Promedio Móvil Numpy

Nuestro primer paso es trazar un gráfico que muestra los promedios de dos matrices. Let8217s crear dos matrices xey, y trazarlos. X será de 1 a 10. Y y tendrá esos mismos elementos en un orden aleatorio. Esto nos ayudará a verificar que efectivamente nuestra media es correcta. Let8217s aleatorizar el orden de nuestros elementos en y una vez más y trazar de nuevo: Con respecto a y let8217s ver cómo se comporta el medio móvil: En el siguiente tutorial vamos a trazar las medias móviles. Share this: Like this: Navegación de artículos relacionados Deja un comentario Cancelar respuesta d bloggers como éste: Hemos introducido previamente cómo crear promedios móviles usando python. Este tutorial será una continuación de este tema. Un promedio móvil en el contexto de la estadística, también llamado promedio de balanceo / funcionamiento, es un tipo de respuesta de impulso finito. En nuestro tutorial anterior hemos trazado los valores de los arrays xyy: Let8217s traza x en contra de la media móvil de y que llamaremos yMA: Primero, let8217s ecualizar la longitud de ambos arrays: Y para mostrar esto en contexto: Gráfico: Para ayudar a entender esto, let8217s trazar dos relaciones diferentes: x vs yy x vs MAy: El promedio móvil aquí es la parcela verde que comienza a las 3: Compartir esto: Como este: Navegación de los artículos relacionados Deja un comentario Cancelar respuesta Very useful Me gustaría leer la última parte sobre grandes conjuntos de datos Espero que llegue pronto 8230 d bloggers como este: Los siguientes ejemplos produce una media móvil de los valores anteriores WINDOW. Truncan los primeros valores (WINDOW -1) ya que no podemos encontrar el promedio antes de ellos. (El comportamiento predeterminado para la convolución es asumir que los valores antes del inicio de nuestra secuencia son 0). (Más formalmente, construimos la secuencia y para la secuencia x donde yi (xi x (i1) 8230. x (in)) / n) Esto hace uso de la función de convolución numpy8217s. Esta es una operación de media móvil de propósito general. Cambiar las ponderaciones hace que algunos valores más importantes compensen apropiadamente le permite ver el promedio como alrededor del punto en vez de antes del punto. En lugar de truncar los valores podemos fijar los valores iniciales en su lugar, como se ilustra en este ejemplo: Como este: Navegación de artículos relacionados Deja un comentario Cancelar respuesta Gracias por la punta, me pareció útil Tienes un ligero error en tu ejemplo de valor inicial fijo : 8220extendeddata8221 debe ser el que se convolve, no 8220data8221. Gracias por notar que I8217ve enmendó el ejemplo. Un buen consejo, gracias. Sabía que tenía que haber una forma optimizada para calcular los promedios de rodadura. Desde los documentos (docs. scipy. org/doc/numpy/reference/generated/numpy. convolve. html), parece que su receta podría ser aún más concisa usando la palabra clave mode8221valid8221 en lugar de cortar: gtgtgt WINDOW 10 gtgtgt data 1 , 2,3,4,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5 gtgtgt ponderaciones numpy. repeat (1.0, WINDOW) / WINDOW gtgtgt numpy. convolve (datos, ponderaciones) WINDOW (4. 4.4, 4.7, 4.9, 5. 5.) gtgtgt numpy. convolve (datos, ponderaciones, 8216valid8217) matriz (4. 4.4, 4.7, 4.9, 5. 5.)