Matplotlib moving average example

Przenoszenie średniej matplotlib Głosuj Nie o Jak dodać Matplotlib Podstawowe wątki z python matplotlib Skyrim przewodnik ps3 Python Tutorial Wykres Dzień Przenoszenie Średnia andrewshamlet PYTHON THE NO NONSENSE GUIDE Dowiedz się programowania w Pythonie w ciągu kilku godzin W tym DARMOWY Python Cheatsheet amp Ćwiczenia z oryginalnymi plikami Python Wykreślanie z domyślnym ustawienia Kompletny przewodnik do tworzenia prognozy szeregów czasowych z kodami w Pythonie Aby zobaczyć daty przesunięcia wyzwala kupować lub sprzedawać QuantX Research Samouczki do programowania w języku Python Samouczki do programowania w języku Python Samouczki do analizy danych w języku pand Python Średnia ruchoma lub działająca średnia Stack Przepełnienie Python Prosta matematyka Programowanie Język Paradygmat Średnia ruchoma Python Software Stock Simple Trading Market Forex sma simple moving average Przykłady Pylab Przykładowy kod finansowy Matplotlib python Moving Przeglądaj inne pytania oznaczone python python numpy matplotlib scipy lub zadaj własne pytanie Python Exponential Moving Average EMA Mathematics and Stock Python Exponential Przenoszenie średniej EMA Matematyka i wskaźniki fotografii obrazy ewma ex png Pomiary i analiza danych dla inżynierów rolników z wykorzystaniem pomiarów Pythona i analizy danych dla inżynierów rolników przy użyciu obrazów Python Właściwości DSP dsp ma Przenoszenie średniej wygładzania dla przygotowania danych Cecha Inżynieria maszynowa Uczenie się biegłości Przenoszenie średniej wygładzania dla danych Przygotowanie do projektowania funkcji i prognozowanie serii czasowych za pomocą języka Python Przenoszenie średniej matplotlibIntegracja Matplotlib jest biblioteką do projektowania Python 2D, która zapewnia dane o jakości publikacji w różnych formatach drukowanych i interaktywnych środowiskach na różnych platformach. Matplotlib może być używany w skryptach Pythona, Pythonie i IPythonie, notebooku jupyter, serwerach aplikacji WWW i czterech pakietach narzędzi graficznych. Matplotlib stara się ułatwiać proste i trudne rzeczy. Możesz wygenerować wykresy, histogramy, widma mocy, wykresy słupkowe, tabele błędów, wykresy rozrzutu itp. Za pomocą zaledwie kilku linii kodu. Aby pobrać próbkę, zobacz zrzuty ekranu. galeria miniatur i katalog przykładów Dla prostego drukowania moduł pyplot zapewnia interfejs podobny do MATLAB, szczególnie w połączeniu z IPythonem. Dla zaawansowanych użytkowników masz pełną kontrolę nad stylami linii, właściwościami fontów, właściwościami osi, itp. Poprzez interfejs zorientowany obiektowo lub zestaw funkcji znanych użytkownikom MATLAB. Dokumentacja instalacyjna Jest to dokumentacja dla Matplotlib w wersji 2.0.0. Próbujesz nauczyć się, jak wykonać konkretny rodzaj działki Sprawdź w galerii. przykłady. lub listę poleceń drukowania. Inne zasoby do nauki Dostępnych jest wiele zewnętrznych zasobów edukacyjnych, w tym materiały drukowane, filmy wideo i samouczki. Potrzebujesz pomocy Matplotlib to przyjazny, kompleksowy projekt i staramy się postępować zgodnie z Kodeksem Postępowania Python Software Foundation we wszystkim, co robimy. Sprawdź FAQ. api dokumenty i archiwa listy adresowej dla zasobów. Dołącz do gitter i list mailingowych: Użytkownicy. Ogłoś i Devel. Sprawdź pytania Matplotlib na stackoverflow. Narzędzie wyszukiwania przeszukuje całą dokumentację, w tym przeszukuje pełne ponad 350 pełnych przykładów, które wykonują niemal każdy zakątek Matplotlib. Możesz zgłaszać błędy, łatki i prośby o funkcję na trackerze github. ale dobrym pomysłem jest również pingowanie nas na liście mailingowej. Aby być na bieżąco z tym, co dzieje się w Matplotlib, zobacz nową stronę lub przejrzyj kod źródłowy. Wszystko, co może wymagać zmian w istniejącym kodzie, jest rejestrowane w pliku zmian API. Istnieje kilka zestawów narzędzi Matplotlib. w tym wybór dwóch zestawów narzędzi mapowania i mapowania bazowej mapy i kartografii. 3d plotowanie z mplot3d. osie i pomocniki osi w axesgrid. kilka interfejsów do drukowania wyższego poziomu, seaborn. holoviews. ggplot. i więcej. Powołanie Matplotlib Matplotlib jest pomysłem Johna Huntera (1968-2017), który wraz ze swoimi wieloma współpracownikami poświęcił niezmierną ilość czasu i wysiłku na wyprodukowanie oprogramowania wykorzystywanego przez tysiące naukowców na całym świecie. Jeśli Matplotlib uczestniczy w projekcie, który prowadzi do publikacji naukowej, proszę potwierdzić tę pracę, cytując projekt. Możesz użyć tego gotowego wpisu cytowania. Open source Licencja Matplotlib jest oparta na licencji Python Software Foundation (PSF). Istnieje aktywna społeczność programistów i długa lista osób, które wniosły znaczny wkład. Matplotlib jest hostowany na Github. Problemy i żądania Pull są śledzone również w Github. MATLAB jest zastrzeżonym znakiem towarowym The MathWorks, Inc. copy Copyright 2002 - 2017 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom i zespół programistów Matplotlib 2017 - 2018 Zespół programistów Matplotlib. Ostatnia aktualizacja: 20 lutego 2017 r. Utworzono przy użyciu Sphinx 1.5.2. Wiem, że jest to stare pytanie, ale tutaj jest rozwiązanie, które nie wykorzystuje żadnych dodatkowych struktur danych ani bibliotek. Jest on liniowy pod względem liczby elementów listy wejściowej i nie mogę wymyślić żadnego innego sposobu, aby uczynić go bardziej wydajnym (tak naprawdę, jeśli ktoś wie o lepszym sposobie przydzielania wyniku, proszę dać mi znać). UWAGA: byłoby to znacznie szybsze przy użyciu tablicy numpy zamiast listy, ale chciałem wyeliminować wszystkie zależności. Możliwa byłaby także poprawa wydajności poprzez wykonywanie wielowątkowe. Funkcja zakłada, że ​​lista wejściowa jest jednowymiarowa, więc należy zachować ostrożność. UPD: bardziej wydajne rozwiązania zostały zaproponowane przez Alleo i jasaarim. Możesz użyć np. convolve do tego: argument mode określa sposób obsługi krawędzi. Wybrałem prawidłowy tryb tutaj, ponieważ uważam, że większość ludzi spodziewa się, że bieganie będzie działać, ale możesz mieć inne priorytety. Oto wykres, który ilustruje różnicę między trybami: Odpowiedź 24 Mar 14 o 22:01 Podoba mi się to rozwiązanie, ponieważ jest czyste (jedna linia) i stosunkowo wydajne (praca wykonana wewnątrz numpy). Ale Alemo39s quotEfficient solutionquot używa numpy. cumsum ma lepszą złożoność. ndash Ulrich Stern Sep 25 15 o 0:31 Możesz obliczyć średnią bieżącą z: Na szczęście numpy zawiera funkcję convolve, której możemy użyć, aby przyspieszyć działanie. Średni bieg jest równoważny zawijaniu x z wektorem, który jest długi N, z wszystkimi członami równymi 1N. Niska implementacja convolve obejmuje początkowy stan przejściowy, więc musisz usunąć pierwsze punkty N-1: W mojej maszynie szybka wersja jest 20-30 razy szybsza, w zależności od długości wektora wejściowego i wielkości okna uśredniania . Zauważ, że convolve zawiera ten sam tryb, który wydaje się odpowiadać początkowemu problemowi przejściowemu, ale dzieli go od początku do końca. Usuwa przemijanie z końca, a początek go nie ma. Cóż, myślę, że to kwestia priorytetów, nie potrzebuję takiej samej liczby wyników kosztem uzyskania nachylenia w kierunku zera, którego nie ma w danych. BTW, tutaj jest polecenie pokazujące różnicę między trybami: tryby (39full39, 39same39, 39valid39) wykres (convolve (ones ((200,)), ones ((50,)) 4750, modem)) dla m w trybach legenda osi (-10, 251, -1, 1.1) (tryby, loc39lower center39) (importowany z Pyplot i numpy). ndash lapis Mar 24 14 o 13:56 pandy są bardziej odpowiednie do tego niż NumPy lub SciPy. Jego funkcja rollingmean wygodnie wykonuje pracę. Zwraca także tablicę NumPy, gdy wejście jest tablicą. Trudno jest pokonać walkę w wydajności z dowolną niestandardową implementacją Pythona. Oto przykład wykonania przeciwko dwóm z proponowanych rozwiązań: Istnieją również fajne opcje dotyczące radzenia sobie z wartościami krawędzi. Zawsze denerwuje funkcja przetwarzania sygnału, która zwraca sygnały wyjściowe o różnych kształtach niż sygnały wejściowe, gdy oba wejścia i wyjścia mają ten sam charakter (na przykład oba sygnały czasowe). Przerywa korespondencję z powiązaną zmienną niezależną (na przykład czas, częstotliwość), co powoduje, że tworzenie wykresów lub porównywanie nie jest bezpośrednią sprawą. tak czy inaczej, jeśli podzielasz uczucia, możesz chcieć zmienić ostatnie wiersze proponowanej funkcji jako ynp. convolve (ww. sum (), s, mode39same39) return ywindowlen-1 :-( windowlen-1) ndash Christian O39Reilly Aug 25 15 o 19:56 Trochę za późno na imprezę, ale stworzyłem własną małą funkcję, która NIE owija końce lub klocki zerami, które są następnie używane do znalezienia średniej. Kolejną zaletą jest to, że ponownie pobiera próbki w liniowo rozmieszczonych punktach. Dostosuj kod w dowolnym momencie, aby uzyskać dostęp do innych funkcji. Metoda polega na prostym mnożeniu macierzy ze znormalizowanym jądrem Gaussa. Proste użycie na sinusoidalnym sygnale z dodatkowym normalnym szumem rozproszonym: To pytanie jest teraz jeszcze starsze niż wtedy, gdy NeXuS napisał o tym w zeszłym miesiącu, ale lubię, jak jego kod radzi sobie z przypadkami krańcowymi. Ponieważ jednak jest to prosta średnia ruchoma, jej wyniki pozostają w tyle za danymi, do których się odnoszą. Pomyślałem, że radzenie sobie z przypadkami brzegowymi jest bardziej satysfakcjonujące niż tryby NumPys. podobnie. i pełne można osiągnąć, stosując podobne podejście do metody opartej na splataniu (). Mój wkład wykorzystuje średnią centralną, aby dopasować wyniki do ich danych. Kiedy dostępne są dwa punkty dla pełnowymiarowego okna, średnie są obliczane z kolejnych mniejszych okien na krawędziach tablicy. Właściwie z coraz większych okien, ale to jest szczegół implementacji. Jest względnie powolny, ponieważ używa convolve (). i może być dość spoufalony przez prawdziwą Pythonistę, jednak uważam, że ten pomysł stoi. odpowiedział 2 stycznia na 0:28 np. convolve jest ładne, ale powolne, gdy szerokość okna rośnie duży. Niektóre odpowiedzi zapewniają bardziej skuteczne algorytmy z np. cumsum, ale wydają się niezdolne do obsługi wartości krawędzi. Sam zaimplementowałem algorytm, który dobrze poradzi sobie z tym problemem, jeśli ten problem zostanie zadeklarowany jako: parametr wejściowy mergenum może być uważany za 2 szerokość okna 1. Wiem, że ten kod jest trochę nieczytelny, jeśli uważasz, że jest on przydatny i chcesz trochę rozszerzeń, proszę daj mi znać i zaktualizuję tę odpowiedź. (Ponieważ napisanie wyjaśnienia może mnie kosztować dużo czasu, mam nadzieję, że zrobię to tylko wtedy, gdy ktoś tego potrzebuje, proszę wybacz mi moje lenistwo :)) Jeśli interesuje Cię tylko jego oryginalna wersja: jest jeszcze bardziej nieczytelna: pierwsze rozwiązanie pozbywa się problemu z krawędzią poprzez dopełnianie zer wokół tablicy, ale drugie rozwiązanie tutaj zamieszczone obsługuje je w sposób trudny i bezpośredni :) lapis tak, ale powiedzmy, że używasz metody cumsum na pierwszym tiku i zapisujesz swoją średnią kroczącą tablicę dla następny tyk. po każdym teście musisz po prostu dodać ostatnią średnią ruchomą wartość do macierzy walcowniczej w pamięci. Korzystając z tej metody, nie przeliczasz już obliczonych rzeczy: Na pierwszym teście po zakończeniu podsumowania po prostu dodajesz wartość ostatnich elementów z ostatnich okresów, która jest 2x szybciej dla wszystkich kolejnych tyknięć. ndash litepresence Jun 10 16 at 12:29 Jeśli zdecydujesz się rzucić własną, zamiast korzystać z istniejącej biblioteki, bądź świadomy błędu zmiennoprzecinkowego i spróbuj zminimalizować jego skutki: Jeśli wszystkie twoje wartości są mniej więcej tego samego rzędu wielkości , to pomoże zachować dokładność, zawsze dodając wartości o zbliżonych wielkościach. W moim ostatnim zdaniu starałem się wskazać, dlaczego pomaga on błędowi zmiennoprzecinkowemu. Jeśli dwie wartości są w przybliżeniu o ten sam rząd wielkości, to dodanie ich traci mniejszą precyzję niż w przypadku dodania bardzo dużej liczby do bardzo małej. Kod łączy wartości sąsiadujące z wartościami w taki sposób, że nawet sumy pośrednie powinny zawsze być w przybliżeniu w wielkości, aby zminimalizować błąd zmiennoprzecinkowy. Nic nie jest głupim dowodem, ale ta metoda uratowała kilka bardzo słabo wdrożonych projektów w produkcji. ndash Mayur Patel 15 grudnia o 17:22 Alleo: Zamiast robić jeden dodatek na wartość, będziesz robić dwa. Dowód jest taki sam jak problem z przerzucaniem bitów. Jednak punktem tej odpowiedzi nie jest koniecznie wydajność, ale precyzja. Wykorzystanie pamięci do uśredniania wartości 64-bitowych nie przekraczałoby 64 elementów w pamięci podręcznej, więc jest przyjazne w użyciu pamięci. ndash Mayur Patel Dec 29 14 o 17:04