Przenoszenie średnio python

Ja gram w Pythonie jeszcze raz i znalazłem schludną książkę z przykładami Jednym z przykładów jest wykreowanie niektórych danych Mam plik z dwiema kolumnami i mam dane wykreślone dane w porządku, ale w ćwiczeniu to mówi Modyfikuj program dalej, aby obliczyć i wyliczyć średnią bieżącej danych, zdefiniowaną przez. where r 5 w tym przypadku, a yk to druga kolumna w pliku danych Czy program zarchiwizuje zarówno oryginalne dane, jak i średnią bieżącą na to samo graph. So daleko mam to. So jak obliczyć sumę W Mathematica to proste, ponieważ to symboliczne manipulacji Suma, na przykład, ale jak obliczyć sumę w python, która zajmuje co dziesięć punktów w danych i średnich go , i robi to do końca punktów. Spojrzałem na książkę, ale nie znalazłem nic, co mogłoby wyjaśnić to. heltonbiker s kod did the trick D. Thank you very much. There jest problem z przyjętej odpowiedzi Myślę, że musimy Użyj prawidłowego zamiast tego samego tutaj - okna powrotu, same. As przykład wypróbować MA tego zbioru danych 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - wynik powinien wynosić 4 2,5 4 , 6 0,5 0,5 0,5 2,5 4,4 4,5 4,5 6,5 6,4 6,7 0,6 8, ale posiadające to samo daje nam niepoprawny wynik wynoszący 2 6,3 0 , 4 2,5 4,6 0,5 0,5 0,5 2,5 4,4 4,5 4,5 6,5 6, 4 6,7 0,6 8,6 2,4 8. silny kod, aby spróbować tego out. Try tego z tego samego i sprawdzić, czy matematyka sprawia, że ​​sensowne. Python dingod 29 października 2007 at 7 07. dingod Dlaczego nie próbujesz to szybko z zardzewiały kod i przykładowe zestaw danych w prostej listy, wysłałem Dla niektórych leniwych ludzi, jak ja byłem na początku - jego maski na zewnątrz fakt, że średnia ruchoma powinnaś rozważyć edycję oryginalnej odpowiedzi, próbowałem ją tylko wczoraj i podwójnie sprawdziłam, że uratowałem mnie przed złym wyglądem w raportowaniu na poziomie Cxo Wszystko, co musisz zrobić, to spróbować tej samej średniej ruchomej raz z ważnym i innym czasem z tym samym - a kiedyś jesteś przekonany, daj mi trochę miłości aka-up-vo te ekta 29 października 2007 at 7 16.Przedstawiliśmy wcześniej, jak tworzyć średnie ruchome przy użyciu python Ten samouczek będzie kontynuacją tego tematu Średnia ruchoma w kontekście statystyk, nazywana również średnią kroczącą, jest rodzajem skończonego impulsu odpowiedź. W naszym poprzednim samouczku wykreśliliśmy wartości tablic x i y. Za s wykres x względem średniej ruchomej y, którą nazwiemy yMA. Numyślnie, niech s wyrówna długość obu tablic. Aby to pokazać context. The wynik wykresu. Aby pomóc zrozumieć, niech s spiskować dwa różne relacje x vs y i x vs MAy. The średnia ruchoma tutaj jest zielona fabuła, która zaczyna się w 3. W kontynuacji tego samouczka, dowiemy się, jak obliczyć ruchome średnie na dużych zbiorach danych. Wiem, że to jest stare pytanie, ale oto rozwiązanie, które nie używa żadnych dodatkowych struktur danych lub bibliotek Jest liniowa w liczbie elementów listy wejściowej i nie mogę myśleć o innych aby sprawić, że będzie on rzeczywiście efektywniejszy, jeśli istnieje jeden zna lepszy sposób, aby przydzielić wynik, proszę dać mi znać. Wszelkie to byłoby o wiele szybciej przy użyciu tablicy numpy zamiast listy, ale chciałem wyeliminować wszystkie zależności Byłoby to również możliwe do poprawy wydajności przez wielowątkowe wykonanie. Funkcja zakłada, że ​​lista wejściowa jest w jednym wymiarze, więc bądź ostrożna. Alleo i jasaarim zaproponowali bardziej wydajne rozwiązania. Możesz użyć tego do tego. Argument trybu określa sposób obsługi krawędzi Wybrałem prawidłowy tryb tutaj bo myślę, że to, jak większość ludzi spodziewa się, że działa, ale może masz inne priorytety Oto wykres, który ilustruje różnicę między trybach. odpowiedzi 24 marca w 22 01. Lubię to rozwiązanie, ponieważ jest czysta jedna linia a stosunkowo wydajna praca wykonana wewnątrz numpy Ale Alleo s Skuteczne rozwiązanie przy użyciu lepszej złożoności Ulrich Stern 25 września 15 w 0 31. Można obliczyć średnią bieżącej z. Na szczęście numpy zawiera funkcję konwekcyjną, którą możemy wykorzystać do szybkości rzeczy w górę Średnia bieżąca jest równowaŜna x x z wektorem, który jest N długiem, ze wszystkimi członami równymi 1 N Numperowska implementacja convolve obejmuje początkowe przejściowe, więc musisz usunąć pierwsze punkty N-1. Na moim komputerze , szybka wersja jest 20-30 razy szybsza, w zależności od długości wektora wejściowego i rozmiaru okna uśredniającego. Uwaga, że ​​convolve zawiera ten sam tryb, który wydaje się, że powinien być adresowany do początkowej przejściowej kwestii, ale dzieli ją pomiędzy początek i koniec. Usuwa przejście od końca, a początek nie ma jednego. Cóż, przypuszczam, że to kwestia priorytetów, nie potrzebuję tej samej liczby wyników, kosztem stoku w kierunku zera, który nie jest t w danych BTW, jest polecenie pokazujące różnicę między trykami trybów pełnych, takich samych, poprawnych splotów plot 200, tych 50, 50, trybu m dla m w trybach oś -10, 251, -1, 1 1 tryby legend, loc dolne centrum z pyplotem i numpy importowane lapis Mar 24 14 at 13 56.pandas jest bardziej odpowiedni dla tego niż NumPy lub SciPy Jego funkcja rollingmean robi zadanie wygodnie Pozwala również zwrócić tablicę NumPy, gdy wejście jest tablicą. Nie trudno pokonać rollingmean w wydajności z dowolnego niestandardowego czystego wykonania Pythona Oto przykładowa wydajność w stosunku do dwóch proponowanych rozwiązań. Są też ładne opcje, jak radzić sobie z wartościami krawędzi. Je zawsze jestem zirytowany przez funkcję przetwarzania sygnału, która zwraca sygnały wyjściowe o różnym kształcie niż sygnały wejściowe, gdy oba wejścia i wyjścia mają ten sam charakter, np. zarówno sygnały czasowe Zerwanie korespondencji z powiązaną zmienną niezależną, np. czas, częstotliwość czy też porównanie również nie jest bezpośrednią sprawą, jeśli podzielisz to uczucie, możesz zmienić ostatnie linie proponowanej funkcji jak ten sam powrót y windowlen-1 - windowlen-1 Christian O Reilly 25 sierpnia 15 w 19 56. Trochę późno na przyjęcie, ale zrobiłem własną własną funkcję, która NIE owija ar ound końców lub wkładek z zera, które są następnie wykorzystywane do znalezienia średniej jak również jako kolejny traktować, że również ponownie pobrać próbki sygnału w punktach rozmieszczonych liniowo Dostosować kod woli, aby uzyskać inne cechy. Metoda jest prosta matematyki mnożenia ze znormalizowanym Gaussem. Jednak proste wykorzystanie na sinusoidalny sygnał z dodatkiem normalnego rozproszonego noise. This pytanie jest teraz nawet starszy niż kiedy NeXuS napisał o tym w zeszłym miesiącu, ALE jak jak jego kod dotyczy spraw krawędzi jednak, ponieważ jest prostą średnią ruchomej, a wyniki są opóźnione w stosunku do danych, które stosują do myślenia, że ​​radzenie sobie z przypadkami krawędzi w bardziej satysfakcjonujący sposób niż tryby NumPy s ważne w tym samym i pełnym można osiągnąć przez zastosowanie podobnego podejścia do metody opartej na splocie. Mój wkład wykorzystuje centralną średnią przebiegu, aby wyrównać jej wyniki z danymi Gdy w oknie pełnego rozmiaru są dostępne dwa punkty, średnie uśrednione są obliczane z kolejno mniejszych okien na ed ges z tablicy Prawdę mówiąc, z kolejno dużych okien, ale to jest szczegółowo implementacji. Jest to stosunkowo powolne, ponieważ używa wiolonczeli i może być sprobany dość dużo przez prawdziwą Pythonistę, jednak wierzę, że idea stoi. Styczeń 2 w 0 28. jest ładny, ale powolny, gdy szerokość okna rośnie Duże odpowiedzi dostarczają bardziej wydajne algorytmy z ale wydają się niezdolne do obsługi wartości krawędzi ja sam zaimplementował algorytm, który może obsłużyć ten problem dobrze, jeśli ten problem został zadeklarowany jako. Parametr wejściowy mergenum może być uważany za 2 windowwidth 1.I wiem, że ten kod jest trochę nieczytelny, jeśli u go znaleźć przydatne i chcesz jakieś rozszerzenia, proszę dać mi znać i będę aktualizować tę odpowiedź Ponieważ pisanie wyjaśnienia może mnie kosztować wiele czasu , Mam nadzieję, że to zrobię tylko wtedy, gdy ktoś potrzebuje tego Proszę wybaczyć mi za moje lenistwo. Jeśli tylko u jesteś zainteresowany jego pierwotną wersją. Jest jeszcze bardziej nieczytelne pierwsze rozwiązanie pozbywa się problemu krawędzi przez zerowe wypełnienie wokół tablicy, ale drugie rozwiązanie rozwiązano w sposób trudny i bezpośredni. W moim ostatnim zdaniu próbowałem wskazać, dlaczego pomaga błąd zmiennoprzecinkowy Jeśli dwie wartości są w przybliżeniu takie same wielkości, to dodawanie ich traci mniej precyzji niż jeśli dodał bardzo dużą liczbę do bardzo małej Kod łączy wartości sąsiadujące w taki sposób, że nawet sumy pośrednie powinny zawsze być rozsądnie bliskie wielkości, aby zminimalizować błąd zmiennoprzecinkowy Nic nie jest dowodem na głupotę, ale ta metoda zapisała parę bardzo źle zaimplementowaną projekty w produkcji Mayur Patel 15 grudnia 14 w 17 22. Alleo Zamiast robi jeden dodatek na wartość, będziesz robił dwa Dowód jest taki sam, jak problem z odrywaniem bitów Ale punktem tej odpowiedzi niekoniecznie jest wydajność, ale precyzyjne użycie pamięci dla uśrednionych wartości 64-bitowych nie przekroczy 64 elementów w pamięci podręcznej, więc jest przyjazne w użyciu pamięci i Mayur Patel 29 grudnia w 17 04.