Numpy Moving Average Convolve




Numpy Moving Average ConvolveEu estou escrevendo uma funcao de media movel que usa a funcao convolve em numpy, que deve ser equivalente a uma media movel ponderada Quando meus pesos sao todos iguais como em uma media aritmetica simples, ele funciona bem. No entanto, quando eu tento usar uma ponderada Em vez de para os mesmos dados 3 667,4 667,5 667,6 667 Eu espero, eu get. Se eu remover a bandeira valida, eu nem vejo os valores corretos que eu realmente gostaria de usar convolve para o WMA, bem como MA como faz o codigo mais limpo mesmo codigo, pesos diferentes e de outra forma eu acho que eu vou ter que percorrer todos os dados e tomar slices. Any ideias sobre este comportamento. Python Examples. The seguintes sao 13 exemplos de codigo para mostrar Como usar Eles sao extraidos de projetos open source Python Voce pode clicar para votar ate os exemplos que voce gosta, ou clique para votar nos exemplos que voce nao gosta Seus votos serao usados ??em nosso sistema para extrair mais exemplos de alta qualidade. Tambem pode verificar todas as funcoes disponiveis classes do modulo numpy Ou tente a funcao de pesquisa. A partir de projeto de faisca em ferramentas de diretorio em arquivo de origem. Do projeto CommPy em diretorio commpy channelcoding em arquivo de origem. De projeto CommPy em diretorio commpy channelcoding em arquivo de origem. De projeto pybv em diretorio src pybv mundos em arquivo de origem. Do projeto paperwalking sob o diretorio decodificador no arquivo de fonte. Do projeto nupic sob o diretorio regioes nupic ImageSensorFilters no arquivo de fonte. Do projeto clojure-nltk sob recursos de diretorio nltk tokenize em arquivo de fonte. De projeto jazzparser em diretorio lib nltk tokenize em arquivo de fonte. Facet-calibration-master em diretorio facet-calibracao-pipeline scripts em arquivo de origem. From projeto capo em diretorio dcj cals em arquivo de origem. From projeto Capitol-Palavras em diretorio cwodsite cwodapi em arquivo de origem. From projeto nltk sob diretorio nltk tokenize em fonte File. From projeto procgraph em diretorio src procgraphnumpyops em arquivo de origem. Por favor, habilite JavaScript para v Eu sei que esta e uma velha questao, mas aqui esta uma solucao que doesn t usar qualquer estrutura de dados extra ou bibliotecas E linear no numero de elementos da lista de entrada e nao consigo pensar em qualquer outra forma Para torna-lo mais eficiente, na verdade, se alguem sabe de uma maneira melhor para alocar o resultado, por favor me avise know. NOTE isso seria muito mais rapido usando uma matriz numpy em vez de uma lista, mas eu queria eliminar todas as dependencias Tambem seria possivel Para melhorar o desempenho por multi-threaded execucao. A funcao assume que a lista de entrada e um dimensional, por isso tenha cuidado. UPD solucoes mais eficientes foram propostas por Alleo e jasaarim. You pode usar para that. The modo argumento especifica como lidar com o Bordas Eu escolhi o modo valido aqui, porque eu acho que e como a maioria das pessoas esperam correr media para o trabalho, mas voce pode ter outras prioridades Aqui esta um grafico que ilustra a diferenca entre os modes. answered Mar 24 14 at 22 01.I like this solucao Porque e limpa uma linha e trabalho relativamente eficiente feito dentro numpy Mas Alleo s Solucao eficiente usando tem melhor complexidade Ulrich Stern Sep 25 15 em 0 31. Voce pode calcular uma corrida media com. Felizmente, numpy inclui uma funcao convolve que podemos usar Para acelerar as coisas A media de execucao e equivalente a convolver x com um vetor que e N longo, com todos os membros igual a 1 N A implementacao numpy de convolve inclui o transiente inicial, entao voce tem que remover os primeiros pontos N-1. Minha maquina, a versao rapida e 20-30 vezes mais rapida, dependendo do comprimento do vetor de entrada e tamanho da janela de media. Note que convolve nao incluem um mesmo modo que parece que ele deve abordar a questao transitoria inicial, mas divide Ele entre o comeco eo fim. Remove o transiente do fim eo comeco nao tem um Bem, eu acho que e uma questao de prioridades, eu nao preciso do mesmo numero de resultados a custa de obter uma inclinacao em direcao a zer O que nao esta la nos dados BTW, aqui esta um comando para mostrar a diferenca entre os modos de modos cheio, mesmo, convenio convolucao valido 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 em 13 56.pandas e mais adequado para isso do que NumPy ou SciPy Sua funcao rollingmean faz o trabalho convenientemente Ele tambem retorna um array NumPy quando a entrada E um array. It e dificil de bater rollingmean no desempenho com qualquer implementacao de Python puro personalizado Aqui esta um exemplo de desempenho contra duas das solucoes propostas. Ha tambem opcoes agradaveis ??sobre como lidar com os valores de borda. Eu estou sempre irritado por Funcao de processamento de sinal que retornam sinais de saida de forma diferente dos sinais de entrada quando ambas as entradas e saidas sao da mesma natureza, por exemplo, ambos os sinais temporais quebra a correspondencia com a variavel independente relacionada, por exemplo, tempo, frequencia fazendo plotagem ou comparacao nao Uma questao direta de qualquer maneira, se voce compartilhar o sentimento, voce pode querer mudar as ultimas linhas da funcao proposta como o mesmo retorno xml feed Um pouco tarde para a festa , Mas eu fiz minha propria funcao pouco que nao envolve em torno das extremidades ou almofadas com zeros que sao usados ??para encontrar a media, bem como um tratamento adicional e, que tambem re-amostras do sinal em pontos espacados linearmente Personalizar o Codigo a vontade para obter outros recursos. O metodo e uma multiplicacao de matriz simples com um kernel normalizado gaussiano. Um uso simples em um sinal sinusoidal com normal adicionado de ruido distribuido. Esta questao e agora ainda mais antiga do que quando NeXuS escreveu sobre isso no mes passado, MAS Eu gosto de como seu codigo lida com os casos de borda No entanto, porque e uma media movel simples, ele s resultados ficam atras dos dados que se aplicam a eu pensei que lidar com borda casos de uma forma mais satisfatoria do que NumPy s modos validos mesmo e completo poderia Ser alcancado aplicando um Milar para um metodo baseado em convolucao. Minha contribuicao usa uma media de execucao central para alinhar seus resultados com seus dados. Quando ha dois poucos pontos disponiveis para a janela de tamanho completo a ser usada, as medias correntes sao calculadas a partir de janelas sucessivamente menores nas bordas Do array Na verdade, a partir de janelas sucessivamente maiores, mas isso e um detalhe de implementacao. E relativamente lento, porque ele usa convolve e provavelmente poderia ser arrumado muito por um verdadeiro Pythonista, no entanto, acredito que a ideia e. 2 em 0 28. e bom, mas lento quando a largura da janela cresce grande Algumas respostas fornecem algoritmos mais eficientes com mas parecem incapazes de lidar com os valores de limite Eu proprio implementei um algoritmo que pode lidar com este problema bem, se este problema e declarado como. Input Parametro mergenum pode ser pensado como 2 windowwidth 1.Eu sei que este codigo e um pouco ilegivel se u encontra-lo util e deseja algumas expansoes, por favor me avise e eu vou atualizar esta resposta Sinc E escrever uma explicacao pode custar-me muito tempo, espero que eu faze-lo apenas quando alguem precisa dele Por favor, perdoe-me por minha preguica. Se apenas u estao interessados ??em sua versao original. E ainda mais ilegivel a primeira solucao se livrar da borda Problema por preencher zeros em torno da matriz, mas a segunda solucao postada aqui manipula-lo de uma maneira dura e direta. Em minha ultima frase eu estava tentando indicar por que ele ajuda o erro de ponto flutuante Se dois valores sao aproximadamente a mesma ordem de grandeza, entao Adiciona-los perde menos precisao do que se voce adicionou um numero muito grande para um muito pequeno O codigo combina valores adjacentes de uma forma que mesmo somas intermediarias devem sempre ser razoavelmente proximos em magnitude, para minimizar o erro de ponto flutuante Nada e a prova de tolo, mas isso Metodo salvou um casal projetos muito mal implementados na producao Mayur Patel 15 de dezembro 14 em 17 22. Alleo Em vez de fazer uma adicao por valor, voce vai estar fazendo dois A prova e o mesmo que o bit-flipping proble M No entanto, o ponto desta resposta nao e necessariamente desempenho, mas precisao uso de memoria para a media de valores de 64 bits nao excederia 64 elementos no cache, por isso e amigavel no uso de memoria Mayur Patel 29 de dezembro de 17 04 04.