Теоретически это зависит от файловой системы и могут быть разные варианты. В худшем случае - счтываете имена всех файлов в директории и делаете то-же, что описано выше, но только над списком имен файлов. В лучшем случае - делаете это непосредственно просматривая директорий. Работая с конкретной ОС вы всегда знаете, какой именно у вас вариант есть смысл использовать.
Получение имен всех файлов в директории в виде списка - одна команда.
os.listdir(directory)
Дальше - дело техники.
idr1995, Стесняюсь спросить. Посмотрел ваши вопросы и ответы на них. Ни один из них вы не приняли как ответ, который вам помог. А люди старались и намой взгляд большинство ответов - полезные. Это ваша принципиальная позиция?
krundetz, Подумал на досуге :-). С реверсом тоже красиво получается. Но, скорее всего - медленно. Там же еще полученные вектора надо будет "сцепить" в двумерный массив, да поэлементно. Но как учебная задача - очень полезна и красива.
Выполняйте скрип построчно и понаблюдайте, как сперва создается окошко, потом там рисуется скаттер-плот, потом окошечко закрывается, потом открывается новое и в нем рисуется уже plot-график. Это то, что вы простили. Осталось это обернуть в ваши функции и если нужно - циклы.
Тогда просто. удаляете старый. Создаете новый и рисуете. Запускать весь ваш код и разбираться с QT, вашими непонятными расчетами расчетами и пр - особого желание вряд-ли у кого возникнет. желание нет.
Хотите конкретной помощи - выделите минимально воспроизводимый фрагмент кода. Который у вас "работает но не так, как вы ожидаете. А народ посмотрит и попробует вам помочь.
Для начала, попробуйте использовать
Александр, Нужен "сишный" подход (максимум скорости, игнорируем вопросы памяти) - используем numpy. А списки предназначены именно там, где нужен "питошный" подход.
Python тем и хорош, что дает именно то, что требуется, беря на себя все проблемы реализации такой идеологии.
Ну, наверное на Яндексе хороший курс и вы его даже прослушали.
Только вот слово "Phyton" которое присутствует в английском языке, означает совсем другое понятие, чем "Python" в том-же английском языке. Какой нибудь новичок сильно удивится, сообразив что вы ему посоветовали изучать :-)
P.S. Изначально указанное слова встречалось в вашем тексте два раза. Думаю, два раза его и надо исправить :-)
Вы посмотрите, что изучают на той-же компьютерной лингвистике. И подумайте, в состоянии вы эти дисциплины в объеме бакалаврата изучить самостоятельно. Кстати - и сдать хотя-бы вступительные экзамены по этим дисциплинам на иностранном языке.
Omolix, По сути ты учебники таки не читаешь принципиально и о методе split() так и не узнаешь ничего, пока тебе его не разжуют и не покажут как пользоваться на форуме. Ну, продолжай в том же духе. Все что надо для решения описанной задачи - уже есть в ответе.
Не понятно, что значит " номиналы начинают суммироваться". Покажите пример того, что у вас получается. Тогда может станет понятнее, чего вы хотите. Пока - нет.
Кластеризация временного ряда - это первое, что приходит в голову новичку в теме, но как знают те, что в тему уже не первый год - очень не лучшее решение для предсказания на основе временного ряда. Есть смысл использовать его только тогда, когда другие, более отработанные методы оказываются почему-то непригодными. Ну, например, когда один график повторяет другой но без привязки ко времени (трудно без картинки пояснить - погуглите Dynamic Time Warping) и есть необходимость использования именно другого (чужого) графика, а не "свои" данные текущего ряда.
Вы же рассматриваете зависимость значений вашего ряда от ПРЕДЫДУЩИХ значений либо самого вашего ряда, либо нескольких рядов. (Цена золота сегодня зависит от цены золота вчера и цены серебра вчера). Т.е. в вашем случае надо смотреть обычные (ну, многомерные, если очень хочется) временны ряды и работу с ними. Для таких задач, кстати, наличие сильной корреляция двух рядов скорее преграда, а не помощь в предсказании.
Ваша задача достаточно хорошо проработана в теории и в виде кучи разных реализаций. От методов Брауна-Хольта-Винтерса, до (V)SARIMA, от скользящего среднего до всяких нейросети (LSTM - как пример), от Фурье-анализа до GARCH-моделей. И для моделей с сезонностью, и для моделей случайного блуждания, и для моделей с регрессией и без. С реализациями и в TemsorFlow, и в Prophet, и в Pytorch, примеров применения которых в разных предметных областях - выше крыше, а ваши "потоки покупателей/продаж" и пр. маркетинговые штучки - так вообще излюбленная тема примеров. Большинство из методов не только даст вам прогноз, но и позволит оценить его точность. И в какой-то мере обеспечить пониманием того, насколько прогнозу можно доверять (в отличии, кстати, от кластеризации).
На досуге ознакомьтесь: https://otexts.com/fpp2/
P.S. Но если уж очень хочется помучиться именно с кластеризацией - то вот еще приличная статейка - забыл ее включить в первый свой ответ: https://habr.com/ru/post/334220/ Там же найдете неплохой список библиографии, если что.
1. Учится никогда не поздно.
2. Со мной (правда не матфак, но прикладная математика) учились ребята на 9,8 и 6 лет старше нас. И мы отлично ладили. И пользовались они реальным уважением, хотя учиться им было немного трудновато. Тогда мы им помогали как могли. В те годы была обязательна военная кафедра, и там уже они нас, салаг, очень здорово опекали - и при учебе, и в особенности на лагерных сборах. Да и по жизни они были мудрее, это чувствовалось.
4. А 4 года, особенно на старших курсах - это вообще не разница.
FCB_3000, Имеется последовательность чисел как: 1, 2, 3, 4, 5... - я рад за вашу последовательность. И за умение четко излагать свои вопросы. Ответ на него я уже дал. Что-то неясно? что именно?
rokot3, Тогда зачем был указан тег PHP? Например в Python есть специальные средства работы с множествами и их пересечениями, которые могут существенно упростить программирование этой задачи. В PHP их кажется нет, и тогда это надо писать в ручную.
При отсутствии таких операций я бы сначала отсортировал элементы в внутренних массивах, а потом выполнил соответствующий поиск, сократив сложность выполнения самого внутреннего шага поиска до O(log n).