的差分函數(shù)

所以，讓我們趕緊開始吧！

為什么要對時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行差分？

首先來看下為什么要對數(shù)據(jù)進(jìn)行差分變化，差分變化可以消除數(shù)據(jù)對時(shí)間的依賴性，也就是降低時(shí)間對數(shù)據(jù)的影響，這些影響通常包括數(shù)據(jù)的變化趨勢以及數(shù)據(jù)周期性變化的規(guī)律。進(jìn)行差分操作時(shí)，一般用現(xiàn)在的觀測值減去上個(gè)時(shí)刻的值就得到差分結(jié)果，就是這么簡單，按照這種定義可以計(jì)算一系列的差分變換。

滯后差分

連續(xù)觀測值之間的差分變換叫做一階滯后差分。滯后差分的步長需要根據(jù)數(shù)據(jù)的時(shí)間結(jié)構(gòu)做調(diào)整，例如對于周期性變化的數(shù)據(jù)，這個(gè)時(shí)間步長就是數(shù)據(jù)變化的周期。

差分階數(shù)

在進(jìn)行一次差分之后，時(shí)間項(xiàng)的作用并沒有完全去掉，將會(huì)繼續(xù)對差分結(jié)果進(jìn)行差分變化，直到完全消除時(shí)間項(xiàng)的影響因素為止，這個(gè)過程中進(jìn)行的差分操作次數(shù)就稱為差分階數(shù)。

洗發(fā)水銷售數(shù)據(jù)

這份數(shù)據(jù)是三年來每月洗發(fā)水的銷售情況，總共有36個(gè)數(shù)據(jù)記錄，原始數(shù)據(jù)來自Makridakis, Wheelwright和 Hyndman (1998).，可以從下面的地址下到數(shù)據(jù)：

下面的代碼將會(huì)導(dǎo)入數(shù)據(jù)并將結(jié)果畫成折線圖，如下所示：

手動(dòng)差分

在這一部分中，我們將會(huì)自定義一個(gè)函數(shù)來實(shí)現(xiàn)差分變換，這個(gè)函數(shù)將會(huì)對提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行遍歷并根據(jù)指定的時(shí)間間隔進(jìn)行差分變換。具體代碼如下：

從上面的代碼中可以看到該函數(shù)將會(huì)根據(jù)指定的時(shí)間間隔來對數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，一般來說，通常會(huì)計(jì)算間隔一個(gè)數(shù)據(jù)的差分，這樣的結(jié)果比較可靠。當(dāng)然，我們也可以將上面的函數(shù)進(jìn)行一定的改進(jìn)，加入差分階數(shù)的指定。

下面將這函數(shù)應(yīng)用到上面洗發(fā)水銷售的數(shù)據(jù)中去，運(yùn)行之后繪出下面的圖，具體如下：

自動(dòng)差分

Pandas庫里提供了一個(gè)函數(shù)可以自動(dòng)計(jì)算數(shù)據(jù)的差分，這個(gè)函數(shù)是diff()，輸入的數(shù)據(jù)是“series'或”DataFrame'類型的，像前面自定義函數(shù)那樣，我們也可以指定差分的時(shí)間間隔，不過在這里這個(gè)參數(shù)叫做周期。

下面的例子是用Pandas內(nèi)置函數(shù)來計(jì)算差分的，數(shù)據(jù)類型是series的，使用Pandas內(nèi)置函數(shù)的好處是代碼工作量減少了不少，而且繪出的圖中包含更詳細(xì)的信息，具體效果如下：

總結(jié)

讀完本文想必你已經(jīng)學(xué)會(huì)用python來實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的差分了，尤其是對差分的概念，手動(dòng)差分，以及使用Pandas內(nèi)置函數(shù)進(jìn)行差分都有所了解了。如果有什么好的想法歡迎在評論欄里留下。

python 如何處理分布滯后回歸模型

手動(dòng)的方法做ARDL是不太可能的，n和m較多，比哪n=m=3，就需要算4*4=16個(gè)模型，如果再多幾個(gè)x，少說要也成百上千，所以做這個(gè)一般用microfit或者Eviews .不過STATA可能用專用的ARDL命令，我還沒見過而已。

python wait()函數(shù)問題

看了你發(fā)的函數(shù)：

def Wait(self):

self._app.MainLoop()

看名字應(yīng)該是啟動(dòng)了阻塞循環(huán)，去處理app的請求，這個(gè)就是需要一直運(yùn)行的，因?yàn)橐坏┩Ｖ沽耍愕腶pp請求就沒發(fā)處理了。

如果你需要啟動(dòng)后再執(zhí)行的別的程序，可以使用多進(jìn)程，把這個(gè)啟動(dòng)放在別的進(jìn)程里去執(zhí)行。

如果解決了您的問題請采納！

如果未解決請繼續(xù)追問

網(wǎng)站欄目：python滯后函數(shù),python延遲執(zhí)行
URL地址：http://jinyejixie.com/article18/dssisdp.html

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