Przenoszący średnio scipy

Hmmm, wydaje się, że ta łatwa do wdrożenia funkcja jest całkiem łatwa do złego i popierała dobrą dyskusję na temat efektywności pamięci Chętnie się rozkwitam, jeśli znaczy, że coś zostało zrobione prawy Richard Sep 20 14 w 19 23.NumPy brak specyficznej specyfiki domeny jest prawdopodobnie związany z dyscypliną Core Team i wiernością pierwszemu standardowi NumPy, zapewniając N-wymiarowy typ tablicy oraz funkcje do tworzenia i indeksowania tych tablic Podobnie jak wiele założeń podstawowych, ta nie jest mały, a NumPy robi to wspaniale. Dużo większa SciPy zawiera znacznie większą kolekcję domenowych bibliotek zwanych podpakietami przez SciPy devs - na przykład optymalizację optymalizacji numerycznej, sygnał procesowy sygnału i integralną całość integracji. że twoja funkcja jest przynajmniej w jednym z podpakietów SciPy, być może jednak najpierw spróbowałem znaleźć kolekcję science-fiction SciPy zidentyfikować odpowiednie scikity i poszukać funkcja zainteresowania. Scikity są niezależnie opracowane pakiety oparte na programie NumPy SciPy i kierowane do konkretnej dyscypliny technicznej, np. scikits-image scikits-learn etc Kilka z nich było w szczególności niesamowite, OpenOpt dla optymalizacji numerycznej były wysoko oceniane, dojrzałe projekty długie zanim zdecydujesz się zamieszkać w stosunkowo nowych rubrykach scikits Strona dominikańska odwiedziła ponad 30 takich scikitów, chociaż przynajmniej niektóre z nich nie są już aktywne. Poniższa rada prowadziłaby do scikits-timeseries, jednakże ten pakiet nie ma dłużej w aktywnym rozwoju W efekcie, Pandas stał się, AFAIK, de facto NumPy opartej na szeregach bibliotek. Pandas ma kilka funkcji, które można wykorzystać do obliczenia średniej ruchomej najprostszym z nich jest prawdopodobnie rollingmean, które używasz tak jak teraz. , wystarczy wywołać funkcję rollingmean przechodzącą w obiekcie Series i rozmiar okna, który w poniższym przykładzie to 10 dni. Zweryfikuj, że w orked - np. porównywalne wartości 10 - 15 w oryginalnych seriach w porównaniu do nowych serii wygładzonych środkiem walcowniczym. Funkcja rollingmean wraz z około kilkunastu innymi funkcjami jest nieformalnie zgrupowana w dokumentacji Pandas w rubryce, , związana z nimi grupa funkcji w Pandas jest określana jako funkcje ważności wykładniczej, np. ewma, która oblicza wykładniczo zwiększoną ważoną średnią. Fakt, że ta druga grupa nie jest włączona do pierwszych funkcji ruchomych okien może wynika z faktu, że transformowane wykładniczo wykłady nie zależą od okno o stałej długości. odpowiedzi 14 stycznia 13 na 6 38. Wiem, że to stare pytanie, ale jest to rozwiązanie, które nie używa żadnych dodatkowych struktur danych lub bibliotek Jest liniowy w liczbie elementów listy wejściowej i Nie mogę myśleć o jakimkolwiek innym sposobie, aby uczynić go bardziej skutecznym, jeśli ktoś wie o lepszym sposobie przydzielania wyniku, proszę dać mi znać. UWAGA to byłoby znacznie szybsze przy użyciu numpy arr ay zamiast listy, ale chciałem wyeliminować wszystkie zależności Można by również poprawić wydajność przez wielowątkowe wykonanie. Funkcja zakłada, że ​​lista wejściowa jest w jednym wymiarze, więc bądź ostrożna. UPD bardziej wydajne rozwiązania zostały zaproponowane przez Alleo i jasaarim. You może używać do tego. Argument mode określa, jak sobie radzić z krawędziami Wybrałem tutaj prawidłowy tryb, ponieważ myślę, że to, jak większość ludzi spodziewa się, że działa, ale może masz inne priorytety Oto spisek, ilustruje różnicę między trybach. Odpowiedź 24 marca w 22 01. Lubię to rozwiązanie, ponieważ jest czysta jedna linia i stosunkowo wydajna praca wykonana wewnątrz numpy Ale Alleo s Skuteczne rozwiązanie przy użyciu lepszej złożoności Ulrich Stern 25 września 15 w 0 31. Można obliczyć średnią bieżącej z. Na szczęście numpy zawiera funkcję splądrowania, którą możemy użyć do przyspieszenia czynności. Średnia bieżąca jest równoważna x x z wektorem o długości N, ze wszystkimi członami równymi 1 N Numeryczne wdrożenie convolve obejmuje początkowe przejściowe, więc musisz usunąć pierwsze punkty N-1. Na mojej maszynie szybka wersja jest 20-30 razy szybsza, w zależności od długości wektora wejściowego i wielkości okna średniej. Pamiętaj, że convolve zawiera ten sam tryb, który wydaje się, że powinien on odnosić się do początkowej przejściowej kwestii, ale dzieli ją od początku i końca. Usuwa przejście od końca, a początek nie ma jednego. to priorytetów, nie potrzebuję tej samej liczby wyników na koszt uzyskania stoku w kierunku zero, który nie ma w danych BTW, tutaj jest polecenie, aby pokazać różnicę między trybami tryby pełny, taki sam, ważny wykres 200,, 50, 50, tryb m dla osi w trybach -10, 251, - 1, 1 1 tryby legendy, loc dolne centrum z pyplotem i numpy importowane lapis 24 marca w 13 56.pandas jest bardziej odpowiednie dla tego niż NumPy lub SciPy Jego funkcja roli ułatwia pracę ly Zwraca również tablicę NumPy, gdy dane wejściowe są tablicą. Trudno pokonać walcowanie w wydajności z dowolną niestandardową implementacją Pythona Oto przykładowa wydajność w stosunku do dwóch zaproponowanych rozwiązań. Są też ładne opcje, jak sobie radzić z wartościami krawędzi. I m zawsze zirytowany przez funkcję przetwarzania sygnału, która zwraca sygnały wyjściowe o różnym kształcie niż sygnały wejściowe, gdy oba wejścia i wyjścia mają taki sam charakter, np. zarówno sygnały czasowe łamie korespondencję ze związaną niezależną zmienną, np. czas, częstotliwość czyniąc spisek lub porównanie, nie ma to żadnego znaczenia, jeśli podzielisz to uczucie, możesz zmienić ostatnie linie proponowanej funkcji jako ten sam powrót. trochę późno na imprezę, ale ja zrobiłem własną własną funkcję, która NIE owija się wokół końców lub wkładek z zera, które są następnie wykorzystywane do znalezienia średniej jak również jako kolejny traktować, że to również powtórzyć próbkowanie sygnału w punktach rozmieszczonych liniowo Dostosuj kod na żądanie, aby uzyskać inne funkcje. Metoda jest prostym mnożeniem matrycy ze znormalizowanym jądrem Gaussa. Prosty sposób użycia na sinusoidalnym sygnale z dodatkiem normalnego rozproszenia szumu. To pytanie jest teraz nawet starszy niż kiedy NeXuS napisał o tym w zeszłym miesiącu, ale jak jego kod dotyczy przypadków krawędzi Jednak, ponieważ jest to prosta średnia ruchoma, wyniki są opóźnione w stosunku do danych, które dotyczą do myślenia, że ​​zajmowanie się sprawami krawędzi w bardziej satysfakcjonujący sposób niż tryby NumPy w tym samym zakresie i pełne może być osiągnięty przez zastosowanie podobnego podejścia do metody opartej na splocie. Mój wkład wykorzystuje centralną średnią przebiegu, aby wyrównać ich wyniki z ich danymi Gdy w przypadku pełnego rozmiaru Okno to ma być używane, średnie uliczne są obliczane z kolejno mniejszych okien na krawędziach tablicy Prawdę mówiąc, z kolejno większych okien, ale to jest szczegółowo implementacji. Jest stosunkowo wolny ponieważ używa wiolonczelu i prawdopodobnie może być sprobany całkiem sporo przez prawdziwą Pythonistę, jednak wierzę, że idea stanął. 2 stycznia na 0 28. jest ładna, ale powolna, gdy szerokość okna rośnie Duża Niektóre odpowiedzi zapewniają bardziej efektywne algorytmy z ale wydaje się niezdolny do obsługi wartości krawędzi ja sam zaimplementował algorytm, który może obsłużyć ten problem dobrze, jeśli ten problem został zadeklarowany as. Input parametr mergenum można uznać za 2 windowwidth 1.I znać ten kod jest trochę nieczytelny, jeśli u znajdź to przydatne i chcesz trochę ekspansji, daj mi znać i zaktualizuję tę odpowiedź Ponieważ pisanie wyjaśnienia może kosztować mn dużo czasu, mam nadzieję, że to robię tylko wtedy, gdy ktoś potrzebuje tego Proszę wybaczyć mi za moje lenistwo. Jeśli tylko jesteś zainteresowanie jego oryginalną wersją. Jest jeszcze bardziej nieczytelne pierwsze rozwiązanie pozbywa się problemów krawędziowych przez zerowe wypełnienie wokół tablicy, ale drugie rozwiązanie opublikowało to w sposób trudny i bezpośredni. W ostatnim zdaniu próbowałem wskazać Dlaczego przyczynia się to do błędów zmiennoprzecinkowych Jeśli dwie wartości są w przybliżeniu takie same wielkości, to dodanie ich traci mniej precyzji niż przy bardzo dużej liczbie dodanej do bardzo małej Kod łączy wartości sąsiednie w taki sposób, że nawet sumy pośrednie powinny zawsze racjonalnie bliską wielkość, aby zminimalizować błąd zmiennoprzecinkowy Nic nie jest dowodem na głupotę, ale ta metoda uratowała kilka bardzo słabo zrealizowanych projektów w produkcji Mayur Patel 15 grudnia 14 w 17 22. Alleo Zamiast robić jeden dodatek na wartość, robić dwa Dowód jest taki sam jak problem z odwzorowaniem bitów Jednak punktem tej odpowiedzi niekoniecznie jest wydajność, ale precyzyjne wykorzystanie pamięci dla uśrednionych 64-bitowych wartości nie przekroczy 64 elementów w pamięci podręcznej, więc jest to przyjazne użycie pamięci oraz Mayur Patel 29 grudnia 14 w 17 04. Następujące przykłady powodują średnią ruchu poprzednich wartości WINDOW Obniżamy pierwsze wartości WINDOW -1, ponieważ możemy t znaleźć średnią przed t hem Domyślnym zachowaniem dla splotów jest założenie, że wartości przed rozpoczęciem naszej sekwencji są 0 Więcej formalnie tworzymy sekwencję y dla sekwencji x, gdzie yi xi xi 1 xin n. This korzysta z funkcji konwekcji numpy s Jest to średnia ważona zmiana średniej ruchomej operacji. Zmiana ciężaru powoduje, że niektóre ważniejsze wartości wyrównywania pozwalają w normalny sposób wyświetlać średnią wartość jako punkt wokół, a nie przed punktem. Zamiast truncating wartości możemy ustalać wartości początkowe w miejscu, jak pokazano w tym przykładzie.