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K
注: 以下の翻訳の正確性は検証されていません。AIPを利用して英語版の原文から機械的に翻訳されたものです。
指定された係数で単一の time series の各値を乗算する関数を返します。
ポイント (timestamp, value) を持つソースの time series を factor でスケーリングすると、結果のスケーリングされた time series はポイント (timestamp, value * factor) を持ちます。
(timestamp, value)
factor
(timestamp, value * factor)
FunctionNode
timestamp_scale(), value_shift()
timestamp_scale()
value_shift()
この関数は数値の series にのみ適用されます。
Copied!1 2 3 4 5 6 7 8 9 >>> scaled = F.scale(1.5)(series) # シリーズの各値を1.5倍にスケーリングします >>> scaled.to_pandas() # スケーリングされたデータをPandas DataFrame形式で表示 timestamp value 0 1970-01-01 00:00:00.000000100 0.000000 1 1970-01-01 00:00:00.000000200 inf # 無限大の値 2 1970-01-01 00:00:00.000000300 4.712385 3 1970-01-01 00:00:02.147483647 1.500000
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>>> scaled = F.scale(1.5)(series) # シリーズの各値を1.5倍にスケーリングします >>> scaled.to_pandas() # スケーリングされたデータをPandas DataFrame形式で表示 timestamp value 0 1970-01-01 00:00:00.000000100 0.000000 1 1970-01-01 00:00:00.000000200 inf # 無限大の値 2 1970-01-01 00:00:00.000000300 4.712385 3 1970-01-01 00:00:02.147483647 1.500000