Movendo Média Filtro Scipy

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 de Equipes Core 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 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 de scikits SciPy. Identificar o (s) scikit (s) relevante (s) e procurar a função de interesse lá. Scikits são desenvolvidos independentemente pacotes baseados em NumPySciPy 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 considerados, projetos maduros longo 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 não estejam mais em desenvolvimento ativo. Seguindo este conselho levaria você 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-baseado. 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 informalmente 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 na primeira (funções de janela em movimento) é talvez porque as transformações exponencialmente ponderadas não dependem de uma janela de comprimento fixo. Os exemplos a seguir produzem uma média móvel dos valores WINDOW anteriores. Nós truncar o primeiro (WINDOW -1) valores desde que can8217t encontrar a média antes deles. (O comportamento padrão para convolução é assumir que os valores antes do início de nossa seqüência são 0). (Mais formalmente, construímos a seqüência y para a seqüência x onde yi (xi x (i1) 8230. x (em)) n) Isso faz uso da função de convolução numpy8217s. Esta é uma operação de média móvel de propósito geral. Alterar ponderações torna alguns valores mais importantes compensar apropriadamente permite que você visualize a média em torno do ponto em vez de antes do ponto. Em vez de truncar valores, podemos fixar os valores iniciais no lugar, como ilustrado neste exemplo: numpy. average Eixo ao longo do qual a média a. Se Nenhum. A média é feita sobre o arranjo achatado. Pesos. Arraylike, optional Uma matriz de pesos associados com os valores em a. Cada valor em a contribui para a média de acordo com seu peso associado. A matriz de pesos pode ser 1-D (caso em que seu comprimento deve ser o tamanho de a ao longo do eixo dado) ou da mesma forma que a. Se weightsNone. Então todos os dados em um são assumidos para ter um peso igual a um. devolvida . Bool, opcional O padrão é False. Se for verdade . A tupla (média de sumofweights) é retornada, caso contrário somente a média é retornada. Se weightsNone. Sumofweights é equivalente ao número de elementos sobre os quais a média é tomada. Média, sumofweights. Arraytype ou double Retorna a média ao longo do eixo especificado. Quando retornado é True. Retornar uma tupla com a média como o primeiro elemento ea soma dos pesos como o segundo elemento. O tipo de retorno é Float se a é de tipo inteiro, caso contrário, é do mesmo tipo que a. Sumofweights é do mesmo tipo que a média. 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 de média de rolamento, é um tipo de resposta ao impulso finito. Em nosso tutorial anterior traçamos os valores das matrizes x e y: 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: 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: Compartilhar este: Como este: Navegação Post Leave a Reply Cancelar resposta Very useful I Gostaria de ler a última parte em grandes conjuntos de dados Espero que venha em breve8230 d blogueiros como este: