Moving Media Filtro Scipy

Hmmm, sembra che questo quoteasy a implementquot funzione è in realtà abbastanza facile da ottenere sbagliato e ha favorito una buona discussione sulla efficienza della memoria. I39m felice di avere troppo grosso se questo significa sapere che something39s stato fatto a destra. ndash Richard 20 settembre 14 a 19:23 NumPys mancanza di una particolare funzione specifica per dominio è forse dovuta alla disciplina core team e la fedeltà al NumPys prima direttiva: fornire un tipo di matrice N-dimensionale. così come le funzioni per la creazione, e l'indicizzazione questi array. Come molti obiettivi fondamentali, questo non è piccolo, e NumPy lo fa brillantemente. Il (molto) più grande SciPy contiene una molto più grande collezione di librerie specifici del dominio (denominati sottopacchetti di sviluppatori SciPy) - per esempio, l'ottimizzazione numerica (optimize), il segnale processsing (segnale), e calcolo integrale (integrazione). La mia ipotesi è che la funzione siete dopo è in almeno uno dei sottopacchetti SciPy (scipy. signal forse), tuttavia, vorrei guardare prima nella collezione di scikits SciPy. identificare la scikit rilevanti (s) e cercare la funzione di interesse lì. Scikits sono sviluppati in modo indipendente pacchetti basati su NumPySciPy e diretto ad una particolare disciplina tecnica (ad es scikits-immagine. Scikits-imparare ecc.) Molti di questi erano (in particolare, il OpenOpt impressionante per l'ottimizzazione numerica) sono stati molto apprezzato, lungo progetti maturi prima di scegliere di risiedere sotto la relativamente nuova scikits rubrica. La homepage Scikits voluto sopra elenca circa 30 tali scikits. anche se almeno alcuni di quelli non più in fase di sviluppo attivo sono. A seguito di questo consiglio che porterebbe a scikits-timeseries tuttavia, che il pacchetto non è più in fase di sviluppo attivo In effetti è, Panda è diventata, per quanto ne so, il fatto NumPy a base di libreria di serie temporali. Panda ha diverse funzioni che possono essere utilizzate per calcolare una media mobile il più semplice di questi è probabilmente rollingmean. che si usa in questo modo: Ora, basta chiamare la funzione rollingmean passando l'oggetto Series e una dimensione della finestra. che nel mio esempio qui sotto è di 10 giorni. verificare che ha funzionato - ad es. valori confrontati 10 - 15 nella serie originale contro la nuova serie lisciato con rotolamento significare la funzione di rollingmean, insieme a circa una decina di altre funzioni sono informalmente raggruppate nella documentazione Panda sotto la rubrica in movimento le funzioni della finestra di un secondo, gruppo correlato di funzioni in Pandas si riferisce a funzioni in modo esponenziale ponderate (ad es EWMA. che calcola in modo esponenziale media mobile ponderata). Il fatto che questo secondo gruppo non è incluso nel primo (funzioni finestra mobile) è forse perché le trasformazioni in modo esponenziale ponderate dont contare su una lunghezza fissa windowThe seguenti esempi produce una media mobile dei valori FINESTRA precedenti. Abbiamo troncare il primi valori (finestra -1) da quando abbiamo can8217t trovare la media prima di loro. (Il comportamento predefinito per convoluzione è di assumere che i valori prima dell'inizio della nostra sequenza sono 0). (Più formalmente, costruiamo la sequenza Y per la sequenza x dove yi (xi x (i1) 8230. x (in)) n) Questo fa uso della funzione numpy8217s convoluzione. Si tratta di un uso generale movimento di funzionamento media. Cambiare ponderazioni rende alcuni valori più importanti di compensazione in modo appropriato consente di visualizzare i media, come in tutto punto, piuttosto che prima del punto. Invece di troncare i valori possiamo fissare i valori iniziali sul posto, come illustrato in questo esempio: numpy. average asse lungo il quale per la media a. Se nessuno. media viene fatto su la matrice appiattito. pesi. arraylike, opzionale Un array di pesi associati ai valori di a. Ogni valore in un contribuisce alla media in base al suo peso associato. L'array pesi può essere sia 1-D (nel qual caso la sua lunghezza deve essere la dimensione di un lungo l'asse data) o la stessa forma a. Se weightsNone. allora tutti i dati in un si presume un peso uguale a uno. restituito. bool, opzionale predefinito è false. Se è vero . la tupla (media. sumofweights) viene restituito, altrimenti solo la media viene restituito. Se weightsNone. sumofweights è equivalente al numero di elementi su cui viene presa la media. media, sumofweights. arrayType o doppio Riportare la media lungo l'asse specificato. Quando restituito è vero. restituire una tupla con la media come primo elemento e la somma dei pesi come il secondo elemento. Il tipo di ritorno è Float se a è di tipo intero, altrimenti è dello stesso tipo a. sumofweights è dello stesso tipo di media. Abbiamo precedentemente introdotto come creare medie mobili utilizzando Python. Questo tutorial sarà una continuazione di questo argomento. Una media mobile nel contesto delle statistiche, chiamata anche media rollingrunning, è un tipo di risposta all'impulso finita. Nel nostro precedente tutorial abbiamo tracciato i valori degli array X e Y: trama Let8217s x contro la media mobile di y che chiameremo Yma: In primo luogo, let8217s pareggiare la lunghezza di entrambi gli array: E per mostrare in questo contesto: La risultante grafico: Per aiutare a capire questo, let8217s trama due diversi rapporti: x vs Y e x vs maggio: la media mobile ecco la trama verde che inizia alle 3: Condividi questo: in questo modo: Messaggio di navigazione Lascia un commento Cancella risposta Molto utile I vorrebbe leggere l'ultima parte su grandi insiemi di dati auguriamo che possa venire soon8230 blogger d come questo: