Plot Moving Average Python

Aku tahu ini adalah pertanyaan lama, tapi di sini adalah solusi yang tidak menggunakan struktur data tambahan atau perpustakaan Ini adalah linier dalam jumlah elemen dari daftar masukan dan saya tidak dapat memikirkan cara lain untuk membuatnya lebih efisien sebenarnya jika Ada yang tahu cara yang lebih baik untuk mengalokasikan hasilnya, tolong beritahu saya. NOTE ini akan jauh lebih cepat dengan menggunakan array numpy dan bukan daftar, tapi saya ingin menghilangkan semua dependensi Ini juga memungkinkan untuk meningkatkan kinerja dengan multi-threaded Eksekusi. Fungsi mengasumsikan bahwa daftar input adalah satu dimensi, jadi hati-hati. UPD solusi yang lebih efisien telah diusulkan oleh Alleo dan jasaarim. Anda dapat menggunakannya untuk itu. Argumen mode menentukan bagaimana menangani tepinya saya memilih mode yang valid di sini. Karena menurut saya itu yang kebanyakan orang harapkan berjalan dengan baik, tapi mungkin ada prioritas lain. Berikut adalah plot yang menggambarkan perbedaan antara mode. Jawab 24 maret di 22 01.I menyukai solusi ini karena bersih satu baris. Dan r Kerja yang efisien secara elektif dilakukan di dalam belitan Tapi solusi Hemat Alleo menggunakan kompleksitas Ulrich Stern yang lebih baik 25 Sep 25 15 pada 0 31. Anda dapat menghitung mean yang berjalan dengan baik. Untungnya, numpy mencakup fungsi konvolve yang dapat kita gunakan untuk mempercepat keadaan. Adalah setara dengan konveksi x dengan vektor N yang panjang, dengan semua anggota sama dengan 1 N Implementasi numpy dari konvolve mencakup transien awal, jadi Anda harus melepaskan titik N-1 yang pertama. Pada mesin saya, versi cepatnya adalah 20-30 kali lebih cepat, tergantung pada panjang vektor masukan dan ukuran jendela rata-rata. Perhatikan bahwa konvolve mencakup mode yang sama yang sepertinya harus mengatasi masalah transien awal, namun membaginya antara awal dan akhir. Ini menghilangkan sementara dari akhir, dan permulaan tidak memilikinya, saya kira ini masalah prioritas, saya tidak memerlukan jumlah hasil yang sama dengan mengorbankan kemiringan menuju nol yang tidak ada dalam data. BTW, Berikut adalah perintah untuk menunjukkan perbedaan antara mode mode penuh, sama, plot yang valid membentang yang 200,, mode 50, 50, m untuk m dalam mode sumbu -10, 251, - 1, 1 1 mode legenda, loc lower Pusat dengan pyplot dan numpy yang diimpor lapis Mar 24 14 at 13 56.pandas lebih cocok untuk ini daripada NumPy atau SciPy Fungsinya rollingmean melakukan pekerjaan dengan nyaman Ini juga mengembalikan array NumPy saat inputnya adalah array. Sulit untuk mengalahkan rollingmean. Dalam kinerja dengan implementasi Python custom murni Berikut adalah contoh kinerja terhadap dua solusi yang diusulkan. Ada juga pilihan bagus mengenai bagaimana menangani nilai-nilai tepi. Saya selalu terganggu oleh fungsi pemrosesan sinyal yang mengembalikan sinyal keluaran dengan bentuk yang berbeda. Daripada sinyal input ketika kedua input dan output memiliki sifat yang sama misalnya kedua sinyal temporal Ini memecah korespondensi dengan variabel independen terkait misalnya waktu, frekuensi membuat plotting atau perbandingan bukan masalah langsung, jika Anda shar Perasaan itu, Anda mungkin ingin mengubah baris terakhir dari fungsi yang diusulkan sebagai kembalinya yang sama dari jendela ke belakang pada 19 56. Sedikit terlambat ke pesta itu, tapi saya telah membuat keputusan sendiri. Fungsi kecil yang TIDAK membungkus ujung atau bantalan dengan nol yang kemudian digunakan untuk menemukan rata-rata juga Sebagai perawatan lebih lanjut adalah, bahwa itu juga sampel ulang sinyal pada titik jarak linier Sesuaikan kode sesuka hati untuk mendapatkan fitur lainnya. . Metodenya adalah perkalian matriks sederhana dengan kernel Gaussian yang dinormalisasi. Penggunaan sederhana pada sinyal sinusoidal dengan menambahkan noise terdistribusi normal. Pertanyaan ini sekarang bahkan lebih tua dari pada saat NeXuS menulis tentang hal itu bulan lalu, NAMUN saya suka bagaimana kode-kodenya berhubungan dengan Namun, karena ini adalah rata-rata bergerak sederhana, hasilnya tertinggal di belakang data yang mereka gunakan untuk saya pikir bahwa berurusan dengan kasus tepi dengan cara yang lebih memuaskan daripada mode NumPy yang sama dan lengkap dapat dicapai dengan menerapkan pendekatan serupa. Ke dasar konvolusi Ed. Mase kontribusi saya menggunakan rata-rata berjalan pusat untuk menyelaraskan hasilnya dengan datanya Bila ada dua titik yang tersedia untuk jendela berukuran penuh yang akan digunakan, rata-rata berjalan dihitung dari jendela yang lebih kecil berturut-turut di tepi array Sebenarnya, Dari jendela yang berurutan lebih besar, tapi itu adalah detail implementasi. Ini relatif lambat karena menggunakan konvolve dan kemungkinan besar bisa dirapikan cukup banyak oleh Pythonista sejati, namun, saya percaya bahwa gagasan itu berdiri. Diberitahu Jan 2 pada 0 28. Bagus tapi lambat ketika lebar jendela tumbuh besar Beberapa jawaban memberikan algoritma yang lebih efisien namun sepertinya tidak mampu menangani nilai tepi Saya sendiri telah menerapkan algoritma yang dapat menangani masalah ini dengan baik, jika masalah ini dideklarasikan sebagai. Parameter masukan mergenum dapat dipikirkan. Sebagai 2 windowwidth 1.Saya tahu kode ini sedikit terbaca jika Anda merasa berguna dan menginginkan beberapa expanations, tolong beritahu saya dan saya akan memperbarui jawaban ini Karena menulis penjelasan mungkin biaya m E banyak waktu, saya harap saya melakukannya hanya ketika seseorang membutuhkannya Maafkan saya untuk kemalasan saya. Jika hanya Anda yang tertarik dengan versi aslinya. Ini bahkan lebih tidak terbaca, solusi pertama akan menghilangkan masalah tepi dengan menurunkan angka di sekitar Array, tapi solusi kedua yang diposting di sini menangani dengan cara yang sulit dan langsung. Pada kalimat terakhir saya, saya mencoba untuk menunjukkan mengapa hal itu membantu kesalahan floating point Jika dua nilai kira-kira memiliki urutan yang sama besarnya, maka tambahkanlah dengan presisi kurang dari Jika Anda menambahkan jumlah yang sangat besar ke angka yang sangat kecil. Kode ini menggabungkan nilai yang berdekatan dengan cara yang bahkan jumlah antara harus selalu cukup dekat besarnya, untuk meminimalkan kesalahan floating point Tidak ada bukti bodoh namun metode ini telah menyelamatkan pasangan dengan sangat baik. Proyek yang diimplementasikan dengan buruk dalam produksi Mayur Patel 15 Desember pukul 17 22. Alleo Alih-alih melakukan satu penambahan per nilai, Anda akan melakukan dua buktinya sama dengan masalah flipping bit Namun, intinya jawaban ini Belum tentu kinerja, namun penggunaan memori presisi untuk nilai rata-rata 64-bit tidak akan melebihi 64 elemen dalam cache, jadi ramah dalam penggunaan memori juga Mayur Patel Dec 29 14 pada 17 04. Saya bermain dengan Python sedikit lagi. , Dan saya menemukan sebuah buku yang rapi dengan contoh Salah satu contohnya adalah untuk merencanakan beberapa data yang saya punya file dengan dua kolom dan saya memiliki data yang saya rencanakan dengan baik, tapi dalam latihan yang dikatakannya Ubah program Anda lebih jauh untuk menghitung dan Plot rata-rata data yang berjalan, yang didefinisikan oleh. Dimana r 5 dalam kasus ini dan yk adalah kolom kedua dalam file data Minta program memplot data asli dan rata-rata yang berjalan pada grafik yang sama. Sejauh ini saya memiliki ini Jadi bagaimana cara menghitung jumlah di Mathematica itu s sederhana karena s manipulasi simbolis Sum i, misalnya, tapi bagaimana menghitung jumlah di python yang mengambil setiap sepuluh poin dalam data dan rata-rata, dan melakukannya sampai akhir Poin. Saya melihat buku itu, tapi tidak menemukan yang akan menjelaskannya Kode is. heltonbiker melakukan trik D. Thank Anda sangat banyak. Ada masalah dengan jawaban yang diterima Saya pikir kita perlu menggunakan yang benar dan bukan sama di sini - kembali jendela, sama. Sebagai contoh mencoba MA dari data ini - set 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - hasilnya harus 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 namun sama-sama memberi kita output yang salah sebesar 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.Rusty code untuk dicoba Ini keluar. Cobalah ini dengan benar dan lihat apakah matematika masuk akal. Jawab pada 29 Oktober di 4 27.Haven t mencoba ini, tapi saya akan mencarinya, Sudah lama saya sudah kode di Python dingod Oct 29 14 at 7 07. dingod Mengapa Anda tidak cepat-cepat mencoba ini dengan kode berkarat dan kumpulan data sampel sebagai daftar sederhana, saya memposting Bagi beberapa orang malas seperti pada awalnya - topengnya adalah kenyataan bahwa bergerak Rata-rata adalah Anda harus mempertimbangkan untuk mengedit jawaban asli Anda Saya mencobanya kemarin dan memeriksa ganda yang tersimpan Saya menghadapi dari terlihat buruk dalam melaporkan ke level Cxo Yang perlu Anda lakukan, adalah mencoba rata-rata bergerak yang sama sekali dengan waktu yang valid dan lain waktu dengan sama - dan sekali Anda yakin memberi saya beberapa cinta alias up-vote ekta Oct 29 14 Pada 7 16.Kami sebelumnya memperkenalkan cara membuat rata-rata bergerak menggunakan python Tutorial ini akan menjadi kelanjutan dari topik ini Rata-rata bergerak dalam konteks statistik, juga disebut rata-rata berjalan bergulir, adalah jenis respon impuls yang terbatas. Tutorial kita telah merencanakan nilai dari array x dan y. Let s plot x terhadap moving average y yang akan kita panggil yMA. Firstly, mari kita samakan panjang kedua array. Dan untuk menunjukkan hal ini dalam konteks. Grafik yang dihasilkan. Untuk membantu memahami hal ini, mari kita plot dua hubungan yang berbeda x vs y dan x vs MAy. Rata-rata bergerak di sini adalah plot hijau yang dimulai pada 3.Dalam kelanjutan dari tutorial ini, kita akan belajar bagaimana menghitung rata-rata bergerak pada besar Kumpulan data