Numpy Bevegelig Gjennomsnitt Matrise

Hmmm, det virker som dette quoteasy å implementquot-funksjonen er faktisk ganske enkelt å bli feil og har fremmet en god diskusjon om minneeffektivitet. Jeg er glad for å ha oppblåst hvis det betyr å vite at noe har blitt gjort riktig. ndash Richard Sep 20 14 kl 19:23 NumPys mangel på en bestemt domenespesifikk funksjon er kanskje på grunn av Core Teams disiplin og troskap til NumPys hoveddirektiv: gi en N-dimensjonal array type. samt funksjoner for å opprette og indeksere disse arrays. Som mange grunnleggende mål er denne ikke liten, og NumPy gjør det glimrende. Den (mye) større SciPy inneholder en mye større samling av domenespesifikke biblioteker (kalt delpakker med SciPy devs) - for eksempel numerisk optimalisering (optimalisering), signalprosessering (signal) og integralkalkulator (integrere). Min gjetning er at funksjonen du er ute etter, er i minst en av SciPy-subpackages (scipy. signal kanskje), men jeg vil se først ut i samlingen av SciPy scikits. identifiser relevante scikit (er) og se etter interessens funksjon der. Scikits er selvstendig utviklede pakker basert på NumPySciPy og rettet mot en bestemt teknisk disiplin (f. Eks. Scikits-image. Scikits-learn etc.) Flere av disse var (spesielt den fantastiske OpenOpt for numerisk optimalisering) høyt ansett, modne prosjekter lange før du velger å bo under de relativt nye scikits rubric. Scikits hjemmeside likte å overliste omtrent 30 slike scikits. selv om minst flere av dem ikke lenger er under aktiv utvikling. Etter dette rådene vil du lede til scikits-timeseries, men denne pakken er ikke lenger under aktiv utvikling. Pandas er faktisk blitt AFAIK, de facto NumPy-baserte tidsserienbiblioteket. Pandas har flere funksjoner som kan brukes til å beregne et glidende gjennomsnitt. Det enkleste av disse er trolig rullende. som du bruker slik: Nå bare ring funksjonen rullende mens passerer i Serie objektet og en vindu størrelse. som i mitt eksempel nedenfor er 10 dager. bekreft at det virket - f. eks. sammenlignet verdier 10-15 i den opprinnelige serien versus den nye serien jevnet med rullende middel Funksjonen rullende mean sammen med omtrent et dusin eller annen funksjon er informelt gruppert i Pandas dokumentasjon under rubrikk flyttingsvinduet fungerer en andre relatert gruppe funksjoner i Pandas refereres til som eksponentielt vektede funksjoner (f. eks. ewma. som beregner eksponentielt flytende vektet gjennomsnitt). Det faktum at denne andre gruppen ikke er inkludert i de første (flyttbare vindufunksjonene) er kanskje fordi de eksponentielt vektede transformasjonene ikke stole på et fastlengtingsvindu. Vårt første skritt er å plotte en graf som viser gjennomsnittet av to arrays. Let8217s lager to arrays x og y og plott dem. x vil være 1 til 10. og y vil ha de samme elementene i en tilfeldig rekkefølge. Dette vil hjelpe oss å verifisere at faktisk vårt gjennomsnitt er riktig. Let8217s randomiserer rekkefølgen av elementene våre i y en gang til og plott igjen: Med hensyn til y let8217 ser du hvordan det bevegelige gjennomsnittet oppfører seg: I neste opplæring skal vi tegne de bevegelige gjennomsnittene. Del dette: Liker dette: Postnavigasjon Legg igjen et svar Avbryt svar d bloggere som dette: numpy. average Aksel langs hvilken å a. Hvis ingen. gjennomsnittlig gjøres over det flattede området. vekter. arraylike, valgfritt En rekke vekter som er knyttet til verdiene i a. Hver verdi i en bidrar til gjennomsnittet i henhold til den tilhørende vekten. Vektegruppen kan enten være 1-D (i så fall må lengden være størrelsen på en langs den angitte aksen) eller i samme form som a. Hvis vekterNoen. da antas alle data i a å ha en vekt som er lik en. returnert . bool, valgfritt Standard er False. Hvis sant . Tupelen (gjennomsnittlig sumvevekt) returneres, ellers blir bare gjennomsnittet returnert. Hvis vekterNoen. sumofweights er ekvivalent med antall elementer over hvilke gjennomsnittet er tatt. gjennomsnitt, sumvevekter. arraytype eller double Return gjennomsnittet langs den angitte aksen. Når returnert er True. returnere en tuple med gjennomsnittet som det første elementet og summen av vekter som det andre elementet. Returtypen er Float hvis a er av heltalltype, ellers er den av samme type som a. sumofweights er av samme type som gjennomsnittlig. numpy. average Aksel langs hvilken å gjennomsnitt a. Hvis ingen. gjennomsnittlig gjøres over det flattede området. vekter. arraylike, valgfritt En rekke vekter som er knyttet til verdiene i a. Hver verdi i en bidrar til gjennomsnittet i henhold til den tilhørende vekten. Vektegruppen kan enten være 1-D (i så fall må lengden være størrelsen på en langs den angitte aksen) eller i samme form som a. Hvis vekterNoen. da antas alle data i a å ha en vekt som er lik en. returnert . bool, valgfritt Standard er False. Hvis sant . Tupelen (gjennomsnittlig sumvevekt) returneres, ellers blir bare gjennomsnittet returnert. Hvis vekterNoen. sumofweights er ekvivalent med antall elementer over hvilke gjennomsnittet er tatt. gjennomsnitt, sumvevekter. arraytype eller double Return gjennomsnittet langs den angitte aksen. Når returnert er True. returnere en tuple med gjennomsnittet som det første elementet og summen av vekter som det andre elementet. Returtypen er Float hvis a er av heltalltype, ellers er den av samme type som a. sumofweights er av samme type som gjennomsnitt.