การย้าย ค่าเฉลี่ย กรอง หลาม

อืมดูเหมือนว่าง่ายที่จะใช้ฟังก์ชันนี้เป็นเรื่องง่ายสวยผิดและส่งเสริมการอภิปรายที่ดีเกี่ยวกับประสิทธิภาพของหน่วยความจำฉันยินดีที่จะมีการขยายตัวถ้ามันหมายถึงการรู้ว่าสิ่งที่ได้รับการทำถูกริชาร์ด 20 กันยายน 14 ที่ 19 23.NumPy การขาดการทำงานเฉพาะโดเมนโดยเฉพาะอาจเนื่องมาจากหลักเกณฑ์ของ Core Team และความจงรักภักดีต่อคำสั่ง NumPy s prime ให้มีประเภทอาร์เรย์ N มิติรวมถึงฟังก์ชันสำหรับการสร้างและการจัดทำดัชนีอาร์เรย์เหล่านี้เช่นเดียวกับวัตถุประสงค์พื้นฐานหลายประการ ไม่เล็กและ NumPy ไม่เก่ง. SciPy มีขนาดใหญ่กว่ามากมีห้องสมุดเฉพาะโดเมนที่เรียกว่า subpackages โดย SciPy devs เช่นการเพิ่มประสิทธิภาพการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงตัวเลข signaling signal signaling และการคำนวณแคลคูลัสรวม ว่าฟังก์ชันที่คุณใช้หลังจากอยู่ในกลุ่มย่อย SciPy อย่างน้อยหนึ่งอย่างอาจเป็นอย่างไรก็ตามฉันจะดูเป็นครั้งแรกในชุด SciPy scikits ระบุ scikit ที่เกี่ยวข้องและมองหา ฟังก์ชั่นที่น่าสนใจมีคำแนะนำชุดพัฒนาขึ้นโดยอิสระบนพื้นฐานของ NumPy SciPy และนำไปสู่ระเบียบวินัยด้านเทคนิคโดยเฉพาะเช่น scikits-image scikits-learn ฯลฯ หลาย ๆ อย่างโดยเฉพาะอย่างยิ่ง OpenOpt น่ากลัวสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงตัวเลขได้รับการยอมรับอย่างสูง ก่อนที่จะเลือกที่จะอาศัยอยู่ภายใต้ค่าความนิยม scikits ใหม่หน้าแรกของ Scikits ชอบรายการข้างต้นประมาณ 30 scikits ดังกล่าวแม้ว่าอย่างน้อยหลายคนจะไม่อยู่ภายใต้การพัฒนาที่ใช้งานต่อไปนี้คำแนะนำจะนำคุณไป scikits-timeseries แต่แพคเกจที่ไม่มี อีกต่อไปภายใต้การพัฒนาที่ใช้งานได้ผล Pandas ได้กลายเป็น AFAIK ซึ่งเป็นชุดไลบรารีไทม์ NumPy ที่ใช้ de facto ซึ่งมีฟังก์ชันหลายอย่างที่สามารถนำมาใช้คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ง่ายที่สุดนั่นคืออาจจะเป็น rollingmean ที่คุณใช้เช่นนี้ เพียงเรียกใช้ฟังก์ชัน rollingmean ที่ส่งผ่านไปยังชุดข้อมูลและขนาดของหน้าต่างซึ่งในตัวอย่างด้านล่างของฉันคือ 10 วันตรวจสอบว่า w orked - เช่นค่าที่เทียบกัน 10 - 15 ในชุดต้นฉบับกับชุดใหม่เรียบด้วยความหมายกลิ้ง. ฟังก์ชัน rollingmean พร้อมกับประมาณหนึ่งโหลหรืออื่น ๆ ฟังก์ชันจะถูกจัดกลุ่มอย่างไม่เป็นทางการในเอกสาร Pandas ภายใต้รูเล็ตย้ายหน้าต่างทำงานที่สอง. , กลุ่มที่เกี่ยวข้องของฟังก์ชันใน Pandas ถูกเรียกว่าฟังก์ชันที่มีการยกกำลังยกตัวอย่างเช่น ewma ซึ่งคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบยกกำลังความจริงที่ว่ากลุ่มที่สองนี้ไม่ได้รวมอยู่ในฟังก์ชันการเคลื่อนย้ายหน้าต่างแรกอาจเป็นเพราะการแปลงแบบทวีคูณเป็นหลัก ความยาวคงที่ window. answered 14 ม. ค. 13 ที่ 6 38. ฉันเล่นในงูหลามอีกครั้งและฉันพบหนังสือเรียบร้อยกับตัวอย่างตัวอย่างหนึ่งคือการแปลงข้อมูลบางอย่างที่ฉันมีไฟล์ที่มีสองคอลัมน์และฉันมี ข้อมูลที่ฉันพล็อตข้อมูลได้ดี แต่ในการออกกำลังกายก็กล่าวปรับเปลี่ยนโปรแกรมของคุณต่อไปในการคำนวณและพล็อตค่าเฉลี่ยของการทำงานของข้อมูลที่กำหนดโดย. r 5 ในกรณีนี้และ yk เป็นวินาที ond คอลัมน์ในแฟ้มข้อมูลมีพล็อตโปรแกรมทั้งข้อมูลเดิมและค่าเฉลี่ยการทำงานบนกราฟเดียวกันจนถึงขณะนี้ฉันมีนี้ดังนั้นฉันจะคำนวณผลรวมใน Mathematica มันง่ายเพราะมันเป็นสัญลักษณ์ของการจัดการรวม i, แต่วิธีการคำนวณผลรวมในหลามซึ่งจะใช้เวลาทุกสิบจุดในข้อมูลและค่าเฉลี่ยนั้นและไม่ให้จนกว่าจุดสิ้นสุดฉันมองไปที่หนังสือ แต่พบว่าไม่มีอะไรที่จะอธิบาย this. heltonbiker s รหัสไม่หลอกลวง D. Thank คุณมากมากมีปัญหากับคำตอบที่ยอมรับผมคิดว่าเราจำเป็นต้องใช้ที่ถูกต้องแทนเหมือนกันที่นี่ - หน้าต่างคืนเหมือนกันเป็นตัวอย่างลอง MA ของชุดข้อมูลนี้ 1,5,7, 2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - ผลควรเป็น 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 แตมีคาเทากันใหผลลัพ ธ ไมถูกตองของ 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. รหัสขุยลองใช้วิธีนี้ลองทำเช่นนี้ด้วยเช่นเดียวกัน และดูว่าคณิตศาสตร์ทำให้ sense. answered 29 ตุลาคม 14 ที่ 4 27.Haven t พยายามนี้ออก แต่ฉันจะมองเข้าไปในมันได้รับในขณะที่ตั้งแต่ฉันได้รหัสใน Python dingod 29 ตุลาคม 14 ที่ 7 07 dingod ทำไม don t คุณลองนี้ออกด้วยรหัสสนิมและ ตัวอย่างข้อมูลชุดเป็นรายการง่ายๆผมโพสต์สำหรับคนขี้เกียจบางอย่างเช่นฉันได้รับในตอนแรก - มาสก์ออกความจริงที่ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นคุณควรพิจารณาแก้ไขคำตอบเดิมของคุณฉันพยายามมันเมื่อวานนี้เพียงและตรวจสอบสองบันทึกฉันหน้า จากมองที่ไม่ดีในการรายงานไปยังระดับ Cxo ทั้งหมดที่คุณต้องทำคือการพยายามเดียวกันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณครั้งเดียวกับเวลาที่ถูกต้องและอื่น ๆ ด้วยเหมือนกัน - และเมื่อคุณมีความเชื่อมั่นให้ฉันรักบาง aka-up-vote ekta 29 ต. ค. 14 ที่ 7 การวิเคราะห์แบบ 16.Time Series มีโมเดลชั้นเรียนและฟังก์ชันที่เป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลาขณะนี้มี univariate autoregressive models AR, vector autoregressive models VAR และ univariate autoregressive moving average models ARMA นอกจากนี้ยังรวมถึงสถิติเชิงพรรณนาสำหรับชุดเวลาเช่น autocorrelation, autocorrelation partial function และ periodogram, เช่นเดียวกับคุณสมบัติทางทฤษฎีที่สอดคล้องกันของ ARMA หรือกระบวนการที่เกี่ยวข้องนอกจากนี้ยังรวมถึงวิธีการทำงานร่วมกับ polynomials ความล่าช้าโดยเฉลี่ยที่เคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นอกจากนี้ยังมีการทดสอบทางสถิติที่เกี่ยวข้องและฟังก์ชันช่วยเหลือที่เป็นประโยชน์บางอย่างที่มีอยู่การประเมินค่าทำได้โดยทำอย่างถูกต้องหรือตามเงื่อนไข เงื่อนไขน้อยที่สุดสี่เหลี่ยมจัตุรัสทั้งโดยใช้ตัวกรองคาลมานหรือฟิลเตอร์โดยตรงขณะนี้ฟังก์ชันและคลาสต้องถูกนำเข้าจากโมดูลที่เกี่ยวข้อง แต่จะมีคลาสหลักอยู่ในเนมสเปซโครงสร้างโมดูลมีอยู่ภายใน is. stattools คุณสมบัติเชิงประจักษ์และการทดสอบ , acf, pacf, gr ความเป็นเหตุเป็นผล - การทดสอบหน่วยรากฐาน adf, การทดสอบ ljung-box และกระบวนการอื่น ๆ ที่ไม่เหมือนกันการประมาณค่าด้วยความเป็นไปได้สูงสุดที่มีเงื่อนไขและแน่นอนและเงื่อนไขน้อยที่สุดที่มีเงื่อนไขอย่างน้อยที่สุด - สี่เหลี่ยมขนมเปียกปูนรูปแบบเดียวของกระบวนการ ARMA การประมาณค่าด้วยความเป็นไปได้สูงสุดที่มีเงื่อนไขและแน่นอนและเงื่อนไขที่น้อยที่สุด - รูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าการประมาณค่าสำหรับรูปแบบ ARMA และรูปแบบอื่น ๆ ที่มี MLE ที่แน่นอนโดยใช้คุณสมบัติของตัวกรองคาลมาน Filter. armaprocess ของกระบวนการ arma ด้วยพารามิเตอร์ที่ระบุ, ซึ่งรวมถึงเครื่องมือในการแปลงระหว่าง ARMA, MA และการแสดง AR เช่นเดียวกับ acf, pacf, ความหนาแน่นของสเปกตรัม, ฟังก์ชันการตอบสนองต่ออิมพัลส์และอื่น ๆ คล้ายกับ armaprocess แต่ทำงานใน frequency domain. tsatools ฟังก์ชันผู้ช่วยเหลือเพิ่มเติมเพื่อสร้างอาร์เรย์ของตัวแปร lagged สร้าง regressors สำหรับแนวโน้ม detrend และ similar. filters helper function สำหรับการกรองชุดเวลาบางฟังก์ชันเพิ่มเติมบางอย่างที่เป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลา ในส่วนอื่น ๆ ของ statsmodels เช่นการทดสอบทางสถิติเพิ่มเติมบางฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องมีอยู่ใน matplotlib, nitime และฟังก์ชันเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อการใช้งานในการประมวลผลสัญญาณซึ่งมีชุดข้อมูลที่ยาวขึ้นและทำงานได้บ่อยขึ้นในโดเมนความถี่ สถิติเชิงพรรณนาและการทดสอบ x, เป็นกลาง, ลดทอน, FFT