Gleitender Durchschnittsfilter In Python

Numpy. average Achse, auf deren Durchschnitt a. Wenn Keine. Wird eine Mittelung über das abgeflachte Array durchgeführt. Gewichte. Arraylike, optional Ein Array von Gewichten in Verbindung mit den Werten in einer. Jeder Wert in a trägt zum Durchschnitt nach seinem zugehörigen Gewicht bei. Die Gewichtsanordnung kann entweder 1-D (in diesem Fall ihre Länge die Größe von a entlang der gegebenen Achse sein) oder von der gleichen Form wie a sein. Wenn weightsNone. Dann wird angenommen, daß alle Daten in a ein Gewicht gleich Eins haben. ist zurückgekommen . Bool, optional Der Standardwert ist False. Wenn wahr . Wird das Tupel (durchschnittliche Summengewichte) zurückgegeben, ansonsten wird nur der Durchschnitt zurückgegeben. Wenn weightsNone. Die Summe der Gewichtungen entspricht der Anzahl der Elemente, über die der Durchschnitt genommen wird. Durchschnittlich, sumofweights. Arraytype oder double Gibt den Durchschnitt entlang der angegebenen Achse zurück. Wenn die Rückgabe True ist. Ein Tupel mit dem Durchschnitt als das erste Element und die Summe der Gewichte als zweites Element zurück. Der Rückgabetyp ist Float, wenn a vom Integer-Typ ist, andernfalls ist er vom gleichen Typ wie a. Sumofweights ist von der gleichen Art wie Durchschnitt. Ich habe eine Strecke der Daten und ein Maß an jedem jener Daten. Id wie zu berechnen einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt für jeden der Termine. Weiß jemand, wie dies zu tun Im neu zu python. Es scheint nicht, dass Durchschnittswerte in die Standard-Python-Bibliothek, die mich als ein wenig seltsam schlägt gebaut werden. Vielleicht Im nicht auf der Suche nach der richtigen Stelle. Also, angesichts der folgenden Code, wie könnte ich berechnen die bewegten gewichteten Durchschnitt der IQ-Punkte für Kalendertermine (theres vermutlich eine bessere Art und Weise, die Daten zu strukturieren, würde jeder Rat geschätzt werden) Ask Jan 28 09 at 18:01 My python is a Etwas rostig (jedermann kann fühlen frei, diesen Code zu redigieren, um Korrekturen vorzunehmen, wenn Ive die Syntax irgendwie verwirrte), aber hier geht. Diese Funktion bewegt sich von dem Ende der Liste an den Anfang rückwärts, wobei der exponentielle gleitende Durchschnitt für jeden Wert durch Rückwärtsarbeiten berechnet wird, bis der Gewichtungskoeffizient für ein Element kleiner als der gegebene Wert ist. Am Ende der Funktion kehrt es die Werte um, bevor die Liste zurückgegeben wird (so dass sie in der richtigen Reihenfolge für den Aufrufer liegen). (SEITE HINWEIS: wenn ich eine andere Sprache als Python verwendet, erstellen Id eine vollständige Größe leere Array zuerst und dann füllen sie rückwärts-Reihenfolge, so dass ich wouldnt haben, um es am Ende umzukehren. Aber ich glaube nicht, können Sie erklären Eine große leere Array in python. And in Python-Listen, Anhängen ist viel weniger teuer als vorangestellt, weshalb ich baute die Liste in umgekehrter Reihenfolge. Korrigieren Sie mich, wenn Im falsch.) Das Alpha-Argument ist der Zerfallsfaktor auf jeder Iteration. Zum Beispiel, wenn Sie ein Alpha von 0,5 verwendet haben, würde der heutige gleitende Durchschnittswert aus den folgenden gewichteten Werten bestehen: Natürlich, wenn Sie eine riesige Palette von Werten erhalten haben, werden die Werte von zehn oder fünfzehn Tagen nicht viel dazu beitragen Heute gewichteter Durchschnitt. Mit dem Argument epsilon können Sie einen Grenzwert festlegen, unterhalb dessen Sie nicht mehr auf alte Werte achten (da ihr Beitrag zum heutigen Wert unbedeutend ist). Youd rufen die Funktion so etwas wie folgt auf: Ich weiß nicht, Python, aber für die Mittelung Teil, meinst du ein exponentiell verfallenden Tiefpass des Formulars, wo alpha dt / tau, dt der Zeitstep von Der Filter, tau die Zeitkonstante des Filters (die variable-timestep Form von diesem ist wie folgt, nur Clip dt / tau nicht mehr als 1,0) Wenn Sie etwas wie ein Datum filtern möchten, stellen Sie sicher, dass Sie in eine Gleitkomma-Menge wie von Sekunden seit dem 1. Januar 1970. Wir haben vorgestellt, wie man gleitende Durchschnitte mit Python erstellen. Dieses Tutorial wird eine Fortsetzung dieses Themas sein. Ein gleitender Durchschnitt im Rahmen von Statistiken, auch Rolling / Run Average genannt, ist eine Art von endlicher Impulsantwort. In unserem vorangegangenen Tutorial haben wir die Werte der Arrays x und y: Let8217s plot x gegen den gleitenden Durchschnitt von y aufgetragen, den wir yMA nennen wollen: Erstens haben let8217s die Länge beider Arrays gleich: Und dies im Kontext: Das Ergebnis Diagramm: Um zu verstehen, dies, let8217s plot zwei verschiedene Beziehungen: x vs y und x vs MAy: Der gleitende Durchschnitt hier ist das grüne Diagramm, das bei 3 beginnt: Share this: So verwandte Post navigation Lassen Sie eine Antwort Antworten abbrechen Sehr nützlich Ich möchte den letzten Teil auf großen Datensätzen lesen Hope wird es bald kommen8230 d Blogger wie folgt: Zeitreihenanalyse tsa statsmodels. tsa enthält Modellklassen und Funktionen, die für die Zeitreihenanalyse nützlich sind. Dies umfasst derzeit univariate autoregressive Modelle (AR), Vektor autoregressive Modelle (VAR) und univariate autoregressive Moving Average Models (ARMA). Es enthält auch deskriptive Statistiken für Zeitreihen, zB Autokorrelation, partielle Autokorrelationsfunktion und Periodogramm sowie die entsprechenden theoretischen Eigenschaften von ARMA oder verwandter Prozesse. Es enthält auch Methoden, um mit autoregressiven und gleitenden durchschnittlichen Lag-Polynome zu arbeiten. Zusätzlich stehen entsprechende statistische Tests und einige nützliche Helferfunktionen zur Verfügung. Die Schätzung erfolgt entweder durch exakte oder bedingte Maximum Likelihood oder bedingte Kleinstquadrate, entweder mit Hilfe von Kalman Filter oder direkten Filtern. Derzeit müssen Funktionen und Klassen aus dem entsprechenden Modul importiert werden, die Hauptklassen werden jedoch im Statsmodels. tsa-Namespace verfügbar gemacht. Die Modulstruktur befindet sich in statsmodels. tsa ist stattools. Empirische Eigenschaften und Tests, acf, pacf, Granger-Kausalität, adf-Einheit Wurzeltest, ljung-Box-Test und andere. Armodel Univariate autoregressive Prozess, Schätzung mit bedingten und exakten maximalen Likelihood und bedingte kleinste Quadrate arimamodel. Univariate ARMA-Prozess, Schätzung mit bedingter und exakter maximaler Likelihood und bedingter kleinste Quadrate vectorar, var. Vektor autoregressive Prozess - (VAR) Schätzmodelle, Impulsantwortanalyse, Prognosefehler-Varianzzerlegungen und Datenvisualisierungstools kalmanf. Schätzklassen für ARMA und andere Modelle mit genauen MLE mit Kalman Filter Armaprocess. Eigenschaften von Arma-Prozessen mit vorgegebenen Parametern, dazu gehören Werkzeuge zur Umwandlung zwischen ARMA, MA und AR-Darstellung sowie acf, pacf, spektrale Dichte, Impulsantwortfunktion und ähnliches sandbox. tsa. fftarma. Ähnlich wie armaprocess aber arbeiten im Frequenzbereich tsatools. Zusätzliche Helferfunktionen, um Arrays von verzögerten Variablen zu erstellen, Regressoren für Trend, Detrend und Ähnliches zu konstruieren. Filter. Helferfunktion zum Filtern von Zeitreihen Einige zusätzliche Funktionen, die auch für die Zeitreihenanalyse nützlich sind, befinden sich in anderen Teilen von Statsmodellen, beispielsweise zusätzlichen statistischen Tests. Einige verwandte Funktionen gibt es auch in matplotlib, nitime und scikits. talkbox. Diese Funktionen sind mehr für den Einsatz in der Signalverarbeitung konzipiert, wo längere Zeitreihen verfügbar sind und häufiger im Frequenzbereich arbeiten. Beschreibende Statistik und Tests stattools. acovf (x, unvoreingenommene, Demean, Fft) Durchschnittswerte / Einfacher gleitender Durchschnitt Durchschnittswerte / Einfacher gleitender Durchschnitt Sie werden aufgefordert, diese Aufgabe entsprechend der Aufgabenbeschreibung zu lösen. Berechnen der einfachen gleitenden Durchschnitt einer Reihe von Zahlen. Erstellen Sie eine Stateful-Funktion / Klasse / Instanz, die einen Punkt dauert und gibt eine Routine zurück, die eine Zahl als Argument annimmt und einen einfachen gleitenden Durchschnitt ihrer Argumente zurückgibt. Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist ein Verfahren zum Berechnen eines Durchschnitts eines Stroms von Zahlen durch nur Mittelung der letzten 160 P 160-Nummern aus dem Strom 160, wobei 160 P 160 als Periode bekannt ist. Sie kann implementiert werden, indem eine Initialisierungsroutine mit 160 P 160 als Argument 160 I (P) 160 aufgerufen wird, die dann eine Routine zurückgeben sollte, die, wenn sie mit einzelnen aufeinanderfolgenden Elementen eines Stroms von Zahlen aufgerufen wird, den Mittelwert von (up To), die letzten 160 P 160 von ihnen, rufen Sie diese 160 SMA (). Das Wort 160 stateful 160 in der Aufgabenbeschreibung bezieht sich auf die Notwendigkeit für 160 SMA () 160, sich an bestimmte Informationen zwischen Anrufen zu erinnern: 160 Der Zeitraum 160 P 160 Ein geordneter Container von mindestens den letzten 160 P 160 Nummern von jedem von Seine individuellen Anrufe. Stateful 160 bedeutet auch, dass sukzessive Aufrufe von 160 I (), 160 der Initialisierer, 160 separate Routinen zurückgeben sollten, die 160 nicht den gespeicherten Zustand teilen, so dass sie auf zwei unabhängigen Datenströmen verwendet werden können. Pseudocode für eine Implementierung von 160 SMA 160 ist: Diese Version verwendet eine persistente Warteschlange, um die letzten p Werte zu halten. Jede vom init-moving-average zurückgegebene Funktion hat ihren Zustand in einem Atom, das einen Queue-Wert enthält. Diese Implementierung verwendet eine zirkuläre Liste, um die Zahlen in dem Fenster am Anfang jedes Iterationszeigers zu speichern, bezieht sich auf die Listenzelle, die den Wert hält, der sich gerade aus dem Fenster bewegt und durch den gerade addierten Wert ersetzt wird. Verwenden eines Closure-Edit derzeit Diese sma kann nicht nogc, weil es eine Schließung auf dem Heap zugeordnet. Einige Escape-Analyse konnte die Heap-Zuweisung entfernen. Verwenden einer Strukturbearbeitung Diese Version vermeidet die Heapzuweisung des Verschlusses, der die Daten im Stapelrahmen der Hauptfunktion hält. Gleiche Ausgabe: Um zu vermeiden, dass die Gleitkomma-Näherungen aufeinandertreiben und wachsen, kann der Code eine periodische Summe auf dem gesamten kreisförmigen Warteschlangen-Array ausführen. Diese Implementierung erzeugt zwei (Funktions-) Objekte, die den Zustand teilen. Es ist idiomatisch in E, die Eingabe von der Ausgabe (Lesen von Schreiben) zu trennen, anstatt sie zu einem Objekt zu kombinieren. Die Struktur ist die gleiche wie die Implementierung von Standard DeviationE. Das Elixierprogramm unten erzeugt eine anonyme Funktion mit einer eingebetteten Periode p, die als Periode des einfachen gleitenden Durchschnitts verwendet wird. Die run-Funktion liest die numerische Eingabe und übergibt sie an die neu erstellte anonyme Funktion und prüft dann das Ergebnis auf STDOUT. Die Ausgabe ist unten gezeigt, mit dem Durchschnitt, gefolgt von der gruppierten Eingabe, die die Grundlage für jeden gleitenden Durchschnitt bildet. Erlang hat Verschlüsse, aber unveränderliche Variablen. Eine Lösung besteht dann darin, Prozesse und eine einfache Message passing based API zu verwenden. Matrixsprachen haben Routinen, um die Gleitabschnitte für eine gegebene Reihenfolge von Elementen zu berechnen. Es ist weniger effizient Schleife wie in den folgenden Befehlen. Fordert kontinuierlich einen Eingang I auf. Die dem Ende einer Liste L1 hinzugefügt wird. L1 kann durch Drücken von 2ND / 1 gefunden werden, und Mittelwert kann in Liste / OPS gefunden werden. Drücken Sie ON, um das Programm zu beenden. Funktion, die eine Liste mit den gemittelten Daten des bereitgestellten Arguments zurückgibt Programm, das bei jedem Aufruf einen einfachen Wert zurückgibt: list ist die gemittelte Liste: p ist die Periode: 5 gibt die gemittelte Liste zurück: Beispiel 2: Verwenden des Programms movinav2 (i , 5) - Initialisieren der gleitenden Durchschnittsberechnung und Definieren des Zeitraums von 5 movinav2 (3, x): x - neue Daten in der Liste (Wert 3), und das Ergebnis wird auf der Variablen x gespeichert und movinav2 (4, : X - neue Daten (Wert 4), und das neue Ergebnis wird auf Variable x gespeichert und angezeigt (43) / 2. Beschreibung der Funktion movinavg: Variable r - ist das Ergebnis (die gemittelte Liste), die zurückgegeben wird Variable i - ist die Index-Variable, und es zeigt auf das Ende der Unterliste die Liste gemittelt wird. Variable z - eine Helpervariable Die Funktion nutzt die Variable i, um zu bestimmen, welche Werte der Liste bei der nächsten Durchschnittsberechnung berücksichtigt werden. Bei jeder Iteration zeigt die Variable i auf den letzten Wert in der Liste, der in der Durchschnittsberechnung verwendet wird. Also müssen wir nur herausfinden, welcher der erste Wert in der Liste sein wird. Normalerweise müssen p Elemente berücksichtigt werden, also wird das erste Element dasjenige sein, das durch (i-p1) indexiert wird. Jedoch wird bei den ersten Iterationen die Berechnung gewöhnlich negativ sein, so daß die folgende Gleichung negative Indexe vermeiden wird: max (i-p1,1) oder die Anordnung der Gleichung max (i-p, 0) 1. Die Anzahl der Elemente auf den ersten Iterationen ist ebenfalls kleiner, der korrekte Wert (Endindex - Anfangsindex 1) oder die Anordnung der Gleichung (i - (max (ip, 0) 1) 1) , (I-max (ip, 0)). Die Variable z enthält den gemeinsamen Wert (max (ip), 0), so dass der Anfangsindex (z1) ist und die Anzahl der Elemente (iz) mid (Liste, z1, iz) .) Summiert sie sum (.) / (Iz) ri wird sie mitteln und das Ergebnis an der entsprechenden Stelle in der Ergebnisliste speichern Verwenden eines Schließens und Erstellen einer Funktion