Warum verzerrt to_datetime () die ursprüngliche Funktionsform? ⇐ Python

[Anonymous]

Ich möchte, dass mein Code während eines Jahres eine Reihe von Zeitstempeln mit einer bestimmten Dichte generiert. Die Idee war, die gewünschte Dichtefunktion zu zeichnen, sie in Schritte des Unterschieds zu zerlegen und dann kumulativ zu summieren, um die tatsächlichen Punkte in der Zeit zu erhalten (ab Anfang des Jahres) - nichts Besonderes. class = "Lang-Py PrettyPrint-Override">

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    import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# number of data points
event_num = 50000

# desired density functions
lin_up = np.linspace(0, 365, event_num)
lin_down = lin_up[::-1]
exp_up = np.exp(-lin_up / 100)[::-1]
exp_down = np.exp(-lin_up / 100)
harm_peak = 0.5 * (np.sin((lin_up / 58)-(np.pi/2)) + 1)
harm_valley = 0.5 * (np.sin((lin_up / 58)+(np.pi/2)) + 1)
ps_sigm_up = 0.5 * (np.sin((lin_up / 116)-(np.pi/2)) + 1)
ps_sigm_down = 0.5 * (np.sin((lin_up / 116)+(np.pi/2)) + 1)

act = harm_peak # so I don't have to manually update the actual function everywhere
a_magsimum = np.max(act) # normalization 1
act = act/a_magsimum # normalization 2

# difference gives the steps (the smaller the difference, the larger the density)
diff = 1 - act # here changeing the number changes the shape but the baseline too
diff_magsimum = np.max(diff)

# cumulative sum gives the actual days
cum = np.cumsum(diff)
cum_magsimum = np.max(cum)
cum = 365 * cum/cum_magsimum

plt.plot(act)
plt.title("Desired density function")
plt.show()

plt.plot(diff)
plt.title("Difference")
plt.show()

plt.plot(cum)
plt.title("Cumulative sum")
plt.show()

# saving into CSV
#df = pd.DataFrame({"Date": pd.to_datetime(cum, unit="D", origin="2024-01-01")})
#df.to_csv("events_new.csv", index=False)

# dates daily (chatGPT)
dates = pd.to_datetime(cum, unit="D", origin="2024-01-01").date
density_per_day = pd.Series(dates).value_counts().sort_index()

# dates weekly (chatGPT)
#dates = pd.to_datetime(cum, unit="D", origin="2024-01-01")
#density_per_week = dates.to_series().dt.to_period("W").value_counts().sort_index()

# plotting graph - daily breakdown
plt.plot(density_per_day.index, density_per_day.values, marker='o', linestyle='-')
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Number of events / day")
plt.title("Eventdensity by time")
plt.xticks(rotation=45)
plt.grid(True)
plt.show()

# plotting graph - weekly breakdown
#plt.plot(density_per_week.index.astype(str), density_per_week.values, marker='o', linestyle='-')
#plt.xlabel("Week")
#plt.ylabel("Number of events / week")
#plt.title("Weekly event density")
#plt.xticks(rotation=45)
#plt.grid(True)
#plt.show()

Aber die Ergebnisdichtefunktion unterscheidet sich wirklich vom Original - aus irgendeinem Grund gequetscht - und ich scheine nicht in der Lage zu sein, herauszufinden, warum. In Zeile 23 wird es eine viel besser aussehende Kurve, aber die Grundlinie wird von 0 bis halb maximal springen (und ich möchte das nicht - sehen Sie nicht, warum das notwendig wäre). Jupyter Notebook verwendet aber in absehbarer Zukunft VSCODE .