Takuya Miyashita

Python演習問題：トレンド解析の基礎 †

インポート・エイリアス設定 †

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
import csv
from scipy import signal, interpolate
from datautil.parser import parse

問題 †

1. csv(コンマ区切り)データ"dat_climate.csv"を読み込みなさい．
   読み込みに使う関数は自由．
   

   with open(filename,'r') as f:
   f.readline()
   csv.reader(f)

2. 読み込んだ時間データ（文字列）を数値に変換しなさい．
   

   parse(time_str)

3. 不等間隔のデータを1日毎に補間しなさい．
   下記に挙げるdatetime関数は必ずしも使わなくてよい．
   

   datetime.timedelta(days=x)
   totalseconds, datetime.datetime
   interpolate.interp1d

4. 補間データを元に，線形トレンドを求めて図にしなさい．
   

   np.polyfit
   np.polyval

5. データのスペクトル解析を行い，固有日数(1/f)を求めなさい．
   

   signal.welch(val, fs, nperseg=xxx)
   signal.argrelmax
   ax.semilogx

データ †

• csvファイル
  dat_climate.csv
  1行目はヘッダー
  2行目以降は日時，データ

解答例（参考） †

300〜400[days]で最も強い周期が現れればOKとする．
パラメータは試行錯誤．