Numpy moving average array

Hmmm, parece que este quesito implementar muitas funções é realmente fácil de errar e promoveu uma boa discussão sobre eficiência de memória. Fico feliz em ter inchaço, se isso significa saber que algo foi feito corretamente. ndash Richard Sep 20 14 at 19:23 NumPys falta de uma determinada função específica do domínio é talvez devido à disciplina de equipes principais e fidelidade à diretiva prime NumPys: fornecer um tipo de matriz N-dimensional. bem como funções para criar e indexar essas matrizes. Como muitos objetivos fundamentais, este não é pequeno, e o NumPy faz isso de forma brilhante. O SciPy (muito) maior contém uma coleção muito maior de bibliotecas específicas de domínio (chamadas subpacotes por desenvolvedores do SciPy) - por exemplo, otimização numérica (otimização), processamento de sinal (sinal) e cálculo integral (integração). Meu palpite é que a função que você está procurando está em pelo menos um dos subpacotes do SciPy (scipy. signal talvez), no entanto, eu olharia primeiro na coleção de scikits do SciPy. identificar o (s) scikit (s) relevante (s) e procurar a função de interesse. Scikits são pacotes desenvolvidos independentemente baseados em NumPy / SciPy e direcionados para uma disciplina técnica particular (por exemplo, scikits-image. Scikits-learn, etc.) Vários deles (em particular, o incrível OpenOpt para otimização numérica) foram altamente considerados, maduros projetos muito antes de escolher residir sob a rubrica scikits relativamente nova. A página inicial do Scikits gostou das listas acima sobre 30 desses scikits. embora pelo menos vários deles não estejam mais em desenvolvimento ativo. Seguir este conselho o levaria a scikits-timeseries, entretanto, esse pacote não está mais em desenvolvimento ativo. Com efeito, o Pandas se tornou, AFAIK, a biblioteca de séries temporais baseada em NumPy. Os pandas têm várias funções que podem ser usadas para calcular uma média móvel, e a mais simples delas 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 se funcionou - por exemplo, valores comparados 10 - 15 na série original versus a nova série suavizada com a média rolante A função rollingmean, junto com cerca de uma dúzia de outras funções são informalmente agrupadas na documentação do Pandas sob as funções de janela de movimentação de rubricas, um segundo grupo relacionado de funções em Pandas é referido como funções exponencialmente ponderadas (por exemplo, ewma., que calcula a média ponderada em movimento exponencial). O fato de que esse segundo grupo não está incluído no primeiro (funções de janela móvel) talvez seja porque as transformações com ponderação exponencial não dependem de uma janela de tamanho fixo. Apresentamos anteriormente como criar médias móveis usando python. Este tutorial será uma continuação deste tópico. Uma média móvel no contexto da estatística, também chamada de média de rolamento / corrida, é um tipo de resposta de impulso finita. Em nosso tutorial anterior, plotamos os valores das matrizes x e y: a plotagem de Let8217s x contra a média móvel de y que chamaremos de yMA: Em primeiro lugar, let8217s equaliza o comprimento de ambas as matrizes: E para mostrar isso em contexto: graph: Para ajudar a entender isso, let8217s plotam dois relacionamentos diferentes: x vs y e x vs MAy: A média móvel aqui é o gráfico verde que começa às 3: Compartilhe: Assim: Poste navegação Deixe uma resposta Cancelar resposta Muito útil I Gostaria de ler a última parte em grandes conjuntos de dados Espero que venha em breve8230 d blogueiros como este: Nosso primeiro passo é plotar um gráfico mostrando as médias de dois arrays. Let8217s cria dois arrays x e y e os grava. x será de 1 a 10. e y terá esses mesmos elementos em uma ordem aleatória. Isso nos ajudará a verificar se, de fato, nossa média está correta. Let8217s randomiza a ordem dos nossos elementos em y mais uma vez e plota novamente: Com relação a y let8217s, vemos como a média móvel se comporta: No próximo tutorial, vamos plotar as médias móveis. Compartilhe este: Assim: Post navigation Deixe uma resposta Cancelar resposta d blogueiros como este: