numpy. ma. average Axis waarlangs die gemiddelde bereken word. Die verstek is na die gemiddeld van die plat verskeidenheid bereken. gewigte. arraylike, opsionele Die belang dat elke element het in die berekening van die gemiddelde. Die gewigte array kan óf 1-D (in welke geval moet sy lengte van die grootte van 'n langs die gegewe as wees) of van dieselfde vorm as 'n. As weightsNone. dan sal al die data in 'n word aanvaar dat 'n gewig gelyk aan een het. As gewigte is kompleks, is die denkbeeldige dele geïgnoreer. teruggekeer . Bool, opsionele Vlag wat aandui of 'n tuple (gevolg, som van gewigte) moet teruggestuur as uitset (Ware), of net die gevolg (Vals). Standaard is Vals. gemiddelde, sumofweights. (Tuple van) skalaar of MaskedArray Die gemiddelde langs die gespesifiseerde as. Wanneer teruggekeer waar is. terugkeer 'n tuple met die gemiddelde as die eerste element en die som van die gewigte as die tweede element. Die tipe terugkeer is np. float64 as a van heelgetal tipe en kleiner as float64 dryf. of die insette data-tipe, anders. As teruggekeer, sumofweights is altyd float64 Ons voorheen bekend hoe om bewegende gemiddeldes met Python skep. Hierdie handleiding sal 'n voortsetting van hierdie onderwerp wees. 'N bewegende gemiddelde in die konteks van statistieke, ook bekend as 'n rollende / hardloop gemiddelde, is 'n tipe van eindige impulsrespons. Let8217s plot x teen die bewegende gemiddelde van y dat ons yma sal roep:: In ons vorige tutoriaal het ons die waardes van die skikkings x en y geplot Eerstens let8217s gelyk die lengte van beide skikkings: En om dit in konteks te wys: Die gevolglike grafiek: Om te help verstaan dit, let8217s plot twee verskillende verhoudings: x vs y en x vs mag: die bewegende gemiddelde hier is die groen plot wat begin by 3: Deel hierdie: Soos hierdie: Verwante Post navigasie Laat 'n antwoord Kanselleer antwoord Baie nuttig Ek wil graag die laaste deel lees op groot datastelle Hoop dit sal soon8230 d bloggers soos hierdie kom: In my laaste sin Ek het probeer om aan te dui waarom dit help swaai punt fout. As twee waardes is min of meer dieselfde orde van grootte, dan voeg hulle minder presisie verloor as wanneer jy 'n baie groot aantal by 'n baie klein een. Die kode kombineer quotadjacentquot waardes op 'n wyse dat selfs intermediêre somme altyd redelik naby in grootte moet wees, om die drywende punt fout te minimaliseer. Niks is fool proof maar hierdie metode het 'n paar baie swak geïmplementeer projekte in produksie gered. â € Mayur Patel 15 Desember 14 by 17:22 Alleo: In plaas van doen 'n toevoeging per waarde, you39ll doen twee. Die bewys is dieselfde as die bietjie daarby probleem. Maar die punt van hierdie antwoord is nie noodwendig prestasie, maar presisie. Geheue gebruik vir gemiddeld 64-bit waardes sou nie meer as 64 elemente in die kas, so it39s vriendelike in geheue gebruik sowel. â € Mayur Patel 29 Desember 14 by 17:04 UPD: meer doeltreffende oplossings is deur Alleo en jasaarim voorgestel. Jy kan np. convolve gebruik vir die volgende: Die modus argument spesifiseer hoe om die rande te hanteer. Ek het die geld af hier, want ek dink dis hoe die meeste mense verwag hardloop gemiddelde om te werk, maar jy kan ander prioriteite het. Hier is 'n plot wat die verskil tussen die modes illustreer: Jy kan 'n lopende bereken bedoel met: Gelukkig Numpy sluit 'n oprollen funksie wat ons kan gebruik om dinge te bespoedig. Die lopende gemiddelde is gelykstaande aan convolving x met 'n vektor wat N lang, met alle lede gelyk aan 1 / N. Die Numpy implementering van oprollen sluit die begin verbygaande, sodat jy die eerste N-1 punte te verwyder: Op my rekenaar, die vinnige weergawe is 20-30 keer vinniger, afhangende van die lengte van die insette vektor en grootte van die gemiddelde venster . Let daarop dat oprollen insluit 'n dieselfde modus wat lyk asof dit die begin verbygaande kwessie moet aanspreek, maar dit split dit tussen die begin en einde. Dit verwyder die verbygaande van die einde, en die begin doesn39t een het. Wel, ek dink it39s 'n kwessie van prioriteite, ek don39t dieselfde aantal resultate moet op die koste om 'n helling na nul dat isn39t daar in die data. BTW, hier is 'n opdrag aan die verskil tussen die modes vertoon: modes (39full39, 39same39, 39valid39) plot (oprollen (kinders ((200,)), kinders ((50,)) 4750, modem)) vir m in modes as (-10, 251, -.1, 1.1) legende (modes, loc39lower center39) (met pyplot en Numpy ingevoer). â € lapis 24 Maart 14 by 13:56 I39m altyd vererg deur seinverwerking funksie wat uitset seine van verskillende vorm terug te keer as die insetseine wanneer beide insette en uitsette is van dieselfde aard (bv beide temporale seine). Dit breek die korrespondensie met verwante onafhanklike veranderlike (bv tyd, frekwensie) maak plot of vergelyking nie 'n direkte saak. In elk geval, as jy die gevoel te deel, kan jy die laaste reëls van die voorgestelde funksie as ynp. convolve (w / w. sum (), S, mode39same39) terugkeer ywindowlen-1 :-( windowlen-1) uitvoering maak Christelike verander O39Reilly 25 Augustus 15 by 19:56 lapis Ja, maar kan sê dat jy cumsum metode gebruik op die eerste blok en stoor jou rollende gemiddelde skikking vir die volgende blok. elke tik daarna moet jy net die nuutste bewegende gemiddelde waarde voeg tot jou rollende verskeidenheid in die stoor. Die gebruik van hierdie metode you39re nie herbereken dinge you39ve reeds bereken: Op die eerste regmerkie cumsum jy daarna jou net voeg die quotmean van die laaste tydperk elementsquot wat vinniger vir alle daaropvolgende bosluise is 2x. â € litepresence 10 Junie by 12: 29numpy. average Axis waarlangs om gemiddeld 'n. As een. gemiddelde gedoen oor die plat skikking. gewigte. arraylike, opsioneel 'n verskeidenheid van gewigte wat verband hou met die waardes in 'n. Elke waarde in 'n bydrae lewer tot die gemiddelde volgens sy verwante gewig. Die gewigte array kan óf 1-D (in welke geval moet sy lengte van die grootte van 'n langs die gegewe as wees) of van dieselfde vorm as 'n. As weightsNone. dan sal al die data in 'n word aanvaar dat 'n gewig gelyk aan een het. teruggekeer . Bool, opsionele Standaard is Vals. As dit waar is. die tuple (gemiddelde. sumofweights) teruggestuur, anders net die gemiddelde teruggestuur. As weightsNone. sumofweights is gelykstaande aan die aantal elemente waaroor die gemiddelde geneem. gemiddelde, sumofweights. arraytype of dubbel terug die gemiddelde langs die gespesifiseerde as. Wanneer teruggekeer waar is. terugkeer 'n tuple met die gemiddelde as die eerste element en die som van die gewigte as die tweede element. Die tipe terugkeer is Float as a van heelgetal tipe, anders is dit van dieselfde soort as 'n. sumofweights is van dieselfde soort as die gemiddelde. Hmmm, dit lyk hierdie quoteasy te funksioneer implementquot is eintlik redelik maklik om te kry verkeerd en het 'n goeie gesprek oor geheue doeltreffendheid bevorder. I39m gelukkig om opblaas het as dit beteken dat die wete dat something39s is reg gedoen. â € Richard September 20 14 by 19:23 NumPys gebrek aan 'n spesifieke domein-spesifieke funksie is dalk te danke aan die Core Spanne dissipline en getrouheid aan NumPys eerste aanwysing: bied 'n N-dimensionele skikking tipe. asook funksies vir die skep, en kruip die skikkings. Soos baie fundamentele doelwitte, hierdie een is nie klein en Numpy doen dit briljant. Die (baie) groter Scipy bevat 'n veel groter versameling van domein-spesifieke biblioteke (genoem subpakette insluit deur Scipy devs) - byvoorbeeld, numeriese optimalisering (optimaliseer), sein Verwerk (sein), en integraalrekening (integreer). My raaiskoot is dat die funksie wat jy soek is in ten minste een van die Scipy subpakette insluit (scipy. signal miskien) Maar ek sal eers kyk in die versameling van Scipy scikits. identifiseer die relevante scikit (s) en kyk vir die funksie van belang daar. Scikits is (bv scikits-beeld. Scikits-leer. Ens) onafhanklik van mekaar ontwikkel pakkette wat gebaseer is op Numpy / Scipy en gerig word aan 'n bepaalde tegniese dissipline Verskeie van hulle was (in die besonder, die ontsagwekkende OpenOpt vir numeriese optimalisering) is hoog aangeskryf, volwasse projekte lank voor die keuse onder die relatief nuwe scikits rubriek te woon. Die Scikits tuisblad graag bogenoemde lyste ongeveer 30 sulke scikits. al ten minste 'n paar van diegene nie meer onder aktiewe ontwikkeling. Na aanleiding van hierdie raad sal jy egter lei tot scikits-tijdreeksen, wat pakket is nie meer onder aktiewe ontwikkeling In effek, het Pandas geword, AFAIK, die de facto Numpy - gebaseerde tydreekse biblioteek. Pandas het verskeie funksies wat gebruik kan word om 'n bewegende gemiddelde die eenvoudigste van hierdie is waarskynlik rollingmean bereken. wat jy gebruik soos so: Nou, net noem die funksie rollingmean verby in die reeks voorwerp en 'n venster grootte. wat in my voorbeeld hieronder is 10 dae. bevestig dat dit gewerk het - Bv. in vergelyking waardes 10 - 15 in die oorspronklike reeks teenoor die nuwe reeks reëlmatige met rollende beteken Die funksie rollingmean, saam met ongeveer 'n dosyn of so ander funksie is informeel gegroepeer in die dokumentasie Pandas onder die rubriek beweeg venster funksies 'n tweede, wat verband hou groep funksies in Pandas word na verwys as eksponensieel-gelaaide funksies (bv ewma. wat eksponensieel bereken beweeg geweegde gemiddelde). Die feit dat hierdie tweede groep is nie ingesluit in die eerste (bewegende venster funksies) is miskien omdat die eksponensieel-geweeg transforms hoef staatmaak op 'n vaste-lengte venster
No comments:
Post a Comment