Numpy Moving Average Array

Hmmm, es scheint, diese quoteasy zu implementieren Funktion ist eigentlich ziemlich einfach, falsch zu werden und hat eine gute Diskussion über Speicher Effizienz gefördert. Ich bin glücklich, mich aufzuräumen, wenn es bedeutet, dass etwas richtig gemacht wurde. Ndash Richard Sep 20 14 at 19:23 NumPys Mangel an einer bestimmten Domain-spezifischen Funktion ist vielleicht aufgrund der Core Teams Disziplin und Treue zu NumPys Prime Directive: bieten einen N-dimensionalen Array-Typ. Sowie Funktionen zum Erstellen und Indizieren dieser Arrays. Wie viele grundlegende Ziele, ist dieses nicht klein, und NumPy macht es brillant. Die (viel) größere SciPy enthält eine viel größere Sammlung von domänenspezifischen Bibliotheken (sogenannte Subpackages von SciPy Devs) - zum Beispiel numerische Optimierung (Optimierung), Signalverarbeitung (Signal) und Integralrechnung (integrieren). Meine Vermutung ist, dass die Funktion, die Sie nachher sind, in mindestens einem der SciPy-Unterpakete (scipy. signal vielleicht) aber ich würde zuerst in der Sammlung von SciPy Scikits aussehen. Identifizieren Sie die relevanten scikit (s) und suchen Sie die Funktion von Interesse dort. Scikits sind eigenständig entwickelte Pakete, die auf NumPySciPy basieren und auf eine bestimmte technische Disziplin gerichtet sind (zB Scikits-Image, Scikits-Learn etc.). Mehrere davon waren (vor allem die großartige OpenOpt für numerische Optimierung) hoch angesehene, reife Projekte lang Bevor er sich unter der relativ neuen scikits Rubrik wohnte. Die Scikits Homepage gern oben aufgelistet etwa 30 solcher Scikits. Obwohl zumindest einige von ihnen nicht mehr aktiv sind. Nach diesem Rat würde Sie zu scikits-timeseries führen, aber dieses Paket ist nicht mehr unter aktiver Entwicklung In Wirklichkeit ist Pandas geworden, AFAIK, die de facto NumPy-basierte Zeitreihenbibliothek. Pandas hat mehrere Funktionen, die verwendet werden können, um einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, das einfachste von diesen ist wahrscheinlich rollingmean. Die du so nimmst: Nun nenn einfach die Funktion rollingmean, die im Series-Objekt vorbeifährt und eine Fenstergröße. Die in meinem Beispiel unten ist 10 Tage. Überprüfen Sie, ob es funktioniert - z. B. Verglichene Werte 10 - 15 in der Originalreihe gegen die neue Serie geglättet mit rollenden Mittel Die Funktion Rollingmean, zusammen mit etwa einem Dutzend oder so anderen Funktion sind informell in der Pandas Dokumentation unter dem Rubrik beweglichen Fenster Funktionen eine zweite, verwandte Gruppe von Funktionen gruppiert In Pandas wird als exponentiell gewichtete Funktionen bezeichnet (zB ewma, die exponentiell verschobenen gewichteten Mittelwert berechnet). Die Tatsache, dass diese zweite Gruppe nicht in die erste (bewegte Fensterfunktionen) eingeschlossen ist, liegt vielleicht daran, dass die exponentiell gewichteten Transformationen nicht auf ein fester Länge-Fenster angewiesen sind. Im ersten Schritt ist ein Diagramm dargestellt, das die Mittelwerte von zwei Arrays zeigt. Let8217s erstellen zwei Arrays x und y und zeichnen sie auf. X wird 1 bis 10 sein. Und y wird die gleichen Elemente in einer zufälligen Reihenfolge haben. Dies wird uns helfen zu überprüfen, dass in der Tat unser Durchschnitt korrekt ist. Let8217s randomisieren die Reihenfolge unserer Elemente in y noch einmal und plotten wieder: In Bezug auf y let8217s sehen, wie sich der gleitende Durchschnitt verhält: Im nächsten Tutorial werden wir die gleitenden Durchschnitte skizzieren. Teilen Sie diese: Wie dies: Post Navigation Hinterlasse eine Antwort Abbrechen Antwort d Blogger wie folgt: numpy. average Achse, auf der durchschnittlich a. Wenn keine. Mittelwertbildung erfolgt über die abgeflachte Anordnung. Gewichte Arraylike, optional Ein Array von Gewichten, die mit den Werten in a verbunden sind. Jeder Wert in a trägt zum Durchschnitt nach seinem zugehörigen Gewicht bei. Die Gewichtsanordnung kann entweder 1-D sein (in diesem Fall muss ihre Länge die Größe eines entlang der gegebenen Achse sein) oder der gleichen Form wie a. Wenn gewichtet. Dann werden alle Daten in a angenommen, dass sie ein Gewicht gleich eins haben. ist zurückgekommen . Bool, optional Standard ist falsch. Wenn wahr . Das Tupel (durchschnittliche Summengewichte) wird zurückgegeben, sonst wird nur der Mittelwert zurückgegeben. Wenn gewichtet. Summengewichte entspricht der Anzahl der Elemente, über die der Durchschnitt genommen wird. Durchschnittlich, sumwweights Arraytype oder double Geben Sie den Durchschnitt entlang der angegebenen Achse zurück. Wenn zurückgegeben wird, ist True. Geben Sie ein Tupel mit dem Durchschnitt als das erste Element und die Summe der Gewichte als das zweite Element. Der Rückgabetyp ist Float, wenn a vom Integer-Typ ist, andernfalls ist er vom gleichen Typ wie a. Sumwweights ist von der gleichen Art wie Durchschnitt. numpy. average Achse, auf der durchschnittlich a. Wenn keine. Mittelwertbildung erfolgt über die abgeflachte Anordnung. Gewichte Arraylike, optional Ein Array von Gewichten, die mit den Werten in a verbunden sind. Jeder Wert in a trägt zum Durchschnitt nach seinem zugehörigen Gewicht bei. Die Gewichtsanordnung kann entweder 1-D sein (in diesem Fall muss ihre Länge die Größe eines entlang der gegebenen Achse sein) oder der gleichen Form wie a. Wenn gewichtet. Dann werden alle Daten in a angenommen, dass sie ein Gewicht gleich eins haben. ist zurückgekommen . Bool, optional Standard ist falsch. Wenn wahr . Das Tupel (durchschnittliche Summengewichte) wird zurückgegeben, sonst wird nur der Mittelwert zurückgegeben. Wenn gewichtet. Summengewichte entspricht der Anzahl der Elemente, über die der Durchschnitt genommen wird. Durchschnittlich, sumwweights Arraytype oder double Geben Sie den Durchschnitt entlang der angegebenen Achse zurück. Wenn zurückgegeben wird, ist True. Geben Sie ein Tupel mit dem Durchschnitt als das erste Element und die Summe der Gewichte als das zweite Element. Der Rückgabetyp ist Float, wenn a vom Integer-Typ ist, andernfalls ist er vom gleichen Typ wie a. Summengewichte ist vom gleichen Typ wie der Durchschnitt.