Numpy Glidande Medelvärde Array

Hmmm, det verkar som att denna quoteasy att implementquot-funktion är faktiskt ganska lätt att bli fel och har främjat en bra diskussion om minneseffektivitet. Jag är glad att ha uppblåst om det innebär att veta att någonting har gjorts rätt. ndash Richard Sep 20 14 kl 19:23 NumPys brist på en viss domänspecifik funktion kan bero på Core Teams disciplin och trovärdighet till NumPys huvuddirektiv: tillhandahålla en N-dimensionell array-typ. Samt funktioner för att skapa och indexera dessa arrays. Liksom många fundamentella mål är den här inte liten, och NumPy gör det briljant. Den (mycket) större SciPy innehåller en mycket större samling domänspecifika bibliotek (kallas subpackages av SciPy devs) - till exempel numerisk optimering (optimera), signalprocessing (signal) och integralkalkyl (integrera). Min gissning är att den funktion du är ute efter är i minst en av SciPy-subpackagesna (scipy. signal kanske) men jag skulle först se i samlingen av SciPy scikits. Identifiera relevanta scikit (er) och leta efter intresse av det där intresset. Scikits är självständigt utvecklade paket baserat på NumPySciPy och riktad till en viss teknisk disciplin (t. ex. scikits-image. Scikits-learn etc.) Flera av dessa var (särskilt den fina OpenOpt för numerisk optimering) högt ansedda, mogna projekt länge innan de väljer att bo under den relativt nya scikits rubriken. Scikits hemsida gillade att ovanstående listar cirka 30 sådana scikits. även om åtminstone flera av dessa inte längre är aktiva. Efter detta råd skulle du leda till scikits-timeseries men det paketet är inte längre under aktiv utveckling. I själva verket har Pandas blivit AFAIK, de facto NumPy-baserade tidsseribiblioteket. Pandas har flera funktioner som kan användas för att beräkna ett glidande medelvärde. Det enklaste av dessa är förmodligen rullande. Som du använder så här: Nu, ring bara funktionen rollingmean som passerar i Serieobjektet och en fönsterstorlek. vilket i mitt exempel nedan är 10 dagar. verifiera att det fungerade - t. ex. jämförda värden 10-15 i de ursprungliga serierna mot den nya serien slätad med rullande medelfunktionen Rollingmean tillsammans med ungefär ett dussintals annan funktion är informellt grupperade i Pandas dokumentation under rubrik flyttningsfönstret funktioner en andra relaterad grupp av funktioner i Pandas kallas exponentiellt vikttade funktioner (t. ex. ewma. som beräknar exponentiellt rörligt vägt genomsnitt). Det faktum att den andra gruppen inte ingår i de första (flyttbara fönsterfunktionerna) beror kanske på att de exponentiellt viktade transformationerna inte är beroende av ett fastlängdsfönster. Det första steget är att plotta ett diagram som visar medelvärdena för två arrays. Let8217s skapar två arrayer x och y och plottar dem. x kommer att vara 1 till 10. och y kommer att ha samma element i slumpmässig ordning. Detta hjälper oss att verifiera att vårt genomsnitt är korrekt. Let8217s randomiserar ordningen av våra element i y en gång till och plottar igen: Med hänsyn till y let8217 ser vi hur det rörliga genomsnittsbeteendet uppträder: I nästa handledning ska vi rita de glidande medelvärdena. Dela detta: Gilla detta: Postnavigering Lämna ett svar Avbryt svar d bloggare så här: numpy. average Axel längs med att a. A. Om ingen. medelvärdet görs över den utplattade matrisen. Vikter. Arraylike, optional En array av vikter förknippade med värdena i a. Varje värde i a bidrar till medelvärdet enligt dess tillhörande vikt. Viktsystemet kan antingen vara 1-D (i vilket fall dess längd måste vara storleken på en längs den givna axeln) eller av samma form som a. Om vägarNone. då antas alla data i a ha en vikt som är lika med en. återvände. bool, valfritt Standard är Falskt. Om sant . Tupeln (medelvärdet av sumvvikten) returneras, annars returneras endast medelvärdet. Om vägarNone. Sumvikter motsvarar antalet element över vilka medeltalet är taget. Genomsnittliga sumvvikter. arraytype eller double Återgå medelvärdet längs den angivna axeln. När tillbaka är True. Returnera en tupel med medelvärdet som det första elementet och summan av vikterna som andra elementet. Returtypen är Float om a är av heltalstyp, annars är den av samma typ som a. Sumvikter är av samma slag som genomsnittet. numpy. average Axis längs med att a. Om ingen. medelvärdet görs över den utplattade matrisen. vikter. Arraylike, optional En array av vikter förknippade med värdena i a. Varje värde i en bidrar till medelvärdet enligt dess tillhörande vikt. Viktsystemet kan antingen vara 1-D (i vilket fall dess längd måste vara storleken på en längs den givna axeln) eller av samma form som a. Om vägarNone. Då antas alla data i a ha en vikt som är lika med en. återvände. bool, valfritt Standard är Falskt. Om sant . Tupeln (medelvärdet av sumvvikten) returneras, annars returneras endast medelvärdet. Om vägarNone. Sumvikter motsvarar antalet element över vilka medeltalet är taget. genomsnittliga sumvikter. arraytype eller double Återgå medelvärdet längs den angivna axeln. När tillbaka är True. Returnera en tupel med medelvärdet som det första elementet och summan av vikterna som andra elementet. Returtypen är Float om a är av heltalstyp, annars är den av samma typ som a. sumovikten är av samma slag som genomsnittet.