Ruchome średnie matplotlib

Wiem, że jest to stare pytanie, ale jest to rozwiązanie, które nie używa żadnych dodatkowych struktur danych lub bibliotek Jest liniowa w liczbie elementów listy wejściowej i nie mogę myśleć o innym sposobie, aby sprawić, ktoś wie o lepszym sposobie przydzielenia wyniku, proszę dać mi znać. Wszelkie to byłoby znacznie szybsze przy użyciu numpy tablicy zamiast listy, ale chciałem wyeliminować wszystkie zależności Byłoby to również możliwe do poprawy wydajności przez wielowątkowe Funkcja execution. The zakłada, że ​​lista wejściowa jest w jednej płaszczyźnie, więc bądź ostrożna. Możesz obliczyć średnią bieżącej z. Na szczęście, numpy zawiera funkcję convolve, którą możemy użyć do przyspieszenia rzeczy. Średnia bieżąca jest równowaŜna x x wektor, który jest N długości, ze wszystkimi członkami równymi 1 N Numperowska implementacja convolve obejmuje początkowe przejściowe, więc musisz usunąć pierwsze punkty N-1. Na mojej maszynie szybka wersja jest 20-30 razy szybsza, na długości wektora wejściowego i rozmiarze okna uśredniającego. Notuj, że convolve zawiera ten sam tryb, który wydaje się, że powinien rozwiązać problem przejściowy, ale dzieli go pomiędzy początek i koniec. Usuwa przejście od końca i początek doesn t ma jeden Cóż, myślę, że to kwestia priorytetów, nie potrzebuję tej samej liczby wyników na koszt uzyskania stoku w kierunku zero, który nie ma w danych BTW, oto polecenie, aby pokazać różnicę pomiędzy trybami pełnych, identycznymi, poprawnymi splotami 200, tymi 50, 50, trybami m dla osi m w trybach oś -10, 251, - 1, 1 1 tryby legendy, loc dolne centrum z piPLot i numpy importowane lapis Mar 24 14 at 13 56.pandas jest bardziej odpowiedni dla tego niż NumPy lub SciPy Jego funkcja rollingmean robi zadanie wygodnie Pozwala również zwrócić tablicę NumPy, gdy wejście jest tablicą. Nie trudno pokonać rollingmean w wydajności z dowolnego niestandardowego czystego wykonania Pythona Oto przykładowa wydajność dwa z proponowanych rozwiązań. Istnieją również miłe opcje, jak radzić sobie z wartości krawędzi. I m zawsze zirytowany przez funkcję przetwarzania sygnału, które zwracają sygnały wyjściowe o różnym kształcie niż sygnały wejściowe, gdy zarówno wejścia i wyjścia są tej samej natury np. oba sygnały czasowe Zerwanie korespondencji z powiązaną niezależną zmienną, np. sporządzenie, porównanie czasu, częstotliwości lub porównania również nie jest sprawą bezpośrednią, jeśli podzielisz się uczuciem, możesz zmienić ostatnie wiersze proponowanej funkcji jako tę samą odpowiedź y windowlen - 1 - windowlen-1 Christian O Reilly 25 sierpnia 15 w 19 56. Trochę późno na przyjęcie, ale zrobiłem własną własną funkcję, która NIE owija się wokół końców lub wkładek z zera, które są następnie używane do średniej Dobrze Jako kolejny jest fakt, że również powtórnie pobiera sygnał w punktach rozmieszczonych liniowo Dostosuj kod na żądanie, aby uzyskać inne funkcje. Metoda jest prostym mnożeniem macierzy z znormalizowanym kernelem Gaussa. na sinusoidalny sygnał z dodatkiem normalnego rozproszonego noise. This pytanie jest teraz nawet starsze niż kiedy NeXuS napisał o tym w zeszłym miesiącu, ALE lubię, jak jego kod dotyczy spraw krawędzi Jednak, ponieważ jest to prosta średnia ruchoma, wyniki s opóźnieniem za dane, które odnoszą się do mojej pracy Myślę, że rozwiązywanie problemów z krawędziami w bardziej satysfakcjonujący sposób niż tryby NumPy w tym samym zakresie i pełne może być osiągnięte poprzez zastosowanie podobnego podejścia do metody opartej na splocie. Mój wkład wykorzystuje centralną średnią, aby wyrównać jej wyniki z ich dane Jeśli w oknie pełnego rozmiaru są używane dwa punkty, obliczane średnie obliczane są z kolejno mniejszych okien na krawędziach tablicy Właściwie z kolejno większych okien, ale to szczegółowo implementacja. powolny, ponieważ używa wiolonczeli i prawdopodobnie może być sprobany dość dużo przez prawdziwą Pythonistę, jednak wierzę, że idea stoi. Jan 2 w 0 28. jest ładny, ale powolny, gdy okno widt h rośnie Duża liczba odpowiedzi dostarcza bardziej wydajnych algorytmów, ale wydaje się, że nie potrafi obsłużyć wartości krawędzi Ja sam zaimplementował algorytm, który może obsłużyć ten problem dobrze, jeśli ten problem zostanie zadeklarowany jako parametr integracji wejściowej może być uznany za 2 szerokość okna 1.I wiem ten kod jest trochę nieczytelny, jeśli u okaże się użyteczny i chce trochę rozszerzeń, proszę dać mi znać i będę aktualizować tę odpowiedź Ponieważ pisanie wyjaśnienia może kosztować mn dużo czasu, mam nadzieję, że to robię tylko wtedy, gdy ktoś potrzebuje tego Proszę wybaczyć ze względu na moje lenistwo. Jeśli tylko u jesteś zainteresowany jego oryginalną wersją. Jest jeszcze bardziej nieczytelne pierwsze rozwiązanie pozbywa się problemów krawędziowych poprzez zacieranie zera wokół tablicy, ale drugie rozwiązanie rozwiązane w tym miejscu w sposób trudny i bezpośredni. W moim ostatnim zdaniu próbowałem wskazać, dlaczego pomaga błąd zmiennoprzecinkowy Jeśli dwie wartości są w przybliżeniu takie same wielkości, to dodanie ich traci mniej precyzji niż jeśli dodałeś bardzo dużą liczbę do bardzo małej Kod łączy wartości sąsiadujące w taki sposób, że nawet sumy pośrednie powinny zawsze być rozsądnie bliskie wielkości, aby zminimalizować błąd zmiennoprzecinkowy Nic nie jest głupi, ale ta metoda uratowała kilka bardzo słabo zrealizowanych projektów w produkcji Mayur Patel 15 grudnia 14 w wieku 17 22. Alleo Zamiast robić jeden dodatek na wartość, będziesz robił dwa Dowód jest taki sam, jak problem z odwzorowaniem bitów Jednak punktem tej odpowiedzi niekoniecznie jest wydajność, ale precyzyjne wykorzystanie pamięci dla uśrednionych wartości 64-bitowych byłoby nie przekracza 64 elementów w pamięci podręcznej, więc jest przyjazna w użyciu pamięci, a także Mayur Patel 29 grudnia w 17 04.Matplotlib jest biblioteką plotującą 2D w Pythonie, która produkuje dane o jakości publikacji w różnych formatach i środowiskach interaktywnych między platformami Matplotlib może być używany w skryptach Pythona, powłoki Python i IPython, notebooku jupyter, serwerach aplikacji internetowych i czterech graficznych zestawach interfejsów użytkownika. Matplotlib próbuje proste rzeczy łatwe i trudne rzeczy możliwe Możesz wygenerować wykresy, histogramy, widma mocy, wykresy słupkowe, errorcharts, scatterplots itp. za pomocą kilku linijków kodu Aby pobrać próbki, zobacz galerię miniatur zrzutów ekranu i przykładowe katalogi. moduł pyplot zapewnia interfejs MATLAB-podobny, w szczególności w połączeniu z IPython Dla użytkownika mocy masz pełną kontrolę nad stylami linii, właściwościami czcionki, właściwościami osi itd., za pośrednictwem interfejsu obiektowego lub za pomocą zestawu funkcji znanych przez użytkowników MATLAB. Jest to dokumentacja dla Matplotlib wersja 2 0 0.Trying, aby nauczyć się robić jakiś rodzaj działki Sprawdź przykłady galerii lub listę poleceń. Inne zasoby edukacyjne. Istnieje wiele zewnętrznych materiałów do nauki, w tym materiałów drukowanych, filmy i samouczki. Matplotlib to przyjemny, kompleksowy projekt i staramy się postępować zgodnie z Kodeksem Postępowania firmy Python Software Foundation we wszystkich swoich działaniach. Zobacz faq api docs i archiwum list dyskusyjnych dla zasobów Dołącz do modułu gitter i listy dyskusyjne Użytkownicy Zapytaj i wykrywaj Sprawdź pytania Matplotlib na temat stackoverflow Wyszukiwarka przeszukuje całą dokumentację, w tym pełny tekst przeszukiwania ponad 350 kompletnych przykładów, które wykonują niemal każdy narożnik Matplotlib. You może zgłosić błędy, poprawki i żądania dotyczące funkcji na trackerze github, ale dobrze jest też pingować nas na liście mailingowej. Aby być na bieżąco z tym, co się dzieje w programie Matplotlib, zobacz nową stronę lub przeglądaj źródło kod Wszystko, co mogłoby wymagać zmian w istniejącym kodzie, jest rejestrowane w pliku zmian api. Istnieje kilka zestawów dodatków Matplotlib zawierających wybór dwóch zestawów narzędzi projekcyjnych i odwzorowania map bazowych i kartopingu 3D z osiami mplot3d i pomocników osi w axesgrid kilku wyższych interfejsy do tworzenia wykresów seaborn holoviews ggplot i more. Citing Matplotlib. Matplotlib jest pomysłem Johna Huntera 1968-2017, który wraz z wieloma jego współpracownikami s, wprowadziły niezliczoną ilość czasu i wysiłku w produkcję oprogramowania wykorzystywanego przez tysiące naukowców na świecie Jeśli firma Matplotlib przyczynia się do projektu, który prowadzi do publikacji naukowej, proszę o uznanie tej pracy, powołując się na projekt Możesz użyć tego gotowego, dokonano cytatu entry. Open source. The licencji Matplotlib opiera się na licencji Pythona Software Foundation PSF. Jest aktywna społeczność deweloperska i długa lista osób, które znacząco przyczyniły się. Matplotlib jest obsługiwany przez Github Issues i Pull są śledzone na Github też. MATLAB jest zastrzeżonym znakiem towarowym The MathWorks, Inc. Copyright 2002 - 2017 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom i zespół programistyczny Matplotlib 2017 - 2018 Zespół ds. Rozwoju firmy Matplotlib Ostatnia aktualizacja w dniu 20 lutego 2017 r. Utworzona przy użyciu Sfinksa 1 5 2.Przedstawiliśmy wcześniej, jak tworzyć średnie ruchome przy użyciu python Ten samouczek będzie kontynuacją tego tematu Średnia ruchoma w kontekście statystyk, nazywana również średnią kroczącą, jest rodzajem skończonej odpowiedzi impulsowej. W naszym poprzednim samouczku wyliczyli wartości tablic x i y. Zaartość x względem średniej rytmu y, którą nazwiemy yMA. Należy najpierw wyrównać długość obu tablic. Aby to pokazać w kontekście. Stworzony wykres. To pomóż zrozumieć to, niech s spiskować dwa różne relacje x vs y i x vs MAy. Średnia ruchoma jest tu zielona fabuła, która zaczyna się od 3. W dalszej części tego samouczka dowiemy się, jak obliczać średnie ruchome na dużych zbiorach danych .