基于python的状态转换现象统计分析与可视化库
transitionMatrix的Python项目详细描述
过渡矩阵
transitionmatrix是一个python驱动的库，用于状态转换现象的统计分析和可视化。 它可以用来分析在离散状态空间中捕获时间戳转换的任何数据集。 用例包括信用评级转换、系统状态事件日志等。
- 作者：Open Risk
- 许可证：apache 2.0
- 代码文档：Read The Docs
- 数学文档：Open Risk Manual
- 培训：Open Risk Academy
- 开发网站：Github
- 讨论：Gitter
- 生产实例：OpenCPM
功能
您可以使用transitionMatrix来
- 使用各种估计器从历史事件数据估计转换矩阵
- 可视化事件数据和转换矩阵
- 描述转换矩阵
- 操作转换矩阵（导出生成器、执行比较、应力转换率等）
- 访问标准化数据集进行测试
nb:transitionmatrix仍在积极开发中。如果您遇到问题，请在我们的 GitHub存储库
架构
- TransitionMatrix支持JSON和CSV格式的文件输入/输出
- 它有一个强大的api来处理事件数据（基于pandas）
- 提供直观的对象，用于单独处理转换矩阵和作为集合处理（基于numpy）
- 使用matplotlib支持可视化
链接到其他开源软件
- 基于持续时间的估计器类似于etm，一个用于估计经验转移矩阵的r包
- 与生命线等低维（生存）模型有一些重叠
安装
您可以在任何支持Scipy ecosystem of tools
依赖性
- transitionMatrix需要python 3
- 它取决于数值和数据处理python库（numpy、scipy、pandas）
- 可视化api依赖于matplotlib
- 精确的依赖关系列在requirements.txt文件中。
- TransitionMatrix可以与这些包的早期版本一起使用，但尚未进行测试。
来自Pypi
pip3 install pandas pip3 install matplotlib pip3 install transitionMatrix
来源
将源下载到首选目录：
git clone https://github.com/open-risk/transitionMatrix
使用virtualenv
建议将软件包安装在virtualenv中，以免干扰系统的python发行版
virtualenv -p python3 tm_test
source tm_test/bin/activate
如果您还没有安装pandas，请确保首先安装它（还将安装numpy）
pip3 install pandas pip3 install matplotlib pip3 install -r requirements.txt
最后发出install命令，就可以开始了！
python3 setup.py install
文件结构
分布具有以下结构：
transitionMatrix库源代码
model.py主数据结构
估计量估计方法
实用帮助程序类和方法
用于将ar（n）处理阈值校准为输入转换率的阈值算法
投资组合模型库投资组合分析解决方案集合
示例用法示例
数据集包含各种数据集，这些数据集对于开始使用TransitionMatrix非常有用
测试测试套件
测试
运行测试套件是个好主意。开始之前：
- 在transitionmatrix/\u init\u中调整源目录路径，然后在发行版的根目录中发出以下命令
- 解压数据f数据集目录中的文件
python3 test.py
开始
检查本文档中的使用页面
查看examples目录以了解各种典型的工作流。
为了进行更深入的研究，开放风险学院开设了有关图书馆使用的课程
- 使用python transitionmatrix分析信用迁移：https://www.openriskacademy.com/course/view.php?id=38
欢迎加入QQ群-->： 979659372
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