Mouvement Moyenne Filtre Scipy

Hmmm, il semble que ce quoteasy à implementquot fonction est en fait assez facile de se tromper et a favorisé une bonne discussion sur l'efficacité de la mémoire. Je suis heureux d'avoir des ballonnements, si cela veut dire savoir que quelque chose a bien été fait. Ndash Richard Sep 20 14 at 19:23 NumPys manque d'une fonction particulière domaine spécifique est peut-être due à la discipline des équipes de base et la fidélité à la directive NumPys prime: fournir un type de tableau N-dimensionnelle. Ainsi que des fonctions pour créer et indexer ces tableaux. Comme beaucoup d'objectifs fondamentaux, celui-ci n'est pas petit, et NumPy le fait brillamment. Le SciPy (beaucoup plus grand) contient une collection beaucoup plus grande de bibliothèques spécifiques au domaine (appelées sous-paquets par SciPy devs) - par exemple, l'optimisation numérique (optimiser), le traitement du signal (signal) et le calcul intégral (intégrer). Ma conjecture est que la fonction que vous recherchez est dans au moins un des sous-paquets SciPy (scipy. signal peut-être) cependant, je regarderais d'abord dans la collection de SciPy scikits. Identifier les scikit (s) pertinent (s) et chercher la fonction d'intérêt là-bas. Scikits sont développés indépendamment paquets basés sur NumPySciPy et dirigé vers une discipline technique particulière (par exemple, scikits-image, scikits-learn, etc) Plusieurs de ces ont été (en particulier, le génial OpenOpt pour l'optimisation numérique) Avant de choisir de résider sous la rubrique relativement nouvelle scikits. La page d'accueil Scikits aimé au-dessus des listes d'environ 30 scikits tels. Bien qu'au moins plusieurs d'entre eux ne soient plus en développement actif. En conséquence, Pandas est devenue, AFAIK, la bibliothèque de séries chronologiques de NumPy de facto. Pandas a plusieurs fonctions qui peuvent être utilisées pour calculer une moyenne mobile la plus simple de ces est probablement rollingmean. Que vous utilisez comme suit: Maintenant, il suffit d'appeler la fonction rollingmean passant dans l'objet Series et une taille de fenêtre. Qui dans mon exemple ci-dessous est de 10 jours. Vérifier qu'il a fonctionné - par ex. Les valeurs comparées de 10 à 15 dans la série originale par rapport à la nouvelle série lissée avec moyenne de roulis Le mécanisme de fonction, ainsi qu'une douzaine d'autres fonctions sont regroupés de manière informelle dans la documentation Pandas sous la rubrique des fonctions de fenêtre mobile un deuxième groupe de fonctions connexes Dans Pandas est désignée sous le nom de fonctions pondérées exponentiellement (par exemple, ewma, qui calcule une moyenne pondérée exponentiellement mobile). Le fait que ce second groupe ne soit pas inclus dans la première (fonctions de fenêtres mobiles) est peut-être parce que les transformations exponentielles ne reposent pas sur une fenêtre de longueur fixe. Nous avons précédemment introduit comment créer des moyennes mobiles en utilisant python. Ce tutoriel sera une suite de ce sujet. Une moyenne mobile dans le contexte de la statistique, également appelée moyenne de roulement, est un type de réponse impulsionnelle finie. Dans notre tutoriel précédent, nous avons tracé les valeurs des matrices x et y: Let8217s tracent x contre la moyenne mobile de y que nous appellerons yMA: Tout d'abord, let8217s égaliser la longueur des deux arrays: Et de le montrer dans le contexte: Graph: Pour aider à comprendre cela, let8217s tracer deux relations différentes: x vs y et x vs MAy: La moyenne mobile est ici le parcours vert qui commence à 3: Share this: Like this: Navigation de poste Laisser un commentaire Annuler la réponse Très utile I Voudrais lire la dernière partie sur les grands ensembles de données Espérons qu'il viendra bientôt 8230 d bloggers comme ceci: Les exemples suivants produit une moyenne mobile des valeurs WINDOW précédentes. Nous tronquons les premières valeurs (WINDOW -1) puisque nous ne pouvons pas trouver la moyenne avant elles. (Le comportement par défaut pour la convolution est de supposer que les valeurs avant le début de notre séquence sont 0). (Plus formellement, nous construisons la suite y pour la suite x où yi (xi x (i1) 8230. x (in)) n) Cela fait appel à la fonction de convolution numpy8217s. Il s'agit d'une opération de moyenne mobile à usage général. La modification des pondérations rend certaines valeurs plus importantes, le décalage de manière appropriée vous permet de voir la moyenne autour du point plutôt qu'avant le point. Plutôt que de tronquer des valeurs, nous pouvons fixer les valeurs initiales en place, comme illustré dans cet exemple: