运动轨迹时间分析库 Tsfeat

• 授权协议: MIT
• 开发语言: Python
• 操作系统: Windows
• 软件首页: https://github.com/shuge/helper_datetime
• 软件文档: http://isadoranun.github.io/tsfeat/FeaturesDocumentation.html

软件介绍

Tsfeat 是一个能够按照时间顺序分析运动轨迹工具。通常可以运用在气象数据中心的风速分析，股市中的股价的变化等领域。

示例代码：

#We open the ligth curve in two different bands
lc_B = FATS.ReadLC_MACHO('lc_1.3444.614.B.mjd')  #58.6272.729 1.3444.614 1.4652.1527  
lc_R = FATS.ReadLC_MACHO('lc_1.3444.614.R.mjd')
#We import the data
[mag, time, error] = lc_B.ReadLC()
[mag2, time2, error2] = lc_R.ReadLC()
#We preprocess the data
preproccesed_data = FATS.Preprocess_LC(mag, time, error)
[mag, time, error] = preproccesed_data.Preprocess()
preproccesed_data = FATS.Preprocess_LC(mag2, time2, error2)
[mag2, time2, error2] = preproccesed_data.Preprocess()
#We synchronize the data
if len(mag) != len(mag2):
    [aligned_mag, aligned_mag2, aligned_time] = FATS.Align_LC(time, time2, mag, mag2, error, error2)
else:
    aligned_mag = mag
    aligned_mag2 = mag2
    aligned_time = time
    
lc = np.array([mag,time,error,mag2,aligned_mag, aligned_mag2, aligned_time])

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