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Ja äh. Nein.
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Ach Mist, auf Seite 50 lohnt sich das kaum. :j
Ich bin nicht (mehr) sehr kluk in Mathematik.
Ich versuche gerade, meinen Gasverbrauch eines Monats mit der durchschnittlichen Außentemperatur eines Monats ins Verhältnis zu setzen. Vom einen habe ich die Einheit m3 (lässt sich in kWh umrechnen), beim anderen entsprechend °C.
Ich möchte einen Wert bekommen, der mir auf einen Blick sagt, dass ich relativ gesehen mehr oder weniger verbraucht habe. Wie kann ich das anstellen? Wichtig ist halt, nicht nur den absoluten Verbrauch zu aspemathisieren, sondern den Einfluss der Temperatur einzubeziehen.
Beispiel:
Monat 1
400m3 Gas
0,8°C
Monat 2
300m3 Gas
6,3°C
Monat 3
300m3 Gas
3,7°C
Man bräuchte natürlich entsprechend einen Referenzwert aber hier könnte man ggf. den Vorjahresverbrauch im Kontext sehen (oder als Referenz nehmen).
Problem nämlich: Gas macht Heizung und Warmwasser und ab ca. April/Mai wird nicht mehr geheizt. Das muss entsprechend normiert werden, da es sich nicht rausrechnen lässt.
Irgendwelche Ideen?
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Erster Gedanke: Zwei Modelle, eins für die Heizperiode, eins für die restliche Zeit. Dann willst du eine Funktion, die den Verbrauch als Funktion der Außentemperatur angibt. Was sich dazu eignet, dazu sollte man die Daten sehen. Stichwort Regression, wenn du dir dazu mehr Anschauen willst, Implentierung ist nicht schwierig und geht selbst mit Excel.
Ist halt die Frage, ob du genug Daten hast, und ob ein Monat nicht zu grob aufgelöst ist, denn 2 Wochen -10 und 2 Wochen 10 Grad sind vermutlich nicht das gleiche Heizprofil, wie 4 Wochen 0 Grad.
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Viele Daten habe ich noch nicht, verlässlich nur die letzten drei Monate, als meine Dokumentation angefangen hat.
Mit der Auflösung magst du Recht haben. Ein anderes Modell ist mir aber noch nicht eingefallen, wie man sein Energieverbrauch ordentlich darstellen kann.
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(Scatter-)Plotten, anschauen und ggf. herzeigen! Vermutlich sollte man diese Bimodalität durch's Heizen sehr einfach in einem Plot sehen.
Ich denke Irdorath hat recht und eine wöchentliche Auflösung oder vielleicht sogar noch höher, je nach deiner Lust den Verbrauch abzulesen, gibt dir bessere Ergebnisse und vor allem schneller bessere Daten. Aus hoher Auflösung niedrige Auflösung machen ist im Zweifel deutlich einfacher als umgekehrt. Wenn du noch mitnotierst ob geheizt wurde oder nicht macht das die Bimodalität direkt viel einfacher zu handhaben  .
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Täglich die Temperatur zu bekommen, ist kein Problem, täglich in den Keller und den Gaszähler ablesen schon. 
Nee, also das muss auf Monatsebene reichen, feiner aufgelöst ist mir zu viel Aufwand. Das sollte aber im Mittel über mehrere Betrachtungszeitpunkte total in Ordnung sein. So krasse Temperaturunterschiede hat man ja nur selten. Und der Monatsschnitt wird ja nicht errechnet, indem man nur die Monatshöchst- und Monatstiefsttemperatur mittelt, sondern schon feiner aufgelöst, oder? Oder? 
/ed
Die Daten liegen auf dem Arbeitsrechner, sonst hätt ich sie gepostet.
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von HrHuss am 02.03.2020 22:27]
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Du willst die Datenerhebung automatisieren
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| | Zitat von HrHuss
Nee, also das muss auf Monatsebene reichen, feiner aufgelöst ist mir zu viel Aufwand. Das sollte aber im Mittel über mehrere Betrachtungszeitpunkte total in Ordnung sein. So krasse Temperaturunterschiede hat man ja nur selten. Und der Monatsschnitt wird ja nicht errechnet, indem man nur die Monatshöchst- und Monatstiefsttemperatur mittelt, sondern schon feiner aufgelöst, oder? Oder?
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Fuer die Durchschnittstemperatur wird vermutlich taeglich zu festgelegten Zeitpunkten gemessen und dann daraus der Durchschnitt gebildet. Mein Beispiel ist natuerlich extrem gewaehlt und sollte nur verdeutlichen, dass in deinen Daten noch mehr Struktur steckt, die du so nicht siehst. Kombiniert mit (erstmal) nur wenigen Messwerten, wuerde ich kein besonders akkurates Modell erwarten. Woechentlich hat auch den Vorteil, dass jede Zeiteinheit identisch ist. Da schliesslich samstags der Jacuzzi beheizt wird, macht es schon einen Unterschied, ob der Monat 4 oder 5 Wochenenden hat!
/Was dich nicht vom monatlichen Takt abhalten soll. Zeig her die Daten!
//Bleib bei monatlichen Daten, aber nimm mehr Wetterstatistiken mit rein (Mittelwerte, High, Low, Niederschlag, ...). Das ganze schreibst du als Bachelorarbeit in Machine Learning aus, haengst ein paar Flyer an den Berliner Universitaeten aus, zack fertig!
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[Dieser Beitrag wurde 2 mal editiert; zum letzten Mal von Irdorath am 02.03.2020 22:57]
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Frage an die Programmierer: Ich bekomme nen neuen Monitor in der Arbeit. Bisher hatte ich zwei FullHD-Schirme nebeneinander, der Klassiker. Zuhause bin ich auf 1xWQHD curved umgestiegen, was ich sehr viel angenehmer finde. Einfach viel weniger Kopf hin-und-herdrehen. Aber halt doch vl. eine Spur zu wenig Platz, wenn mal viel los ist am Schirm.
Jetzt hätte ich überlegt, auf 4k umzusteigen. Ein Kollege hier hat einen, aber nur so in 27". Da ist die Schrift auf 100% Skalierung gefühlt sehr winzig, wodurch man wieder auf 150 - 200% hochskalieren muss, was einem die größere Pixelfläche wieder etwas zunichte macht.
Arbeitet hier zufällig jemand mit nem 4k so ab. 32"? Gibt's da Erfahrungswerte mit der Schriftgröße und nutzbaren Arbeitsfläche? Oder noch größer?
Suche einfach ein paar Erfahrungswerte.
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| | Zitat von derSenner
Suche einfach ein paar Erfahrungswerte.
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In der Arbeit habe ich ein 27" UHD und ein 27" ~FHD Display. das UHD ist schon deutlich schöner und auch wenn man nicht wirklich an Platz gewinnt lohnt sich das dennoch. Allerdings kein Vergleich zu einem 32" UHD Display mit dem ich auch manchmal arbeite, da ist tatsächlich deutlich mehr Platz da weniger Skalierung (150% benutze ich da normalerweise, 100% geht bestimmt auch wenn man das will). Beim 32" wünsche ich mir keinen zweiten Bildschirm mehr, aber das ist bestimmt ein bisschen Geschmacksache. Einen Vergleich zu den weiten Displays kann ich leider nicht liefern, sowas hab ich noch nie probiert.
Wenn ich mir jetzt ein Display kaufen würde wäre es ein 32" UHD Display, der Schritt von den 27" ist doch sehr merklich.
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Ah ja, danke, das hört sich gut an. War auch so mein Gefühl, dass 4k ab 32 Zoll gut funktionieren kann.
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4K 32" 100 % scaling bei der Arbeit. Ist super.
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| | Zitat von Irdorath
| | Zitat von HrHuss
Nee, also das muss auf Monatsebene reichen, feiner aufgelöst ist mir zu viel Aufwand. Das sollte aber im Mittel über mehrere Betrachtungszeitpunkte total in Ordnung sein. So krasse Temperaturunterschiede hat man ja nur selten. Und der Monatsschnitt wird ja nicht errechnet, indem man nur die Monatshöchst- und Monatstiefsttemperatur mittelt, sondern schon feiner aufgelöst, oder? Oder?
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Fuer die Durchschnittstemperatur wird vermutlich taeglich zu festgelegten Zeitpunkten gemessen und dann daraus der Durchschnitt gebildet. Mein Beispiel ist natuerlich extrem gewaehlt und sollte nur verdeutlichen, dass in deinen Daten noch mehr Struktur steckt, die du so nicht siehst. Kombiniert mit (erstmal) nur wenigen Messwerten, wuerde ich kein besonders akkurates Modell erwarten. Woechentlich hat auch den Vorteil, dass jede Zeiteinheit identisch ist. Da schliesslich samstags der Jacuzzi beheizt wird, macht es schon einen Unterschied, ob der Monat 4 oder 5 Wochenenden hat!
/Was dich nicht vom monatlichen Takt abhalten soll. Zeig her die Daten!
//Bleib bei monatlichen Daten, aber nimm mehr Wetterstatistiken mit rein (Mittelwerte, High, Low, Niederschlag, ...). Das ganze schreibst du als Bachelorarbeit in Machine Learning aus, haengst ein paar Flyer an den Berliner Universitaeten aus, zack fertig!
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Sorry, hat was gedauert.
31.10.-30.11.
375,96 m³
4,9°C
30.11.-31.12.
417,20 m³
3,7°C
31.12.-31.01.
469,06 m³
3,8°C
31.01.-29.02.
371,17 m³
5,6°C
Der Ablesezeitraum müsste entsprechend normiert werden aber das ist erstmal das, was ich habe.
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Huss, ich glaub du brauchst mehr Daten.
| | Zitat von Irdorath
Ich habe ein Dreifachintegral, dass ich numerisch auswerten will.[...] Kann man da mit cumsum was reissen, oder spare ich mir die Muehe besser?
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Die Antwort lautet uebrigens "Ja, es geht ohne allzu grosse Muehe." Aus dem dreifach Loop der letzten Seite wurde:
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| Code: |
kappa_int = kappa_integral(kappas, max_probs, dt)
integrand5 = np.cumsum(np.exp(2*kappa_int) * centered_3rd_moments)
integrand4 = dt * integrand5
integrand3 = np.exp(-kappa_int)
integrand2 = dt * np.cumsum(integrand3 * integrand4)
integrand1 = np.exp(-kappa_int)
output = 6 * dt * np.dot(integrand1, integrand2) |
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von Irdorath am 04.03.2020 13:50]
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Talk dirty to me - np, cumsum 💕
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Gibt es hier eigentlich Leute die den OCA oder OCP haben? Im Mai soll es bei mir so weit sein, ich suche noch alles mögliche an Lernmaterialien. Ein Buch habe ich schon mal, das von Jeanne Boyarsky und Scott Selikoff. Gerade ist auch ein Udemy Kurst im Angebot...
Für jeden Tipp wäre ich dankbar. Auch zur Prüfung.
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Aus persönlichem Interesse, wofür braucht man das?
Oder verlangen das von dir irgendwelche Kunden?
Meine persönliche Erfahrung ist, dass solche Zertifikate quasi das Arschgeweih der Informatiker sind 
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| | Zitat von [smith]
Meine persönliche Erfahrung ist, dass solche Zertifikate quasi das Arschgeweih der Informatiker sind
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Das. Ich mache einen gigantischen Bogen um solche Schulungen.
Wobei wir hier Crows Situation miteinbeziehen sollten. Afaik macht er eine Umschulung bzw. Ausbildung. Dann kann sowas durchaus von Vorteil sein, vor allem wenn man es auf fremde Kosten machen kann. Gerade dann kann das auch für die nächste Anstellung helfen. Ansonsten würde ich es bleiben lassen.
¤: Falls das nicht oder nicht mehr zutreffen sollte, editier ich das auch gerne raus.
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von SwissBushIndian am 05.03.2020 22:29]
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Richtig, ist Teil der Umschulung und bezahlt. ITIL hatten wir auch schon. OCA darf jeder machen, wer gut genug ist, der darf noch den OCP hinterher schieben. Letzteres sehe ich aber gerade bei mir nicht...
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Alles klar, danke für die Aufklärung.
Ja, als fremdbezahlter "Beweis" einer erfolgreichen Umschulung sehe ich das durchaus ein, da würde ich es wohl auch mitnehmen.
Als langjähriger Informatiker bleibe ich dabei, dass es für den Berufsalltag nicht das Papier wert ist, auf dem es gedruckt ist
Bitte nicht persönlich nehmen, ist mein höchst subjektiver Eindruck.
Wenn ich da grob drüberscrolle sieht es wie ein Fall für http://openbook.rheinwerk-verlag.de/javainsel/ aus.
Viel Erfolg dir, Crow!
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Als Informatiker bleibe ich dabei: Bringt es nicht, und bin da ganz bei smith.
Als (ehemaliger) Ausbilder sage ich: Warum versuchst du nicht beides? Überschneiden sich die Termine? Ansonsten willst du beides dabei haben, auch wenn du das Gefühl hast es nicht zu schaffen. Wenn du dabei keinen Schaden davon trägst ausser vergeblich zu lernen: probier es einfach.
Die Crux an der Sache ist halt, dass es dir wahrscheinlich vom ersten Tag deines nächsten Jobs absolut nichts mehr bringt. Aber in der Situation, dass du überhaupt hinkommen musst, kann es durchaus hilfreich sein, um dich von der anderen Masse abzuheben.
Also wenn es dich aktuell nichts kostet, würde ich da auch mit Verdacht auf nicht bestehen all in gehen.
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Gibt es empfehlenswerte Literatur zum Thema "Numerik mit Python"?
Es sollte zum einen einige numerische Verfahren und zum anderen deren Umsetzung und Visualisierung mit den entsprechenden Modulen numpy, scipy und matplotlib beschreiben. Übungen nebst Lösungen wären natürlich super.
Objektorientierung ist nicht unbedingt notwendig.
Die folgenden Titel habe ich bei Amazon gefunden. Ich bin mir aber nicht sicher, ob die nicht nur eine Doku der Module mit etwas mehr Prosa sind. Der "Blick ins Buch" gibt dazu leider nicht genügend Infos.
www.amazon.de/dp/3446461086
www.amazon.de/dp/3446450769
www.amazon.de/dp/3960090803
Tips, Empfehlungen, Anregungen?
/E: Vielleicht noch als Zusatz... Ziel ist es, am Ende mit ein paar einfachen prozedural ablaufenden Skripten einige Datenauswertungen und Analysen zu fahren und grafisch darzustellen. Zusätzlich möchte ich einen Mode-Solver, den ich mal in Mathematica programmiert habe in Python zu überführen.
Das sind so die beiden Anwendungsbereiche.
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von horscht(i) am 08.03.2020 20:03]
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| | Zitat von horscht(i)
Gibt es empfehlenswerte Literatur zum Thema "Numerik mit Python"?
Es sollte zum einen einige numerische Verfahren und zum anderen deren Umsetzung und Visualisierung mit den entsprechenden Modulen numpy, scipy und matplotlib beschreiben. Übungen nebst Lösungen wären natürlich super.
Objektorientierung ist nicht unbedingt notwendig.
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In meiner Erfahrung ist es leider sehr schwierig Lektüre im Python Ökosystem zu empfehlen. Vieles was man im Buch oder im Internet ließt enthält ziemlich veralteten Rat und benutzt entweder neuere Python-Features oder neuere Features der entsprechenden Bibliotheken nicht. Ich kenne leider keine schönen Bücher, nach dem Inhaltsverzeichnis wirken die von dir gefundenen aber auf den ersten Blick nicht völlig schlecht.
Was ich allerdings sehr empfehlen kann ist die Dokumentation von Numpy und Pandas. Die Tutorials kann man sehr gut lesen und sie sind direkt von der Quelle, also aktuell und korrekt. Auch die Doku von Scipy ist in Ordnung, aber nicht wirklich Tutorial-geeignet. Die JupyterLab-Dokumentation ist ganz gut zum Einstieg, der Bereich ist aber viel mehr Learning by Doing würde ich sagen.
Der größte "Spaß" beim Daten aufbereiten in Python ist sicherlich die Fülle and Visualisierungstools. Für den Anfang würde ich sagen: Matplotlib ist zwar sehr mächtig, hat aber eine absolut schreckliche API. Entsprechend gibt es viele Bibliotheken die darauf aufbauen und versuchen Plots ein bisschen weniger irre zu gestalten. Besonders hervorzuheben sind bestimmt Pandas und Seaborn. Als Alternative würde ich noch auf Altair und Plotly auf JavaScript-Basis hinweisen wollen, was in Kombination mit Jupyter cool sein kann. Da es hier so viel Auswahl und Bewegung gibt wäre ich schwer verwundert wenn es ein brauchbares Buch gäbe. Leider.
Also nochmal zusammengefasst: Ich würde zum Einstieg empfehlen mit Python in dem Editor deiner Wahl, eventuell PyCharm und Jupyter umgehen zu lernen. Ich würde lieber früher als später zumindest die Quick-Starts für Numpy, Pandas und Seaborn lesen. Ansonsten probier Dinge aus und immer wenn du eine for -Schleife schreiben willst in Numpy Code lerne wie du sie vermeiden kansnt. Damit kommt man schon recht weit  - np.vectorize ist verboten.
Falls jemand ein schönes Buch kennt wäre ich aber auch interessiert, ich bin öfter mal genervt davon dass ich nichts gutes weiß.
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| | Zitat von B0rG*
Ansonsten probier Dinge aus und immer wenn du eine for-Schleife schreiben willst in Numpy Code lerne wie du sie vermeiden kansnt.
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Hehe, das kenne ich noch von Mathematica.
matplotlib kann nicht schlimmer als gnuplot sein, kann es!?
Ein simples Anfängerbuch habe ich diese Woche durchgearbeitet, damit ich mal grob die Syntax drauf habe. Ggf stelle ich dazu später mal einige Noobfragen.
Ich habe mich jetzt für das Buch von Wes McKinney, dem Pandas Gründer, entschieden.
pandas, NumPy, IPython und Jupyter deckt es wohl ganz gut ab. Damit sind die meisten von dir genannten Stichworte drin. Bin mal gespannt!
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| | Zitat von horscht(i)
matplotlib kann nicht schlimmer als gnuplot sein, kann es!?
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Naja, sagen wir es ist gewachsen und zwar von keinem sonderlich guten Punkt. So wie auch numpy hat matplotlib zuerst versucht die API von Matlab nachzubauen. Nun ist die Matlab-Skriptsprache nicht sonderlich gut und deshalb sind auch die APIs eher mäßig. Wenn man sie nachbaut wird's also eher noch mäßiger. Numpy hat so ein wenig die Kurve gekriegt und hat jetzt immerhin eine konsistente ganz gute API, die nur durchzogen ist von seltsamen Überbleibseln, die keinen Sinn machen (sowas wie np.random.randn ). Matplotlib hat leider immer einfach weitergemacht, sodass jetzt etwas rausgekommen ist, das sich nicht wirklich an Python-Regeln hält und für mich auch nach Jahren noch ziemlich verwirrend ist. Die Entscheidung ob's noch schlimmer als gnuplot ist überlasse ich mal dir .
Wenn du das Buch durch hast gib doch dazu auch nochmal Feedback .
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Hab mit Matplotlib nie ernstzunehmende Probleme gehabt.
Klar sind ein paar Sachen frickelig wenn man irgendwelche Sonderfälle hat, aber 0815 'publication quality' Plots sind trotzdem relativ schnell erstellt. Da ist R zum Beispiel ne ganz andere Nummer.
Einfacher als gnuplot finde ich es allemal.
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Matplotlib ist schon okay, aber man muss schon sehr oft tief in den APIs wühlen, wenn man wissen will, wie man jetzt im Plot ding Nr 29 ändert.
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Nicht falsch verstehen, Matplotlib ist eine riesen Errungenschaft und beeindruckende Bibliothek für Plots. Außerdem hat Matplotlib eine schlechte API leider. Man kann damit schon Plots machen, aber Spaß ist anders finde ich.
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Seaborn wurde mir schon häufiger empfohlen. Bislang nutze ich immer matplotlib, weil ich es halt kenne, aber ich habe mir fest vorgenommen, die nächste Frickelei in Seaborn zu lösen um endlich den Absprung zu schaffen.
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| Thema: pOT-lnformatik, Mathematik, Physik XXII ( Jetzt nehmen uns Computer schon die Memes weg! ) |
![AUP ]N-Squad[Crow 03.05.2013](./avatare/upload/U29244--bendercastiel_final_125px.png)
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