Eu sei que esta é uma velha questão, mas aqui está uma solução que doesn t usar qualquer estrutura de dados extra ou bibliotecas É linear no número de elementos da lista de entrada e não consigo pensar em qualquer outra forma de torná-lo mais eficiente, Ninguém sabe de uma maneira melhor para alocar o resultado, por favor me avise know. NOTE isso seria muito mais rápido usando uma matriz numpy em vez de uma lista, mas eu queria eliminar todas as dependências Também seria possível melhorar o desempenho por multi-threaded A função assume que a lista de entrada é uma dimensão, por isso tenha cuidado. Você pode calcular uma média de execução com. Felizmente, numpy inclui uma função de convolução que podemos usar para acelerar as coisas A média de corrida é equivalente a convolver x com um Vector que é N longo, com todos os membros igual a 1 N A implementação numpy de convolve inclui o transiente inicial, então você tem que remover os primeiros pontos N-1. Na minha máquina, a versão rápida é 20-30 vezes mais rápida, dependendo No comprimento Do vetor de entrada e tamanho da janela de média. Note que a convolução inclui um mesmo modo que parece que deve abordar a questão transitória inicial, mas divide-a entre o início eo fim. Remove o transiente do final e Começando não tem um Bem, eu acho que é uma questão de prioridades, eu não preciso do mesmo número de resultados à custa de obter uma inclinação para zero que não existe nos dados BTW, aqui está um comando para mostrar a diferença Entre modos modos cheio, mesmo, convênio válido convolvem uns 200,, uns 50, 50, modo m para m em modos eixo -10, 251, - 1, 1 1 modos de legenda, centro loco inferior com pyplot e numpy importado lapis Mar 24 14 at 13 56.pandas é mais adequado para isso do que NumPy ou SciPy Sua função rollingmean faz o trabalho convenientemente Ele também retorna um array NumPy quando a entrada é um array. It é difícil de bater rollingmean no desempenho com qualquer implementação personalizada Python puro Aqui está um exemplo de desempenho contra Duas das soluções propostas. Há também opções agradáveis sobre como lidar com os valores de borda. Eu sempre estou irritado pela função de processamento de sinal que retornam sinais de saída de forma diferente do que os sinais de entrada quando ambas as entradas e saídas são da mesma natureza Por exemplo, ambos os sinais temporais Quebra a correspondência com a variável independente relacionada, por exemplo, tempo, freqüência fazendo plotagem ou comparação não é uma questão direta de qualquer maneira, se você compartilhar o sentimento, você pode querer mudar as últimas linhas da função proposta como mesmo retorno y windowlen - Um pouco tarde para a festa, mas eu fiz minha própria pequena função que não envolve as extremidades ou almofadas com zeros que são usados para encontrar a média como Bem Como um tratamento adicional é, que também re-amostras o sinal em pontos linearmente espaçados Personalizar o código à vontade para obter outros recursos. O método é uma simples multiplicação matricial com um kernel Gaussiano normalizado. Um sinal sinusoidal adicionado com o ruído distribuído normal adicionado. Esta pergunta é agora mesmo mais velha do que quando NeXuS escreveu sobre ela o mês passado, MAS eu gosto de como seu código trata dos casos da borda Contudo, porque é uma média movente simples, seus resultados retardam-se atrás do Os dados que eles se aplicam Eu pensei que lidar com borda casos de uma forma mais satisfatória do que NumPy s modos válidos mesmo e completo poderia ser alcançado através da aplicação de uma abordagem semelhante a um convolution baseado método. Minha contribuição usa uma média de execução central para alinhar os seus resultados com Seus dados Quando há dois poucos pontos disponíveis para a janela de tamanho completo a ser usado, correntes médias são calculadas a partir de sucessivamente menores janelas nas bordas da matriz Na verdade, a partir de janelas sucessivamente maior, mas que é um detail. It implementação é relativamente Lento porque usa convolve e poderia provavelmente ser spruced acima completamente muito por um Pythonista verdadeiro, entretanto, eu acredito que a idéia stands. answered Janeiro 2 em 0 28. é agradável mas lento quando a janela widt H cresce grande Algumas respostas fornecem algoritmos mais eficientes com, mas parecem incapazes de lidar com valores de borda Eu mesmo tenho implementado um algoritmo que pode lidar com este problema bem, se este problema é declarado como. Input parâmetro mergenum pode ser pensado como 2 windowwidth 1.I know Este código é um pouco ilegível se u encontrá-lo útil e deseja algumas expansões, por favor me avise e eu vou atualizar esta resposta Uma vez que escrever uma explicação pode custar-me muito tempo, espero fazê-lo apenas quando alguém precisa dele Por favor perdoe Me para a minha preguiça. Se apenas u estão interessados em sua versão original. É ainda mais ilegível a primeira solução se livrar do problema de borda por zeros de preenchimento ao redor da matriz, mas a segunda solução postada aqui trata-lo de uma maneira dura e direta. Na minha última frase eu estava tentando indicar por que ele ajuda o erro de ponto flutuante Se dois valores são aproximadamente a mesma ordem de grandeza, em seguida, adicioná-los perde menos precisão do que se você adicionou um número muito grande para um muito pequeno O código combina valores adjacentes de uma forma que mesmo somas intermediárias devem ser sempre razoavelmente próximos em magnitude, para minimizar o erro de ponto flutuante. Nada é à prova de falhas, mas este método salvou um casal de projetos muito mal implementados em produção Mayur Patel Dec 15 14 at 17 22. Alleo Em vez de fazer uma adição por valor, você vai fazer dois A prova é o mesmo que o bit-flipping problema No entanto, o ponto desta resposta não é necessariamente desempenho, mas precisão Uso de memória para a média de 64 bits valores seria Não exceda 64 elementos no cache, por isso é amigável no uso de memória Mayur Patel 29 de dezembro de 17 às 17 04.Matplotlib é uma biblioteca de plotagem Python 2D que produz figuras de qualidade de publicação em uma variedade de formatos impressos e ambientes interativos em todas as plataformas Matplotlib Pode ser usado em scripts Python, o shell Python e IPython, o notebook jupyter, servidores de aplicativos web e quatro toolkits gráficos de interface de usuário. Matplotlib tenta fazer Coisas simples coisas fáceis e difíceis possíveis Você pode gerar gráficos, histogramas, espectros de poder, gráficos de barras, diagramas de erro, gráficos de dispersão, etc com apenas algumas linhas de código Para uma amostragem, veja a galeria de miniaturas de screenshots e exemplos. O módulo pyplot fornece uma interface tipo MATLAB, particularmente quando combinado com IPython Para o usuário avançado, você tem controle total de estilos de linha, propriedades de fonte, propriedades de eixos, etc, através de uma interface orientada a objetos ou através de um conjunto de funções familiares aos usuários do MATLAB . Esta é a documentação para Matplotlib versão 2 0 0.Trying para aprender a fazer um tipo particular de enredo Confira os exemplos de galeria ou a lista de comandos plotting. Outros recursos de aprendizagem. Há muitos recursos de aprendizagem externos disponíveis, incluindo material impresso, Vídeos e tutorials. Matplotlib é um projeto acolhedor e inclusivo, e nós tentamos seguir o Código de Conduta da Python Software Foundation em tudo o que fazemos. Check as faq os documentos api e Mailing list archives for resources Junte-se ao gitter e as listas de discussão Usuários Anuncie e Devel Confira as perguntas sobre Matplotlib sobre stackoverflow A ferramenta de busca procura toda a documentação, incluindo pesquisa de texto completo de mais de 350 exemplos completos que exercem quase todos os cantos do Matplotlib. Pode arquivar bugs, patches e solicitações de recurso no github tracker, mas é uma boa idéia para ping-nos sobre a lista de discussão too. To manter-se atualizado com o que está acontecendo no Matplotlib, ver o que s nova página ou navegar na fonte Código Qualquer coisa que poderia exigir mudanças em seu código existente é registrado no arquivo de alterações api. Há vários Matlotlib add-on toolkits incluindo uma escolha de duas projeção e mapeamento toolkits basemap e cartopy 3d traçando com mplot3d eixos e eixo helpers em axesgrid vários mais elevados - planaformas plotando interfaces seaborn holoviews ggplot e more. Citing Matplotlib. Matplotlib é o brainchild de John Hunter 1968-2017, que, juntamente com o seu contribuinte muitos S, têm colocado uma quantidade imensurável de tempo e esforço para produzir um pedaço de software utilizado por milhares de cientistas em todo o mundo Se Matplotlib contribui para um projeto que leva a uma publicação científica, por favor, reconhecer este trabalho, citando o projeto Você pode usar este ready - . A licença Matplotlib é baseada na licença de PSF da Python Software Foundation. Há uma comunidade de desenvolvedores ativos e uma longa lista de pessoas que fizeram contribuições significativas. O MplPlotlib está hospedado em questões Github e os pedidos Pull são rastreados em Github também. MATLAB é uma marca registrada da The MathWorks, Inc. Copyright 2002 - 2017 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom ea equipe de desenvolvimento Matplotlib 2017 - 2017 A equipe de desenvolvimento Matplotlib Última atualização em 20 de fevereiro de 2017 Criado usando Sphinx 1 5 2.Estamos introduzidos anteriormente como criar médias móveis usando python Este tutorial será uma continuação deste tópico Uma média móvel no contexto de estatísticas, também chamado de média móvel rodando, é um tipo de resposta de impulso finito. Em nosso tutorial anterior nós Têm traçado os valores dos arrays x e y. Let s plot x contra a média móvel de y que vamos chamar yMA. Primeiramente, vamos s equalizar o comprimento de ambos os arrays. And para mostrar isso em context. The resultante graph. To Ajudar a entender isso, vamos plotar duas relações diferentes x vs y e x vs MAy. A média móvel aqui é o enredo verde que começa em 3.Na continuação deste tutorial, vamos aprender a calcular médias móveis em grandes conjuntos de dados .
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