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RegularlySampledQ

RegularlySampledQ[tseries]

如果 tseries 是规则的时间序列，返回 True，否则给出 False.

更多信息

如果抽样间隔为常数，则该时间序列是规则的时间序列.
数据 tseries 可以是数值列表 {x₁,x₂,…}，时间-数值对列表 {{t₁,x₁},{t₂,x₂},…}，也可以是 TemporalData.
对于多径 TemporalData，如果集合中所有路径都是规则的，RegularlySampledQ 返回 True.
对于带有日期-数值时间戳的 tseries，如果 MinimumTimeIncrement 返回的是日期步长或日期步长列表，RegularlySampledQ 返回 True.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例 (2)

检查时间序列是否是均匀间隔的：

检查集合中的所有时间序列是否是规则的：

重新抽样，使序列规则化：

范围 (5)

向量总是规则的：

检测时间-数值对的规则性：

检测 TimeSeries 是否是均匀间隔的：

检测 EventSeries 是否是均匀间隔的：

检测一组路径是否是规则的：

属性和关系 (3)

如果每一个时间步长都等于 MinimumTimeIncrement，该时间序列是规则时间序列：

不规则序列：

可以用 TimeSeriesResample 使时间序列规则化：

用 TemporalRegularity 选项强制系统将某个时间序列按规则时间序列处理：

可能存在的问题 (2)

时间序列可能按日历时间算是规则的，但是按绝对时间算是不规则的：

MinimumTimeIncrement:

提取的路径在日历时间中无法诠释：

TimeSeries、EventSeries 和 TemporalData 可能被明确强制变为均匀间隔数据：

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