Todos nós estamos cientes dos vários tipos de bibliotecas que o Python tem a oferecer. Estaremos falando sobre uma biblioteca conhecida como PyFlux . Os problemas mais frequentemente encontrados no domínio do machine learning é a análise de série temporal.

PyFlux é uma biblioteca de código aberto em Python explicitamente construída para trabalhar com problemas estatísticos. A biblioteca possui uma excelente variedade de modelos estatísticos recentes. O PyFlux também permite que os usuários tenham uma abordagem probabilística, a vantagem disso é que oferece uma imagem mais completa da incerteza, o que é importante para tarefas de série temporal, como previsão.

Instalação

A versão mais recente do PyFlux é compatível com Python 3.5.

pip install pyflux

Interface do aplicativo

A API PyFlux é tão concisa que leva um número mínimo de etapas para conduzir o processo de construção do modelo.

Exemplo 1: Introdução às séries temporais

import pandas as pd 
import datetime 
from pandas import Series, DataFrame 
import pandas_datareader 
import pandas_datareader.data as web 
import pyflux as pf 
import matplotlib.pyplot as plt 
  
  
pandas_datareader.__version__ 
  
start = datetime.datetime(2009, 1, 1) 
end = datetime.datetime(2019, 1, 1) 
df = web.DataReader('T', "yahoo", start, end) 
  
print(df.head()) 
df.info() 

Resultado:

Exemplo 2: visualize os dados 

plt.figure(figsize=(15, 5)) 
plt.ylabel("Returns") 
plt.plot(df) 
plt.show()

Resultado: