meridian.model.knots.l1_distance_weights

हर समयावधि के लिए, नॉट पर वज़न की गणना करता है.

meridian.model.knots.l1_distance_weights(
    n_times: int, knot_locations: np.ndarray[int, np.dtype[int]]
) -> np.ndarray

आस-पास की दो गांठों से, किसी खास समयावधि के लिए वजन का अनुमान मिलता है. किसी समयावधि के लिए, दो आस-पास की हर गाँठ की वैल्यू से, उस समयावधि के लिए वैल्यू का पता चलता है. यह इस बात पर निर्भर करता है कि वे समयावधि के कितने करीब (L1 दूरी) हैं. अगर कोई टाइम पॉइंट किसी नॉट की जगह से मेल खाता है, तो उस नॉट को 100% वेट दिया जाता है. अगर कोई टाइम पॉइंट, नॉट की रेंज से बाहर है, तो सबसे नज़दीकी एंडपॉइंट नॉट को 100% वेट दिया जाता है.

यह फ़ंक्शन, वेट के (n_knots, n_times) कलेक्शन का हिसाब लगाता है. इस कलेक्शन का इस्तेमाल ट्रेंड और सीज़न के हिसाब से मॉडल करने के लिए किया जाता है. किसी तय समय के लिए, ऐरे में दो ऐसे वज़न होते हैं जो शून्य से ज़्यादा होते हैं. वेट, दिए गए समय से आस-पास के नोड की L1 दूरी के उलट होते हैं. दोनों वेट को नॉर्मलाइज़ किया जाता है, ताकि उनका कुल योग 1 हो.

Args
n_times	टाइम पॉइंट की संख्या.
knot_locations	0, 1, 2,..., (n_times-1) में गांठों की जगह.

रिटर्न
डाइमेंशन (n_knots, n_times) वाला वेट ऐरे, जिसमें हर समयावधि के लिए वैल्यू का योग 1 होता है.