一、介绍
"darts"是一个Python编程语言中的数据处理和时间序列分析工具包。它提供了一系列用于处理、建模和分析时间序列数据的功能，包括时间序列的预处理、特征工程、模型训练和预测等。darts包含了许多常用的时间序列模型，如ARIMA、Prophet、LSTM、TCN等，并且支持自定义模型的集成和扩展。此外，darts还提供了一些用于时间序列数据可视化、模型评估和性能比较的工具。darts的目标是简化时间序列数据分析的流程，使用户能够更轻松地进行时间序列预测和分析。
当涉及到时间序列数据的处理和分析时，Darts是一个功能强大且易于使用的Python包。以下是Darts包的一些详细介绍：
- 数据预处理：Darts提供了丰富的数据预处理功能，包括缺失值处理、数据平滑、重采样、去趋势和去季节性等。这些功能可以帮助用户准备时间序列数据，以便用于模型训练和分析。
- 特征工程：Darts支持多种特征工程技术，如滞后特征、移动平均、差分等。这些技术可以帮助用户从原始时间序列数据中提取有用的特征，以用于模型训练和预测。
- 时间序列模型：Darts内置了多种常用的时间序列模型，包括ARIMA、Prophet、LSTM、TCN等。这些模型可以用于进行时间序列的建模和预测，并支持模型参数调优和模型集成等高级功能。
- 自定义模型：Darts还允许用户定义自己的时间序列模型，并与内置模型一样进行使用。这使得用户可以根据自己的需求扩展和定制模型，以适应特定的时间序列数据。
- 可视化和评估：Darts提供了丰富的可视化工具，用于展示时间序列数据、模型预测结果和模型性能评估。用户可以轻松地生成各种图表和图形，以便更好地理解和分析时间序列数据。此外，Darts还提供了多种模型评估和性能比较的工具，以帮助用户选择最佳的时间序列模型。
- 高性能计算：Darts使用了高性能的计算库，如NumPy和TensorFlow等，以加速时间序列数据处理和分析的速度。这使得Darts可以处理大规模的时间序列数据集，并在大型项目中进行高效的数据分析和预测。
- 社区支持和文档：Darts具有活跃的社区支持和完善的文档，包括官方文档、示例代码和社区贡献的文档。这为用户提供了丰富的资源，以帮助他们更好地使用Darts进行时间序列数据处理和分析。
总的来说，Darts是一个功能强大且易于使用的时间序列分析工具包，它提供了丰富的功能和工具，可以帮助用户处理、建模和分析时间序列数据，从而支持各种应用，包括金融预测、销售预测、天气预测等。
二、安装
我用常规的安装方法：
pip install darts
但是安装失败
二、官方安装方法
进行相关包安装：
conda install -c conda-forge -c pytorch pip fbprophet pytorch
安装darts库：
pip install darts
这里已经安装成功！
还缺两个包，下面继续安装！
最后顺利完成：
