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下面是详细讲解“python库Tsmoothie模块数据平滑化异常点抓取”的完整攻略。

什么是Tsmoothie？

Tsmoothie是一个Python库，用于时间序列数据的平滑和异常点检测。它提供了多种平滑算法和异常点检测算法，可以方便地对时间序列数据进行预处理和分析。

Tsmoothie的安装方式

可以使用pip安装Tsmoothie：

pip install Tsmoothie

Tsmoothie的使用方法

数据平滑化

from Tsmoothie.smoother import *

# 初始化平滑器
smoother = ConvolutionSmoother(window_len=10, window_type='ones')

# 平滑时间序列数据
smoother.smooth(data)

# 获取平滑后的结果
smooth_data = smoother.smooth_data

异常点检测

from Tsmoothie.smoother import *
from Tsmoothie.utils import DataToFourierConverter
from Tsmoothie.scorer import MADScorer

# 初始化平滑器
smoother = ConvolutionSmoother(window_len=10, window_type='ones')

# 平滑时间序列数据
smoother.smooth(data)

# 获取平滑后的结果
smooth_data = smoother.smooth_data

# 将数据转换为傅里叶变换域
converter = DataToFourierConverter()
freq_data = converter.convert(smooth_data)

# 初始化异常点检测器
scorer = MADScorer(
    residual_std_dev=2,
    threshold=None,
    longterm_std_dev=None,
    seasonal_period=None,
    verbose=True,
)

# 进行异常点检测
scorer.fit_detect(freq_data)

# 获取异常点检测结果
outliers = scorer.outliers()

以上示例代码中，我们使用ConvolutionSmoother进行平滑，使用MADScorer进行异常点检测。其中，ConvolutionSmoother使用卷积平滑方法，参数window_len表示平滑窗口长度，window_type表示平滑窗口类型。MADScorer使用基于中位绝对偏差的异常点检测方法，参数residual_std_dev表示偏差标准差，超过该值的数据会被认为是异常点。

总结

通过上面的攻略，我们了解了Tsmoothie的基本用法，包括数据平滑和异常点检测。在实际应用中，我们可以根据数据的特点选择合适的平滑算法和异常点检测算法，并对算法参数进行调整，以获得更好的效果。