时间序列怎么判断数据是否出现整体平移(语言-python)

Question

python写一段代码，我会传人10个数，检测数据是否出现整体平移，平移量为2
比如

出现整体平移:1，2，1.5，2.5，6.8，1.8，5.5，5.4，5.3，4.5，5.6
有波动未出现整体平移:1.5，4.6，8.5，3.8，4.2，2.0，1.5，3.0，1.2，1.9
正常的数据一个是2，2.2，2.5，1.8，1.9，2.0，1.7，2.6，2.0，1.5

应该怎么写逻辑啊，我只要确认是否出现整体平移的

Answer 1

本答案参考 多次询问 ChatGPT-3.5 后选择的最佳回答，若是满意，还请采纳，谢谢

1. 思路分析
   • 对于判断数据是否整体平移，平移量为2的情况。可以通过比较每个数据与原数据（假设原数据是标准的正常数据）对应位置的数据差值是否接近2来判断。
   • 首先定义正常数据，然后接收传入的10个数，计算每个数与正常数据对应位置数的差值，统计差值接近2（可以设置一个误差范围，比如差值在1.9到2.1之间）的数量。如果这个数量接近10（比如大于等于8），则可以认为出现了整体平移。
2. 以下是Python代码实现
   ```python
   def check_shift(nums):
   normal_data = [2, 2.2, 2.5, 1.8, 1.9, 2.0, 1.7, 2.6, 2.0, 1.5]
   count = 0
   error_range = 0.1
   for i in range(len(nums)):

    diff = abs(nums[i] - normal_data[i] - 2)
    if diff <= error_range:
        count += 1
   

   if count >= 8:

    return True
   

   return False

3. **代码使用示例**
   - 对于出现整体平移的数据
```python
nums1 = [1, 2, 1.5, 2.5, 6.8, 1.8, 5.5, 5.4, 5.3, 4.5]
print(check_shift(nums1))

• 对于有波动未出现整体平移的数据

  nums2 = [1.5, 4.6, 8.5, 3.8, 4.2, 2.0, 1.5, 3.0, 1.2, 1.9]
  print(check_shift(nums2))
  

• 对于正常的数据

  nums3 = [2, 2.2, 2.5, 1.8, 1.9, 2.0, 1.7, 2.6, 2.0, 1.5]
  print(check_shift(nums3))