Einfach Gleitender Durchschnitt Python

Wir haben vorgestellt, wie man mit python Moving-Averages erstellt. Dieses Tutorial wird eine Fortsetzung dieses Themas sein. Ein gleitender Durchschnitt im Rahmen von Statistiken, auch Rolling / Run 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: Ich spiele in Python ein bisschen wieder, und ich fand ein ordentliches Buch mit Beispielen. Eines der Beispiele ist die Auftragung einiger Daten. Ich habe eine. txt-Datei mit zwei Spalten und ich habe die Daten. Ich zeichnete die Daten genau aus, aber in der Übung heißt es: Ändern Sie Ihr Programm weiter, um den laufenden Durchschnitt der Daten zu berechnen und zu zeichnen, die definiert werden durch: wobei r5 in diesem Fall (und yk die zweite Spalte in der Datendatei ist) . Lassen Sie das Programm sowohl die Originaldaten als auch den laufenden Durchschnitt auf demselben Graphen dar. Bisher habe ich dies: So wie berechne ich die Summe In Mathematica seine einfache, da seine symbolische Manipulation (Sumi, zum Beispiel), sondern wie die Summe in python, die alle zehn Punkte in den Daten und mittelt, und es tut Bis zum Ende der Punkte schaute ich das Buch an, fand aber nichts, was das erklären würde: heltonbikers code hat den Trick: D Vielen Dank :) Es gibt ein Problem mit der akzeptierten Antwort. Ich denke, wir müssen gültig anstelle der gleichen hier - return numpy. convolve (Intervall, Fenster, gleiche). Als Beispiel versuchen Sie die MA dieses Datensatzes 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - das Ergebnis Sollte 4.2.5.4,6.0,5.0,5.0,5.2,5.4,4.4,5.4,5.6,5.6,4,6,7.0,6.8 sein. Aber mit demselben gibt uns eine falsche Ausgabe von 2.6.3.0,4.2,5.4,6.0,5.0,5.0,5.2,5.4,4.4,5.4,5.6,5.6, 4.6,7.0,6.8,6.2,4.8 Rusty-Code, um dies auszuprobieren -: Versuchen Sie dies mit gültigen amp gleichen und sehen, ob die Mathematik sinnvoll ist. Ich habe versucht, dies aus, aber ich werde es untersuchen, es ist eine Weile seit I39ve codiert in Python. Ndash dingod Warum don39t Sie schnell ausprobieren dies mit dem rostigen Code (und die Beispiel-Datensatz (als einfache Liste), schrieb ich. Für einige faul Personen (wie ich auf den ersten) - seine Masken aus der Tatsache, dass gleitende Durchschnitt ist falsch. Wahrscheinlich sollten Sie erwägen, die Bearbeitung Ihrer ursprünglichen Antwort. Ich versuchte es nur gestern und doppelte Kontrolle rettete mir Gesicht von schauen schlecht bei der Berichterstattung auf Cxo Ebene. Sie müssen nur tun, ist zu versuchen Ihre gleiche gleitende Durchschnitt einmal mit quotvalidquot und andere Zeit mit quotsamequot - und sobald Sie überzeugt sind, geben Sie mir einige Liebe (aka-up-vote) ndash ekta Okt 29 14 bei 7:16