Liukuva Keskiarvo Suodatin Scipy

Hmmm, näyttää siltä, ​​että tämä on helppo toteuttaa funktiona on oikeastaan ​​melko helppo saada väärin ja on edistänyt hyvää keskustelua muistin tehokkuudesta Olen iloinen voidessani paisuttaa, jos se tarkoittaa tietäen, että jotain on tehty oikein Richard Sep 20 14 at 19 23.NumPy koska tietyn verkkotunnuksen erityisfunktion puuttuminen johtuu kenties siitä, että Core Teamin kurinalaisuus ja uskollisuus NumPy s prime - direktiiviin tarjoavat N-ulotteisen taulukkotyypin sekä tehtävät näiden ryhmien luomiseksi ja indeksoimiseksi. Kuten monta perustavaa laatua olevaa tavoitetta, tämä ei ole pienikokoinen, ja NumPy tekee sen loistavasti. Suurempi SciPy sisältää paljon suuremman kokoelman domain-spesifisiä kirjastoja, joita kutsutaan alipaketeiksi SciPy-laitteilla - esimerkiksi numeerinen optimointioptimointi, signaalinkäsittelysignaali ja integraalilaskenta integroituvat. Että funktio, jonka olet, on ainakin jollakin SciPy-alipaketista ehkä kuitenkin, katson ensin SciPy-skikit-kokoelmasta, tunnistavat asiaankuuluvat scikit s ja etsiä kiinnostuksen funktio siellä. Sykit ovat itsenäisesti kehitettyjä paketteja, jotka perustuvat NumPy SciPy: hen ja ohjataan tiettyyn tekniseen tieteenalaan, esim. scikits-image scikits-learn jne. Useat näistä olivat erityisesti mahtava OpenOpt-numeerinen optimointi, ennen kuin päätyy asumaan suhteellisen uusiin scikits-riveihin. Scikitsin etusivulla yllättäen on listattu noin 30 tällaista scikittiä, vaikka ainakin useat niistä eivät enää ole aktiivisessa kehityksessä. Tämän neuvon johdosta saisi sinut skikit-timeeriesiin, mutta tämä paketti ei ole Pidempään aktiivisessa kehityksessä Pandas on todellisuudessa tullut AFAIK, de facto NumPy-pohjainen aikasarja kirjasto. Pandas on useita toimintoja, joita voidaan käyttää laskea liukuva keskiarvo yksinkertaisin näistä on luultavasti rollingmean jota käytät niin so. Now , soita vain funktio rollingmean kulkemalla Sarja-objektissa ja ikkunan koossa, joka alla olevassa esimerkissani on 10 päivää. Varmista, että se w Esimerkiksi vertailtavat arvot 10 - 15 alkuperäisestä sarjasta verrattuna uuteen sarjaan, joka on tasoitettu rullalla. Toiminta rollingmean ja noin kymmenkunta muuta toimintoa ovat epävirallisesti ryhmiteltyinä Pandas-dokumentaatioon otsikkorivin ikkunassa toimii toinen , Pandas-toimintojen ryhmää kutsutaan eksponentiaalipainotetuiksi funktioiksi, esim. ewma, joka laskee eksponentiaalisesti liikkuvaa painotettua keskiarvoa. Tosiasia, että tämä toinen ryhmä ei sisälly ensimmäisiin liikkuviin ikkunatoimintoihin, on ehkä siksi, että eksponentiaalipainotetut muunnokset eivät tue Kiinteäpituinen ikkuna. vastattu 14 tammikuu 13 6 38. Tiedän, että tämä on vanha kysymys, mutta tässä on ratkaisu, joka ei käytä mitään ylimääräisiä tietorakenteita tai kirjastoja. Se on lineaarinen syöttöluettelon elementtien lukumäärän ja En voi ajatella mitään muuta keinoa tehostaa itse asiassa, jos joku tietää parempi tapa jakaa tulos, kerro minulle. NOTE tämä olisi paljon nopeammin käyttäen numpy arr ay listan sijaan, mutta halusin poistaa kaikki riippuvuudet. Lisäksi olisi mahdollista parantaa suorituskykyä monisäikeisellä suorituksella. Toiminto olettaa, että syöttöluettelo on yksiulotteinen, joten ole varovainen. UPD on tehnyt tehokkaampia ratkaisuja Alleo ja jasaarim. Voit käyttää sitä. Mode-argumentti määrittää, miten käsitellä reunat valitsin kelvollisen tilan täällä, koska uskon, että s, miten useimmat ihmiset odottavat, että käytössä on keskimääräinen työ, mutta sinulla saattaa olla muita painopisteitä Tässä on juoni, joka havainnollistaa tilojen välistä eroa. Vastaus 24 maaliskuu 14 klo 22 01. I like this ratkaisu, koska se on puhdas yksi rivi ja suhteellisen tehokas työ tehdään sisällä numpy Mutta Alleo s Tehokas ratkaisu käyttää on parempi monimutkaisuus Ulrich Stern 25 syyskuu 15 klo 0 31. Voit laskea juoksevan keskiarvon. Onneksi numpy sisältää convolve-toiminnon, jota voimme käyttää nopeuttamaan asioita. Juokseva keskiarvo vastaa konvolvenssi x vektorilla, joka on N pitkä ja jonka kaikki jäsenet ovat yhtä kuin 1 N Konvolven epätäsmällinen toteutus sisältää alkavan ohimenevän, joten sinun on poistettava ensimmäiset N-1 pistettä. Laitteeni nopea versio on 20-30 kertaa nopeampi riippuen syöttövektorin pituudesta ja keskimääräisen ikkunan koosta . Huomaa, että convolve sisältää myös saman tilan, joka tuntuu siltä, ​​että sen pitäisi käsitellä alkavan ohimenevää ongelmaa, mutta se jakaa sen alku - ja loppupuolella. Se poistaa transientin loppuun ja alussa ei ole yhtä. No, luulen sen Ensinnäkin, en tarvitse yhtä paljon tuloksia kustannuksella saada kaltevuus kohti nollaa, joka ei ole siellä BTW: ssä, tässä on komento näyttää eron tilojen välillä täynnä, samaa, kelvollista tonttia konvolvet 200, 50, 50, m mode m moodeissa akseli -10, 251, - 1, 1 1 legenda-moodit, loc alhaalta keskellä pyplot ja numpy imported lapis 24 maaliskuu 14 at 13 56.pandas sopii paremmin tämä kuin NumPy tai SciPy Sen toiminto rollingmean tekee työ sopii Ly Se myös palauttaa NumPy-taulukon, kun tulo on array. It on vaikea voittaa rollingmean suorituskykyä millä tahansa mukautetun puhdasta Python täytäntöönpanoa Tässä on esimerkki suorituskykyä vastaan ​​kaksi ehdotettua ratkaisua. On myös mukavia vaihtoehtoja siitä, miten käsitellä reuna-arvoilla. Olen aina ärsytetty signaalinkäsittelytoiminnolla, joka palauttaa eri muotoisia lähtösignaaleja kuin tulosignaaleilla, kun molemmat sisääntulot ja lähdöt ovat samankaltaisia, esim. molemmat ajalliset signaalit. Se katkaisee vastaavuuden siihen liittyvän riippumattoman muuttujan kanssa, esim. aika, taajuus jos suunnitelma tai vertailu ei olekaan suoraa asiaa, jos jakat tunne, voit halutessasi muuttaa ehdotetun toiminnon viimeiset rivit saman tuottoprojektiksi. vähän myöhässä puolueelle, mutta olen tehnyt oman pienen tehtävän, joka ei kierrä päitä tai tyynyjä nollilla, joita sitten käytetään keskimääräisen löytämiseen. Uudelleen näytteet signaalin lineaarisesti välein pisteitä Mukauta koodi halutessaan saada muita ominaisuuksia. Menetelmä on yksinkertainen matriisi kertolasku normalisoidulla Gaussin ytimellä. Yksinkertainen käyttö sinimuotoisella signaalilla, jossa lisätään normaalia jaettua kohinaa. Tämä kysymys on nyt tasainen vanhempi kuin kun NeXuS kirjoitti siitä viime kuussa, mutta pidän siitä, miten hänen koodinsa käsittelee reunakohtia Kuitenkin, koska se on yksinkertainen liukuva keskiarvo, sen tulokset ovat jäljessä niitä tietoja, joita koskevat. Mielestäni, Tyydyttävällä tavalla kuin NumPy s - tilat, jotka olivat samanlaisia ​​ja täysiä, voidaan saavuttaa soveltamalla samankaltaista lähestymistapaa konvoluutioon perustuvassa menetelmässä. My contribution käyttää keskitettyä keskimääräistä keskiarvoa tulostensa yhdenmukaistamiseksi niiden tietoihin. Täysimittaisten Käytettävissä oleva ikkuna lasketaan keskiarvojen laskemisesta peräkkäin pienemmistä ikkunoista matriisin reunoilla Tosiaankin peräkkäisemmistä suuremmista ikkunoista, mutta se on toteutusdata. Se on suhteellisen hidas koska se käyttää konvoluutiota ja todennäköistä, että oikea Pythonista todennäköisesti sujuu melko paljon, mutta uskoakseni, että ajatus, joka on 2. tammikuuta klo 28 28., on hieno mutta hidas, kun ikkunan leveys kasvaa suuriksi Jotkut vastaukset tarjoavat tehokkaampia algoritmeja mutta näyttävät pystyvät käsittelemään reuna-arvoja itse olen toteuttanut algoritmin, joka voi käsitellä tätä ongelmaa hyvin, jos tämä ongelma on julistettu. Tulo-parametri mergenum voidaan ajatella 2 windowwidth 1.I tiedän, että tämä koodi on hieman lukukelvoton, jos u pitäisikö se hyödyllistä ja haluat joitain laajennuksia, kerro minulle ja päivitän tämän vastauksen Koska selitysten kirjoittaminen saattaa maksaa paljon aikaa, toivon, että teen sen vain, kun joku tarvitsee sitä Ole hyvä ja anna anteeksi laiskuudestani. Jos vain u on Kiinnostunut sen alkuperäisestä versiosta. Se on entistä lukukelvoton ensimmäinen ratkaisu pääsee eroon reunan ongelmasta täyttämällä nollia ympäri taulukko, mutta toinen ratkaisu lähetetty täällä käsittelee sen kova ja suora tapa. Viimeisessä lauseessa yritin osoittaa e, miksi se auttaa liukulukuvirheen Jos kaksi arvoa ovat suunnilleen saman suuruusluokalta, lisäämällä ne menettää vähemmän tarkkuutta kuin jos lisäsit erittäin suuren määrän hyvin pieneen. Koodi yhdistää vierekkäiset arvot siten, että jopa välisummat aina olla kohtuullisen lähellä suuruutta, minimoimaan liukuvirhevirhe Mikään ei ole hölmöä, mutta tämä menetelmä on tallentanut pari erittäin huonosti toteutettua projektia tuotannossa Mayur Patel 15. joulukuuta 14 klo 17 22. Alleo Sen sijaan, että teet yhden lisäyksen arvoa kohden, tee kaksi. Todistus on sama kuin bit-flipping ongelma. Tämän vastauksen kohta ei kuitenkaan välttämättä ole suorituskykyä, mutta tarkkuus. Muistin käyttö 64-bittisten arvojen keskiarvoon ei ylitä 64 elementtiä välimuistissa, joten se on ystävällinen muistin käyttö sekä Mayur Patel 29. joulukuuta 14 klo 17 04. Seuraavat esimerkit tuottavat edellisen WINDOW-arvojen liukuvan keskiarvon. Me katkaisimme ensimmäisen WINDOW -1 - arvon, koska voimme t löytää keskimäärin ennen t Hem Oletuksena on, että arvot ennen sekvenssin alkamista ovat 0 Lisää muodollisesti, rakennamme sekvenssin x jakson y, jossa yi xi xi 1 xin n. Tämä käyttää numpy s-konvoluutiotoimintoa Tämä on yleiskäyttöinen liukuva keskimääräinen toiminta. Painotusten muuttaminen tekee joitain arvoja tärkeämmäksi kompensoimalla sopivasti, jotta voit tarkastella keskimäärin pisteitä pikemminkin kuin ennen. Muuttuvien arvojen sijaan voimme korjata alkuperäiset arvot paikalleen, kuten tässä esimerkissä kuvataan.