Np Média Móvel

Hmmm, parece que este fácil de implementar a função é realmente muito fácil de errar e tem promovido uma boa discussão sobre a eficiência da memória Estou feliz por ter bloat se isso significa saber que algo foi feito certo Richard Sep 20 14 às 19 23.NumPy A falta de uma determinada função específica do domínio é talvez devido à disciplina da equipe de núcleo e fidelidade à diretriz principal de NumPy fornecer um tipo de matriz N-dimensional, bem como funções para criar e indexar esses arrays Como muitos objetivos fundamentais, este Não é pequena e NumPy faz isso brilhantemente. A SciPy muito maior contém uma coleção muito maior de bibliotecas específicas de domínio chamadas subpacotes por devs da SciPy - por exemplo, otimização de otimização numérica, sinal de processamento de sinal e integração integral de cálculo. Que a função que você está depois está em pelo menos um dos subpacotes SciPy talvez no entanto, eu iria olhar primeiro na coleção SciPy scikits identificar os scikit s relevantes e procurar A função de interesse lá. Scikits são desenvolvidos independentemente pacotes baseados em NumPy SciPy e direcionados a uma disciplina técnica particular eg scikits-image scikits-learn etc Vários destes foram, em particular, o incrível OpenOpt para otimização numérica foram altamente considerados, projetos maduros longo Antes de escolher para residir sob a rubrica de Scikits relativamente novo A página inicial de Scikits gostava de listas acima de cerca de 30 scikits tais embora pelo menos vários deles não estão mais em desenvolvimento ativo. Seguindo esse conselho levaria você a scikits-timeseries no entanto, esse pacote não é Mais tempo em desenvolvimento ativo Em vigor, Pandas tornou-se, AFAIK, o NumPy de facto série library. Pandas série tem várias funções que podem ser usadas para calcular uma média móvel a mais simples destes é provavelmente rollingmean que você usa como so. Now , Basta chamar a função rollingmean passando no objeto Series e um tamanho de janela que no meu exemplo abaixo é 10 days. verify que w Por exemplo, os valores comparados 10-15 na série original versus a nova série suavizada com média de rolamento. A função rollingmean, juntamente com cerca de uma dúzia de outras funções são agrupadas informalmente na documentação Pandas sob a rubrica move janela funciona um segundo , Grupo relacionado de funções em Pandas é referido como funções exponencialmente ponderadas, por exemplo, ewma, que calcula a média ponderada em movimento exponencial. O fato de que este segundo grupo não está incluído nas primeiras funções de janela móvel talvez porque as transformações ponderadas exponencialmente não dependem Uma janela de comprimento fixo. Respondida Jan 14 13 at 6 38.Eu sei que esta é uma velha questão, mas aqui está uma solução que doesn t usar qualquer estrutura de dados extra ou bibliotecas É linear no número de elementos da lista de entrada e Eu não consigo pensar em qualquer outra maneira de torná-lo mais eficiente, na verdade, se alguém sabe de uma maneira melhor para alocar o resultado, por favor me avise know. NOTE isso seria muito mais rápido usando um numpy arr Ay em vez de uma lista, mas eu queria eliminar todas as dependências Também seria possível melhorar o desempenho por multi-threaded execução. A função assume que a lista de entrada é um dimensional, por isso tenha cuidado. UPD soluções mais eficientes foram propostas por Alleo e jasaarim. You pode usar para that. The modo argumento especifica como lidar com as bordas eu escolhi o modo válido aqui porque eu acho que s como a maioria das pessoas esperam correr significa trabalhar, mas você pode ter outras prioridades Aqui está um lote que Ilustra a diferença entre os modos. contestada Mar 24 14 a 22 01.I como esta solução, porque é limpa uma linha e trabalho relativamente eficiente feito dentro numpy Mas Alleo s Solução eficiente usando tem melhor complexidade Ulrich Stern Sep 25 15 em 0 31. Você pode calcular uma média de execução com. Felizmente, numpy inclui uma função convolve que podemos usar para acelerar as coisas A média de execução é equivalente a convolução x com um vetor que é longo N, com todos os membros igual a 1 N A implementação numpy de convolve inclui o transiente inicial, então você tem que remover os primeiros pontos N-1. Na minha máquina, a versão rápida é 20-30 vezes mais rápida, dependendo do comprimento do vetor de entrada e do tamanho da janela de média. Note que convolve não incluem um mesmo modo que parece que ele deve abordar a questão transitória de partida, mas ele divide-lo entre o início eo fim. It remove o transitório do final, eo início não tem um bem, eu acho que ele É uma questão de prioridades, eu não preciso do mesmo número de resultados à custa de obter uma inclinação em direção a zero que isn t lá no BTW dados, aqui está um comando para mostrar a diferença entre os modos de modos cheio, mesma parcela, válido Convolve os 200,, uns 50, 50, modo m para m nos modos eixo -10, 251, - 1, 1 1 modos de legenda, loc centro inferior com pyplot e numpy importado lapis Mar 24 14 at 13 56.pandas é mais adequado Para isso do NumPy ou SciPy Sua função rollingmean faz o trabalho conveniente Ly Ele também retorna um array NumPy quando a entrada é um array. It é difícil de bater rollingmean no desempenho com qualquer implementação personalizada Python puro Aqui está um exemplo de desempenho contra duas das soluções propostas. Há também boas opções de como lidar Com os valores de borda. Eu sempre estou irritado pela função de processamento de sinal que retornam sinais de saída de forma diferente do que os sinais de entrada quando ambas as entradas e saídas são da mesma natureza, por exemplo, ambos os sinais temporais quebra a correspondência com a variável independente relacionada eg tempo, Fazendo a plotagem ou a comparação não uma matéria direta de qualquer maneira, se você compartilha do sentimento, você pôde querer mudar as últimas linhas da função proposta como o mesmo retorno e windowlen-1 - windowlen-1 Christian O Reilly agosto 25 15 em 19 56.A Pouco tarde para a festa, mas eu fiz a minha própria função pouco que não envolver em torno das extremidades ou almofadas com zeros que são usados ​​para encontrar a média, bem como um tratamento adicional é, que também Re-amostras do sinal em pontos espaçados linearmente Personalizar o código à vontade para obter outras características. O método é uma multiplicação de matriz simples com um kernel normalizado gaussiano. Um uso simples em um sinal sinusoidal com ruído distribuído normal adicionado. Esta questão é agora mesmo Mais velho do que quando NeXuS escreveu sobre isso no mês passado, MAS eu gosto de como seu código lida com borda casos No entanto, porque é uma média móvel simples, s resultados ficam atrás dos dados que se aplicam a eu pensei que lidando com borda casos em um mais Satisfatória maneira de NumPy s modos válidos mesmo e completo poderia ser alcançado através da aplicação de uma abordagem semelhante a um convolution método baseado. Minha contribuição usa uma média de execução central para alinhar os seus resultados com os seus dados Quando existem dois pontos disponíveis para o tamanho completo Janela a ser usada, as médias correntes são calculadas a partir de janelas sucessivamente menores nas bordas da matriz Na verdade, a partir de janelas sucessivamente maiores, mas isso é um detalhe de implementação. É relativamente lento Porque usa convolve e poderia provavelmente ser spruced acima completamente muito por um Pythonista verdadeiro, entretanto, eu acredito que a idéia stands. answered janeiro 2 em 0 28. é agradável mas lento quando a largura da janela cresce grande Algumas respostas fornecem algoritmos mais effecient Com mas parecem incapazes de lidar com valores de limite Eu próprio implementou um algoritmo que pode lidar com este problema bem, se este problema é declarado como. Input parâmetro mergenum pode ser pensado como 2 windowwidth 1.Eu sei que este código é um pouco ilegível se u Acho útil e quer algumas expansões, por favor me avise e eu vou atualizar esta resposta Uma vez que escrever uma explicação pode custar-me muito tempo, espero que eu fazê-lo apenas quando alguém precisa dele Por favor, perdoe-me para a minha preguiça. Interessado em sua versão original. É ainda mais ilegível a primeira solução se livrar do problema de borda por zeros de preenchimento em torno da matriz, mas a segunda solução postada aqui lida com ela de uma maneira dura e direta. Em minha última frase eu estava tentando indicat E por que ele ajuda o erro de ponto flutuante Se dois valores são aproximadamente a mesma ordem de grandeza, em seguida, adicioná-los perde menos precisão do que se você adicionou um número muito grande para um muito pequeno O código combina valores adjacentes de uma forma que mesmo somas intermediárias deve Sempre ser razoavelmente próximo em magnitude, para minimizar o erro de ponto flutuante Nada é à prova de tolo, mas este método salvou um casal muito mal implementado projetos em produção Mayur Patel 15 Dez 14 em 17 22. Alleo Em vez de fazer uma adição por valor, você ll Estar fazendo dois A prova é o mesmo que o problema de bit-flipping No entanto, o ponto desta resposta não é necessariamente desempenho, mas precisão Uso de memória para a média de 64 bits valores não excederia 64 elementos no cache, por isso é amigável em Uso de memória Mayur Patel Dec 29 14 em 17 04.Os exemplos a seguir produz uma média móvel dos valores WINDOW precedentes Truncamos os primeiros valores WINDOW -1 uma vez que não podemos encontrar a média antes de t Hem O comportamento padrão para convolução é assumir que os valores antes do início de nossa seqüência são 0 Mais formalmente, construímos a seqüência y para a seqüência x onde yi xi xi 1 xin n. Esto faz uso de numpy s convolução função Esta é uma A operação de média móvel de propósito geral. A alteração de ponderações torna alguns valores mais importantes a compensação apropriadamente permite que você visualize a média em torno do ponto em vez de antes do ponto. Em vez de truncar os valores, podemos fixar os valores iniciais no lugar, como ilustrado neste exemplo.