小编给大家分享一下Python如何实现滑动平均,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
Python中滑动平均算法(Moving Average)方案:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
# 等同于MATLAB中的smooth函数,但是平滑窗口必须为奇数。
# yy = smooth(y) smooths the data in the column vector y ..
# The first few elements of yy are given by
# yy(1) = y(1)
# yy(2) = (y(1) + y(2) + y(3))/3
# yy(3) = (y(1) + y(2) + y(3) + y(4) + y(5))/5
# yy(4) = (y(2) + y(3) + y(4) + y(5) + y(6))/5
# ...
def smooth(a,WSZ):
# a:原始数据,NumPy 1-D array containing the data to be smoothed
# 必须是1-D的,如果不是,请使用 np.ravel()或者np.squeeze()转化
# WSZ: smoothing window size needs, which must be odd number,
# as in the original MATLAB implementation
out0 = np.convolve(a,np.ones(WSZ,dtype=int),'valid')/WSZ
r = np.arange(1,WSZ-1,2)
start = np.cumsum(a[:WSZ-1])[::2]/r
stop = (np.cumsum(a[:-WSZ:-1])[::2]/r)[::-1]
return np.concatenate(( start , out0, stop ))
# another one,边缘处理的不好
"""
def movingaverage(data, window_size):
window = np.ones(int(window_size))/float(window_size)
return np.convolve(data, window, 'same')
"""
# another one,速度更快
# 输出结果 不与原始数据等长,假设原数据为m,平滑步长为t,则输出数据为m-t+1
"""
def movingaverage(data, window_size):
cumsum_vec = np.cumsum(np.insert(data, 0, 0))
ma_vec = (cumsum_vec[window_size:] - cumsum_vec[:-window_size]) / window_size
return ma_vec
"""
以上是“Python如何实现滑动平均”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!
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