Introducción a PyFlux en Python

Todos somos muy conscientes de los diversos tipos de bibliotecas que Python tiene para ofrecer. Le informaremos sobre una de esas bibliotecas que se conoce como PyFlux . Los problemas que se encuentran con más frecuencia en el dominio del aprendizaje automático es el análisis de series temporales.

PyFlux es una biblioteca de código abierto en Python construida explícitamente para trabajar con problemas estadísticos. La biblioteca tiene una excelente variedad de modelos estadísticos recientes. PyFlux también permite a los usuarios tener un enfoque probabilístico. La ventaja es que brinda una imagen más completa de la incertidumbre, lo cual es importante para tareas de series temporales como la previsión.

Instalación

La última versión de PyFlux es compatible con Python 3.5.

pip install pyflux

Interfaz de la aplicación

La API de PyFlux es tan concisa que requiere una cantidad mínima de pasos para llevar a cabo el proceso de construcción del modelo.

Ejemplo 1: Primeros pasos con series temporales

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()

Producción:

Ejemplo 2: visualizar los datos 

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

Producción: