Función Numpy De Media Móvil

Nuestro primer paso es trazar un gráfico que muestra los promedios de dos matrices. Let8217s crear dos matrices xey, y trazarlos. X será de 1 a 10. Y y tendrá esos mismos elementos en un orden aleatorio. Esto nos ayudará a verificar que efectivamente nuestro promedio es correcto. Let8217s aleatorizar el orden de nuestros elementos en y una vez más y trazar de nuevo: Con respecto a y let8217s ver cómo se comporta el medio móvil: En el próximo tutorial vamos a trazar las medias móviles. Como esto: Navegación de artículos relacionados Deja un comentario Cancelar respuesta d bloggers gusta esto: Hmmm, parece que este quoteasy para implementar la función es realmente muy fácil de equivocarse y ha fomentado una buena discusión sobre la eficiencia de la memoria. Me alegro de tener hinchazón si significa saber que algo se ha hecho bien. Ndash Richard Sep 20 14 at 19:23 NumPys carencia de una función específica de dominio específico es quizás debido a la disciplina de los Equipos Core y la fidelidad a NumPys principal directiva: proporcionar un tipo de matriz N-dimensional. Así como funciones para crear e indexar esas matrices. Como muchos objetivos fundacionales, este no es pequeño, y NumPy lo hace brillantemente. La SciPy (mucho) más grande contiene una colección mucho mayor de bibliotecas específicas de dominio (llamadas subpaquetes por SciPy devs), por ejemplo, optimización numérica (optimizar), procesamiento de señal (señal) y cálculo integral (integrar). Mi conjetura es que la función que está después está en por lo menos uno de los subpaquetes de SciPy (scipy. signal quizás) sin embargo, miraría primero en la colección de SciPy scikits. Identificar el (los) científico (s) relevante (s) y buscar la función de interés allí. Scikits son desarrollados independientemente paquetes basados ​​en NumPy / SciPy y dirigidos a una disciplina técnica particular (por ejemplo, scikits-image, scikits-learn, etc.) Varios de estos fueron (en particular, el impresionante OpenOpt para la optimización numérica) Proyectos mucho antes de elegir para residir bajo la rúbrica relativamente nueva de scikits. La página web de Scikits gustaba de listar alrededor de 30 tal scikits. Aunque al menos varios de ellos ya no están en desarrollo activo. Siguiendo este consejo te llevaría a scikits-timeseries sin embargo, ese paquete ya no está en desarrollo activo. En efecto, Pandas se ha convertido, AFAIK, la biblioteca de series de tiempo basada en NumPy. Pandas tiene varias funciones que se pueden utilizar para calcular un promedio móvil, el más simple de estos es probablemente rollingmean. Que se utiliza de la siguiente manera: Ahora, sólo tiene que llamar a la función rollingmean pasando en el objeto Series y un tamaño de ventana. Que en mi ejemplo a continuación es de 10 días. Verificar que funcionó - por ejemplo. Los valores comparados 10-15 en la serie original versus la nueva serie suavizado con la media de balanceo La función rollingmean, junto con una docena de otras funciones se agrupan informalmente en la documentación Pandas bajo la rubrica de funciones de ventana móvil un segundo grupo relacionado de funciones En Pandas se denomina funciones exponencialmente ponderadas (por ejemplo, ewma., Que calcula el promedio ponderado que se mueve exponencialmente). El hecho de que este segundo grupo no está incluido en la primera (mover las funciones de la ventana) es tal vez porque las transformadas ponderadas exponencialmente no dependen de una ventana de longitud fija. Anteriormente se introdujo cómo crear promedios móviles usando python. Este tutorial será una continuación de este tema. Un promedio móvil en el contexto de la estadística, también llamado promedio de balanceo / funcionamiento, es un tipo de respuesta de impulso finito. En nuestro tutorial anterior hemos trazado los valores de los arrays xyy: Let8217s traza x en contra de la media móvil de y que llamaremos yMA: Primero, let8217s ecualizar la longitud de ambos arrays: Y para mostrar esto en contexto: Gráfico: Para ayudar a entender esto, let8217s trazar dos relaciones diferentes: x vs yy x vs MAy: El promedio móvil aquí es la parcela verde que comienza a las 3: Compartir esto: Como este: Navegación de los artículos relacionados Deja un comentario Cancelar respuesta Very useful Me gustaría leer la última parte sobre grandes conjuntos de datos Espero que llegue pronto8230 d bloggers como este: