Moving Average Smoothing Python

Ich habe eine Reihe von Daten und eine Messung an jedem dieser Termine. Id wie zu berechnen einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt für jeden der Termine. Weiß jemand, wie dies zu tun Im neu zu python. Es scheint nicht, dass Durchschnittswerte in die Standard-Python-Bibliothek, die mich als ein wenig seltsam schlägt gebaut werden. Vielleicht Im nicht auf der Suche nach der richtigen Stelle. Also, angesichts der folgenden Code, wie könnte ich berechnen die bewegten gewichteten Durchschnitt der IQ-Punkte für Kalendertermine (theres vermutlich eine bessere Art und Weise, die Daten zu strukturieren, würde jeder Rat geschätzt werden) Ask Jan 28 09 at 18:01 My python is a Etwas rostig (jedermann kann frei fühlen, diesen Code zu redigieren, um Korrekturen vorzunehmen, wenn Ive die Syntax irgendwie verwirrte), aber hier geht. Diese Funktion bewegt sich von dem Ende der Liste an den Anfang rückwärts, wobei der exponentielle gleitende Durchschnitt für jeden Wert durch Rückwärtsarbeiten berechnet wird, bis der Gewichtungskoeffizient für ein Element kleiner als der gegebene Wert ist. Am Ende der Funktion kehrt es die Werte um, bevor die Liste zurückgegeben wird (so dass sie in der richtigen Reihenfolge für den Aufrufer liegen). (SEITE HINWEIS: wenn ich eine andere Sprache als Python verwendet, erstellen Id eine vollständige Größe leere Array zuerst und dann füllen sie rückwärts-Reihenfolge, so dass ich wouldnt haben, um es am Ende umzukehren. Aber ich glaube nicht, können Sie erklären Eine große leere Array in python. And in Python-Listen, Anhängen ist viel weniger teuer als vorangestellt, weshalb ich baute die Liste in umgekehrter Reihenfolge. Korrigieren Sie mich, wenn Im falsch.) Das Alpha-Argument ist der Zerfallsfaktor auf jeder Iteration. Zum Beispiel, wenn Sie ein Alpha von 0,5 verwendet haben, würde der heutige gleitende Durchschnittswert aus den folgenden gewichteten Werten bestehen: Natürlich, wenn Sie eine riesige Palette von Werten erhalten haben, werden die Werte von zehn oder fünfzehn Tagen nicht viel dazu beitragen Heute gewichteter Durchschnitt. Mit dem epsilon-Argument können Sie einen Cutoff-Punkt festlegen, unterhalb dessen Sie sich nicht mehr um alte Werte kümmern (da deren Beitrag zum heutigen Wert unbedeutend ist). Youd rufen die Funktion so etwas wie folgt auf: Ich weiß nicht, Python, aber für die Mittelung Teil, meinst du ein exponentiell abklingendes Tiefpassfilter des Formulars, wo Alpha-dttau, dt der Zeitstep des Filters , Tau die Zeitkonstante des Filters (die variable-timestep Form von diesem ist wie folgt, nur Clip dttau nicht mehr als 1,0) Wenn Sie etwas wie ein Datum filtern möchten, stellen Sie sicher, dass Sie in eine Gleitkommazahl konvertieren Wie von Sekunden seit 1. Januar 1970. antwortete Jan 28 09 am 18:10 Ich fand das oben Code-Snippet von Earino ziemlich nützlich - aber ich brauchte etwas, das kontinuierlich glatt einen Strom von Werten könnte - so dass ich es umgestaltet: und ich benutze Es wie folgt: (wobei Pin. read () erzeugt den nächsten Wert Id wie zu konsumieren). Antwortete am 12. Februar 14 um 20:35 Im immer Berechnen EMAs mit Pandas: Hier ist ein Beispiel, wie es zu tun: Mehr infos über Pandas EWMA: beantwortet Oct 04 15 am 12:42 Don39t neuere Versionen von Pandas haben neue und bessere Funktionen. Ndash Cristian Ciupitu Mai 11 16 at 14:10 Beachten Sie, dass im Gegensatz zu ihrer Kalkulationstabelle, ich nicht berechnen die SMA, und ich nicht warten, um die EMA nach 10 Proben zu generieren. Dies bedeutet, meine Werte unterscheiden sich geringfügig, aber wenn Sie es Diagramm, es folgt genau nach 10 Proben. Während der ersten 10 Proben, die EMA I berechnen, ist entsprechend geglättet. Wir zuvor eingeführt, wie zu schaffen bewegte Durchschnitte mit Python. Dieses Tutorial wird eine Fortsetzung dieses Themas sein. Ein gleitender Durchschnitt im Rahmen der Statistik, auch rollingrunning average genannt, ist eine Art von endlicher Impulsantwort. In unserem vorangegangenen Tutorial haben wir die Werte der Arrays x und y: Let8217s plot x gegen den gleitenden Durchschnitt von y aufgetragen, den wir yMA nennen wollen: Erstens haben let8217s die Länge beider Arrays gleich: Und dies im Kontext: Das Ergebnis Diagramm: Um dies zu verstehen, let8217s plotten zwei verschiedene Beziehungen: x vs y und x vs MAy: Der gleitende Durchschnitt hier ist die grüne Handlung, die bei 3 beginnt: Share this: Gefällt mir: Post navigation Lassen Sie eine Antwort Antworten abbrechen Sehr nützlich I Möchte den letzten Teil auf großen Datensätzen lesen Hope wird es bald kommen8230 d Blogger wie folgt: Die folgenden Beispiele produziert einen gleitenden Durchschnitt der vorhergehenden WINDOW-Werte. Wir schneiden die ersten (WINDOW -1) Werte ab, da wir den Durchschnitt vor ihnen finden können. (Das Standardverhalten für die Konvolution besteht darin, dass Werte vor dem Beginn unserer Sequenz 0 sind). (Formalerweise konstruieren wir die Folge y für die Folge x mit yi (xi x (i1) 8230. x (in)) n) Dies nutzt die numpy8217s-Faltungsfunktion. Dies ist ein gleitender Durchschnittsbetrieb. Ändern von Gewichtungen macht einige Werte wichtiger Offsetting entsprechend können Sie die durchschnittliche als um Punkt zu sehen, anstatt vor Punkt. Anstatt die Werte zu verkürzen, können wir die Anfangswerte festlegen, wie in diesem Beispiel dargestellt: