Numpy Mobile Media Array

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 windowOur primo passo è quello di tracciare un grafico che mostra le medie delle due matrici. Let8217s creano due array X e Y e trama. x sarà da 1 a 10. e y avranno gli stessi elementi in un ordine casuale. Questo ci aiuterà a verificare che in effetti la nostra media è corretta. Let8217s casuale l'ordine dei nostri elementi in y una volta di più e la trama di nuovo: Per quanto riguarda let8217s y vedere come la media mobile si comporta: Nel prossimo tutorial vedremo tracciare le medie mobili. Condividi questo: Come questo: Messaggio di navigazione Lascia un Commento Annulla risposta d blogger come questo: numpy. average asse lungo il quale in 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. 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.