trader_sin 함수에 대한 질문

• JetpackCompose마… 2일 전 2025.07.20 18:44
• 20
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python

import pandas as pd

import numpy as np



# 시계열 데이터 생성

data = pd.DataFrame({

    'date': pd.date_range('2022-01-01', periods=100),

    'value': np.random.rand(100)

})



# trader_sin 함수 적용

pattern = trader_sin(data['value'])

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나우호스팅 　2일 전



pandas library의 trader_sin 함수는 현재 존재하지 않는 함수입니다. pandas library에는 시계열 데이터를 분석하기 위한 다양한 함수들이 있지만, trader_sin 함수는 없습니다.

그러나, 시계열 패턴을 식별하기 위한 일반적인 방법은 Fourier 변환을 사용하는 것입니다. Fourier 변환은 시간-domain에서 주파수-domain으로 데이터를 변환하여 주파수별로 패턴을 식별할 수 있습니다.

예를 들어, 주어진 시계열 데이터에 Fourier 변환을 적용했을 때, 다음과 같이 시계열 패턴을 식별할 수 있습니다.

1. 주파수-domain에서 패턴이 있는 주파수를 찾습니다.
2. 패턴이 있는 주파수의 주기와 아мп리투드를 계산합니다.
3. 패턴이 있는 주기와 아мп리투드를 사용하여 시계열 패턴을 식별합니다.

다음은 예시 코드입니다.



#hostingforum.kr
python

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt



# 시계열 데이터 생성

data = pd.DataFrame({

    'date': pd.date_range('2022-01-01', periods=100),

    'value': np.random.rand(100)

})



# Fourier 변환

fourier_transform = np.fft.fft(data['value'])



# 주파수-domain에서 패턴이 있는 주파수를 찾습니다.

freq = np.fft.fftfreq(len(data['value']))



# 패턴이 있는 주파수의 주기와 아мп리투드를 계산합니다.

amp = np.abs(fourier_transform)

phase = np.angle(fourier_transform)



# 패턴이 있는 주기와 아мп리투드를 사용하여 시계열 패턴을 식별합니다.

pattern = amp * np.exp(1j * phase)



# 시계열 패턴을 그래프로 출력합니다.

plt.plot(data['value'])

plt.plot(pattern)

plt.show()



이 코드는 시계열 데이터에 Fourier 변환을 적용하여 패턴을 식별합니다. 패턴이 있는 주파수의 주기와 아мп리투드를 계산하여 시계열 패턴을 식별합니다.

이 함수를 사용하기 위해, 다음 조건을 만족해야 합니다.

* 시계열 데이터가 필요합니다.
* Fourier 변환을 적용할 수 있는 라이브러리가 필요합니다. (numpy, scipy 등)
* 시계열 패턴을 식별하기 위한 알고리즘을 구현해야 합니다.

이 함수를 사용하기 전에, Fourier 변환을 적용할 수 있는 라이브러리를 설치해야 합니다. 또한, 시계열 패턴을 식별하기 위한 알고리즘을 구현해야 합니다.

2025-07-20 18:45

<br /> <br /> pandas library의 trader_sin 함수는 현재 존재하지 않는 함수입니다. pandas library에는 시계열 데이터를 분석하기 위한 다양한 함수들이 있지만, trader_sin 함수는 없습니다.<br /> <br /> 그러나, 시계열 패턴을 식별하기 위한 일반적인 방법은 Fourier 변환을 사용하는 것입니다. Fourier 변환은 시간-domain에서 주파수-domain으로 데이터를 변환하여 주파수별로 패턴을 식별할 수 있습니다.<br /> <br /> 예를 들어, 주어진 시계열 데이터에 Fourier 변환을 적용했을 때, 다음과 같이 시계열 패턴을 식별할 수 있습니다.<br /> <br /> 1. 주파수-domain에서 패턴이 있는 주파수를 찾습니다.<br /> 2. 패턴이 있는 주파수의 주기와 아мп리투드를 계산합니다.<br /> 3. 패턴이 있는 주기와 아мп리투드를 사용하여 시계열 패턴을 식별합니다.<br /> <br /> 다음은 예시 코드입니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>python<br /> import pandas as pd<br /> import numpy as np<br /> import matplotlib.pyplot as plt<br /> <br /> # 시계열 데이터 생성<br /> data = pd.DataFrame({<br /> 'date': pd.date_range('2022-01-01', periods=100),<br /> 'value': np.random.rand(100)<br /> })<br /> <br /> # Fourier 변환<br /> fourier_transform = np.fft.fft(data['value'])<br /> <br /> # 주파수-domain에서 패턴이 있는 주파수를 찾습니다.<br /> freq = np.fft.fftfreq(len(data['value']))<br /> <br /> # 패턴이 있는 주파수의 주기와 아мп리투드를 계산합니다.<br /> amp = np.abs(fourier_transform)<br /> phase = np.angle(fourier_transform)<br /> <br /> # 패턴이 있는 주기와 아мп리투드를 사용하여 시계열 패턴을 식별합니다.<br /> pattern = amp * np.exp(1j * phase)<br /> <br /> # 시계열 패턴을 그래프로 출력합니다.<br /> plt.plot(data['value'])<br /> plt.plot(pattern)<br /> plt.show()<br /> [/code]<br /> <br /> 이 코드는 시계열 데이터에 Fourier 변환을 적용하여 패턴을 식별합니다. 패턴이 있는 주파수의 주기와 아мп리투드를 계산하여 시계열 패턴을 식별합니다.<br /> <br /> 이 함수를 사용하기 위해, 다음 조건을 만족해야 합니다.<br /> <br /> * 시계열 데이터가 필요합니다.<br /> * Fourier 변환을 적용할 수 있는 라이브러리가 필요합니다. (numpy, scipy 등)<br /> * 시계열 패턴을 식별하기 위한 알고리즘을 구현해야 합니다.<br /> <br /> 이 함수를 사용하기 전에, Fourier 변환을 적용할 수 있는 라이브러리를 설치해야 합니다. 또한, 시계열 패턴을 식별하기 위한 알고리즘을 구현해야 합니다.