Numpy Bevegelse Gjennomsnittet Slør

Jeg skriver en glidende gjennomsnittsfunksjon som bruker convolve-funksjonen i numpy, som skal tilsvare et vektet glidende gjennomsnitt. Når mine vekter er alle like som i et enkelt aritmatisk gjennomsnitt, virker det fint. Men når jeg prøver å bruke en vektet gjennomsnittlig. I stedet for for de samme dataene 3 667,4 667,5 667,6 667 forventer jeg at jeg får. Hvis jeg fjerner det gyldige flagget, ser jeg ikke engang de riktige verdiene jeg vil gjerne bruke sammen med WMA samt MA som det gjør koden renere samme kode, forskjellige vekter og ellers tror jeg at jeg må sløyfe gjennom alle dataene og ta skiver. Alle ideer om denne oppførselen. Eksempler. Følgende er 13 kodeeksempler for visning hvordan du bruker dem er hentet fra open source python prosjekter Du kan klikke for å stemme opp eksemplene du liker, eller klikk for å stemme ned de eksemplarene du ikke liker Dine stemmer vil bli brukt i vårt system for å trekke ut flere høy kvalitet eksempler. Du kan også sjekke ut alle tilgjengelige funksjons klasser av modulen numpy eller prøv søkefunksjonen. Fra prosjektgnist under katalogverktøy i kildefilen. Fra prosjektet CommPy under katalogen commpy channelcoding i kildefilen. Fra prosjektet CommPy under katalogen commpy channelcoding i kildefilen. Fra prosjekt pybv under katalogen src pybv-verdener i kildefilen. Fra prosjektet paperwalking under katalogen dekoder i kilde filen. From prosjektet nupic under katalogen nupic regioner ImageSensorFilters i kildefilen. From prosjektet clojure-nltk under katalogressurser, er det en tokenize-kildefil. Fra prosjektjazzparser under katalogen, kan du tilkoble til kildefilen. Fra prosjektet fasettkalibrerings-mester under katalogfaset-kalibrerings-pipeline-skript i kildefilen. Fra prosjektutviklingen under katalogen dcj cals i kildefilen. Fra prosjektet Capitol-Words under katalogen cwodsite cwodapi i kildefilen. Fra prosjektet under katalogen, er det tokenisere i kilde filen. Fra prosjektprograph under katalogen src procgraphnumpyops i kildefilen. Aktiver JavaScript for å v iew kommentarene drevet av Disqus. Jeg vet at dette er et gammelt spørsmål, men her er en løsning som ikke bruker noen ekstra datastrukturer eller biblioteker. Det er lineært i antall elementer i inngangslisten, og jeg kan ikke tenke på noen annen måte for å gjøre det mer effektivt faktisk hvis noen vet om en bedre måte å tildele resultatet, vennligst gi meg beskjed. NB! Dette ville være mye raskere ved hjelp av en numpy array i stedet for en liste, men jeg ønsket å eliminere alle avhengigheter. Det ville også være mulig for å forbedre ytelsen ved multi-threaded execution. Funksjonen forutsetter at inntallelisten er endimensjonal, så vær forsiktig. UPD mer effektive løsninger har blitt foreslått av Alleo og jasaarim. You kan bruke for det. Modusargumentet angir hvordan man skal håndtere kanter Jeg valgte den gyldige modusen her fordi jeg tror det er slik de fleste forventer å kjøre, men de kan ha andre prioriteter. Her er et plott som illustrerer forskjellen mellom modiene. Ansatt Mar 24 14 kl 22 01. Jeg liker dette løsning fordi det er rent en linje og relativt effektivt arbeid gjort inne numpy Men Alleo s Effektiv løsning bruker har bedre kompleksitet Ulrich Stern Sep 25 15 på 0 31.You kan beregne en løpende gjennomsnitt med. Fortunately, numpy inneholder en convolve-funksjon som vi kan bruke for å øke hastigheten Det løpende gjennomsnittet er ekvivalent med å inkludere x med en vektor som er N lang, med alle medlemmer lik 1 N Den numpy implementeringen av convolve inkluderer startovergangen, så du må fjerne de første N-1 poengene. Min maskin, den raske versjonen er 20-30 ganger raskere, avhengig av lengden på inngangsvektoren og størrelsen på gjennomsnittsvinduet. Notat som convolve innebærer en samme modus som virker som om den skulle adressere det startende forbigående problemet, men det splitter det mellom begynnelsen og slutten. Det fjerner forbigående fra slutten, og begynnelsen har ikke en Vel, jeg antar at det er saken om prioriteringer, jeg trenger ikke samme antall resultater på bekostning av å få en skråning mot zer o det er ikke det i dataene BTW, her er en kommando for å vise forskjellen mellom modusmodusene fulle, samme, gyldige plot convolve de 200,, de 50, 50, modus m for m i moduser akse -10, 251, - 1, 1 1 legemodus, lok lavere senter med pyplot og numpy importert lapis Mar 24 14 på 13 56.pandas er mer egnet for dette enn NumPy eller SciPy. Funksjonen rollingmean gjør jobben beleilig. Det returnerer også et NumPy array når inngangen er en array. It er vanskelig å slå rollingmean i ytelse med noen tilpasset ren Python implementering Her er et eksempel ytelse mot to av de foreslåtte løsningene. Det er også gode alternativer for hvordan å håndtere kanten verdier. Jeg er alltid irritert av signalbehandlingsfunksjon som returnerer utgangssignaler av forskjellig form enn inngangssignalene når begge innganger og utganger er av samme natur, for eksempel begge tidsmessige signaler. Det bryter korrespondansen med tilhørende uavhengig variabel, for eksempel tid, frekvens gjør plotting eller sammenligning ikke En direkte sak, uansett, hvis du deler følelsen, vil du kanskje endre de siste linjene i den foreslåtte funksjonen som samme retur. windowlen-1 - windowlen-1 Christian O Reilly 25. aug på 19 56. litt sent til festen , men jeg har laget min egen lille funksjon som ikke vikler rundt endene eller padsene med nuller som da brukes til å finne gjennomsnittet også. Som en ytterligere behandling er det også å samplere signalet på lineært avstandspunkter. Tilpass kode på vilje for å få andre funksjoner. Metoden er en enkel matrise multiplikasjon med en normalisert Gaussisk kjernen. En enkel bruk på et sinusformet signal med tilsatt normal distribuert støy. Dette spørsmålet er nå enda eldre enn da NeXuS skrev om det i forrige måned, MEN Jeg liker hvordan koden hans håndterer kantsaker. Fordi det er et enkelt glidende gjennomsnitt, går det med resultatene etter de dataene de søker på. Jeg trodde at det handlet om kantsaker på en mer tilfredsstillende måte enn NumPy s-modiene var gyldige samme og fulle oppnås ved å bruke en si milar tilnærming til en konvoluttbasert metode. Mitt bidrag bruker et sentralt løpende gjennomsnitt for å justere resultatene med sine data Når det er to få poeng tilgjengelig for vinduet i full størrelse som skal brukes, beregnes løpende gjennomsnitt fra suksessivt mindre vinduer ved kantene av arrayet Egentlig fra suksessivt større vinduer, men det er en implementeringsdetalj. Det er relativt sakte fordi det bruker convolve og kan sannsynligvis bli spruced opp ganske mye av en ekte Pythonista, men jeg tror at ideen står. 2 på 0 28. Det er fint, men sakte når vinduets bredde blir stor. Noen svar gir mer effektive algoritmer med, men synes ikke å håndtere kantverdier. Jeg har selv implementert en algoritme som kan håndtere dette problemet godt, hvis dette problemet er erklært som. Input parameter mergenum kan betraktes som 2 windowwidth 1. Jeg vet at denne koden er litt ulæselig hvis du finner det nyttig og vil ha noen utvidelser, vennligst gi meg beskjed og jeg vil oppdatere dette svaret Sinc Hvis du skriver en forklaring, kan det koste meg mye tid, jeg håper jeg bare gjør det når noen trenger det. Vennligst tilgi meg for min latskap. Hvis du bare er interessert i sin opprinnelige versjon. Det er enda mer uleselig, den første løsningen blir kvitt kant Problemet ved å putte nuller rundt arrayet, men den andre løsningen som er oppført her, håndterer den på en tøff og direkte måte. I min siste setning forsøkte jeg å indikere hvorfor det hjelper flytende punktfeil. Hvis to verdier er omtrent samme størrelsesorden, så legge til dem mister mindre presisjon enn hvis du legger til et veldig stort tall til en veldig liten kode. Koden kombinerer tilstøtende verdier på en slik måte at selv mellomliggende beløp alltid skal være rimelig tett i størrelsesorden, for å minimere flytpunktsfeilen. Ingenting er dumt bevis, men dette Metoden har lagret et par svært dårlig implementerte prosjekter i produksjonen Mayur Patel 15. desember kl. 17 22. Alleo I stedet for å gjøre ett tillegg per verdi, vil du gjøre to. Beviset er det samme som den bit-flipping proble m Poenget med dette svaret er imidlertid ikke nødvendigvis ytelse, men presisjonsminnebruk for gjennomsnittlig 64-bitersverdier vil ikke overstige 64 elementer i hurtigbufferen, så det er vennlig i minnebruk også Mayur Patel Des 29 14 på 17 04.