时间:2021-05-23
Python中滑动平均算法(Moving Average)方案:
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as np# 等同于MATLAB中的smooth函数,但是平滑窗口必须为奇数。# yy = smooth(y) smooths the data in the column vector y ..# The first few elements of yy are given by# yy(1) = y(1)# yy(2) = (y(1) + y(2) + y(3))/3# yy(3) = (y(1) + y(2) + y(3) + y(4) + y(5))/5# yy(4) = (y(2) + y(3) + y(4) + y(5) + y(6))/5# ...def smooth(a,WSZ): # a:原始数据,NumPy 1-D array containing the data to be smoothed # 必须是1-D的,如果不是,请使用 np.ravel()或者np.squeeze()转化 # WSZ: smoothing window size needs, which must be odd number, # as in the original MATLAB implementation out0 = np.convolve(a,np.ones(WSZ,dtype=int),'valid')/WSZ r = np.arange(1,WSZ-1,2) start = np.cumsum(a[:WSZ-1])[::2]/r stop = (np.cumsum(a[:-WSZ:-1])[::2]/r)[::-1] return np.concatenate(( start , out0, stop ))# another one,边缘处理的不好"""def movingaverage(data, window_size): window = np.ones(int(window_size))/float(window_size) return np.convolve(data, window, 'same')"""# another one,速度更快# 输出结果 不与原始数据等长,假设原数据为m,平滑步长为t,则输出数据为m-t+1"""def movingaverage(data, window_size): cumsum_vec = np.cumsum(np.insert(data, 0, 0)) ma_vec = (cumsum_vec[window_size:] - cumsum_vec[:-window_size]) / window_size return ma_vec"""以上这篇Python实现滑动平均(Moving Average)的例子就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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mean和average都是计算均值的函数,在不指定权重的时候average和mean是一样的。指定权重后,average可以计算一维的加权平均值。具体如下:i
Lua当然也能够调用C中定义的函数。一个平均数的例子,解释一下。下面给出的C++函数average()演示了如何接受多个参数且返回超过一个值。1.lua_get
设置excel自动计算平均值的步骤如下: 1、打开WPS表格,点击一下需要计算的平均值的单元格进入编辑状态。 2、在单元格总输入“=average()”。
variables_to_restore函数,是TensorFlow为滑动平均值提供。之前,也介绍过通过使用滑动平均值可以让神经网络模型更加的健壮。我们也知道,
​1.滑动平均概念滑动平均滤波法(又称递推平均滤波法),时把连续取N个采样值看成一个队列,队列的长度固定为N,每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原