Moving average numpy

Hmmm, parece que este quoteasy para implementar a função é realmente muito fácil de errar e tem promovido uma boa discussão sobre a eficiência da memória. I39m feliz por ter bloat se isso significa saber que something39s sido feito direito. Ndash Richard Sep 20 14 at 19:23 NumPys falta de uma determinada função específica do domínio é talvez devido à disciplina Core Teams e fidelidade à diretiva NumPys principal: fornecer um tipo de matriz N-dimensional. Bem como funções para criar e indexar essas matrizes. Como muitos objetivos fundacionais, este não é pequeno, e NumPy faz isso brilhantemente. O SciPy (muito maior) contém uma coleção muito maior de bibliotecas específicas de domínio (chamadas subpacotes por SciPy devs) - por exemplo, otimização numérica, processamento de sinal (sinal) e cálculo integral (integrar). Minha suposição é que a função que você está depois está em pelo menos um dos subpáginas SciPy (scipy. signal talvez) no entanto, eu iria olhar primeiro na coleção SciPy scikits. Identificar o (s) scikit (s) relevante (s) e procurar a função de interesse lá. Scikits são desenvolvidos independentemente pacotes baseados em NumPy / SciPy e dirigidos a uma determinada disciplina técnica (por exemplo, scikits-image. Scikits-learn, etc.) Vários destes foram (em particular, o incrível OpenOpt para otimização numérica) foram altamente considerado, maduro Projetos muito antes de escolher para residir sob a rubrica relativamente nova scikits. A página inicial do Scikits gostava de listar cerca de 30 scikits como esse. Embora pelo menos alguns deles já não estejam em desenvolvimento. Seguindo este conselho o levaria a scikits-timeseries no entanto, que o pacote não está mais em desenvolvimento ativo Em efeito, Pandas tornou-se, AFAIK, a biblioteca de série de facto NumPy tempo. Pandas tem várias funções que podem ser usadas para calcular uma média móvel o mais simples destes é provavelmente rollingmean. Que você usa assim: Agora, basta chamar a função rollingmean passando no objeto Series e um tamanho de janela. Que no meu exemplo abaixo é de 10 dias. Verificar que funcionou - por exemplo. Os valores comparados 10-15 na série original versus a nova série alisada com média de rolamento A função rollingmean, juntamente com cerca de uma dúzia de outras funções são agrupadas de forma informal na documentação Pandas sob a rubrica move janela funciona um segundo grupo relacionado de funções Em Pandas é referido como funções exponencialmente ponderadas (eg ewma., Que calcula a média ponderada exponencialmente em movimento). O fato de que este segundo grupo não está incluído no primeiro (movendo funções de janela) é talvez porque as transformações ponderadas exponencialmente não dependem de uma janela de comprimento fixo Nós introduzimos anteriormente como criar médias móveis usando python. Este tutorial será uma continuação deste tópico. Uma média móvel no contexto da estatística, também chamada média de rolamento / corrida, é um tipo de resposta de impulso finito. Em nosso tutorial anterior traçamos os valores das matrizes xey: Let8217s traçam x contra a média móvel de y que chamaremos yMA: Em primeiro lugar, let8217s equalizar o comprimento de ambos os arrays: E para mostrar isso no contexto: O resultado Gráfico: Para ajudar a entender isso, let8217s trama dois relacionamentos diferentes: x vs y e x vs MAy: A média móvel aqui é a parcela verde que começa em 3: Compartilhe isso: Como este: Navegação de posts Deixar uma resposta Cancelar resposta Muito útil I Gostaria de ler a última parte em grandes conjuntos de dados Espero que virá soon8230 d blogueiros como este: Nosso primeiro passo é traçar um gráfico mostrando as médias de dois arrays. Let8217s criar duas matrizes xey, e plotá-los. X será de 1 a 10. E y terá esses mesmos elementos em uma ordem aleatória. Isso nos ajudará a verificar que, na verdade, nossa média está correta. Let8217s randomizar a ordem de nossos elementos em y mais uma vez e traçar novamente: Com relação a y ver como a média móvel se comporta: No próximo tutorial vamos traçar as médias móveis. Compartilhe isso: Como este: Navegação de posts Deixe uma resposta Cancelar resposta d bloggers gostaram disto: