Ejemplo n.º 1
0
def is_R_accuracy(acc):
    if type(acc) is robjects.Matrix:
        cnames = colnames(acc)
        r, c = dim(acc)
        if ('matrix' in cls(acc) and 'MASE' in cnames and r in {1, 2}
                and c in {7, 8}):
            return True
    return False
Ejemplo n.º 2
0
def is_R_accuracy(acc):
  if type(acc) is robjects.Matrix:
    cnames = colnames(acc)
    r, c = dim(acc)
    if ('matrix' in cls(acc) 
        and 'MASE' in cnames 
        and r in {1,2} and c in {7,8}):
      return True
  return False
Ejemplo n.º 3
0
def is_R_forecast(fc):
  return type(fc) is robjects.ListVector and 'forecast' in cls(fc)
Ejemplo n.º 4
0
def is_R_matrix(x):
  return type(x) is robjects.Matrix and 'matrix' in cls(x)
Ejemplo n.º 5
0
def is_R_ts(x):
  return type(x) is robjects.FloatVector and 'ts' in cls(x)
Ejemplo n.º 6
0
def is_R_decomposition(dc):
  return (type(dc) is robjects.ListVector 
          and cls(dc)[0] in ['stl', 'decomposed.ts'])
Ejemplo n.º 7
0
def is_R_forecast(fc):
    return type(fc) is robjects.ListVector and 'forecast' in cls(fc)
Ejemplo n.º 8
0
def is_R_matrix(x):
    return type(x) is robjects.Matrix and 'matrix' in cls(x)
Ejemplo n.º 9
0
def is_R_ts(x):
    return type(x) is robjects.FloatVector and 'ts' in cls(x)
Ejemplo n.º 10
0
def is_R_decomposition(dc):
    return (type(dc) is robjects.ListVector
            and cls(dc)[0] in ['stl', 'decomposed.ts'])