เฉลี่ยเคลื่อนที่ Matplotlib

ฉันรู้ว่านี่เป็นคำถามเก่า แต่นี่คือโซลูชันที่ไม่ใช้โครงสร้างข้อมูลเสริมหรือไลบรารีใด ๆ เป็นข้อมูลเชิงเส้นในจำนวนองค์ประกอบของรายการป้อนข้อมูลและฉันไม่สามารถคิดหาวิธีอื่นใดเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นจริงถ้า ทุกคนรู้วิธีที่ดีกว่าการจัดสรรผลโปรดแจ้งให้เราทราบ. นี้จะเร็วมากโดยใช้ array numpy แทนรายการ แต่ฉันต้องการกำจัด dependencies ทั้งหมดนอกจากนี้ยังจะเป็นไปได้ในการปรับปรุงประสิทธิภาพโดย multi - threaded execution. The ทำงานสมมติว่ารายการใส่เป็นหนึ่งมิติจึงต้อง careful. You สามารถคำนวณหมายถึงการทำงานกับโชคดี numpy รวมถึงฟังก์ชัน convolve ที่เราสามารถใช้เพื่อเพิ่มความเร็วสิ่งขึ้นหมายถึงการทำงานเทียบเท่า convolving x กับ เวกเตอร์ที่มี N ยาวพร้อมสมาชิกทั้งหมดเท่ากับ 1 N การดำเนินการแบบ numpy ของ convolve รวมถึงการเริ่มต้นชั่วคราวดังนั้นคุณจึงต้องลบคะแนน N-1 เป็นครั้งแรกในเครื่องของฉันรุ่นที่รวดเร็วเป็น 20-30 ครั้งเร็วขึ้น บนความยาว ของเวกเตอร์อินพุตและขนาดของหน้าต่างเฉลี่ยหมายเหตุว่า convolve จะรวมถึงโหมดเดียวกันซึ่งดูเหมือนว่าควรจะระบุปัญหาชั่วคราวที่เริ่มต้น แต่จะแยกออกระหว่างจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดการลบชั่วคราวจากจุดสิ้นสุดและ doesn เริ่มต้น doesn มีหนึ่งฉันคิดว่ามันเป็นเรื่องของลำดับความสำคัญฉัน don t ต้องการจำนวนเดียวกันของผลค่าใช้จ่ายในการรับความลาดชันไปทางศูนย์ที่ isn t มีในข้อมูล BTW นี่คือคำสั่งเพื่อแสดงความแตกต่าง โหมดโหมด m สำหรับ m ในโหมดแกน -10, 251, - 1, 1 1 โหมดตำนาน loc ศูนย์ล่างด้วย pyplot และ numpy lapis นำเข้า มี.ค. 24 14 ที่ 13 56.pandas เหมาะสำหรับนี้กว่า NumPy หรือ SciPy ฟังก์ชัน rollingmean ไม่ได้งานสะดวกนอกจากนี้ยังส่งกลับอาร์เรย์ NumPy เมื่อใส่เป็น array. It เป็นเรื่องยากที่จะชนะ rollingmean ในการปฏิบัติงานใด ๆ ที่กำหนดเอง Python บริสุทธิ์ นี่คือตัวอย่างประสิทธิภาพเทียบกับ สองโซลูชั่นที่นำเสนอนอกจากนี้ยังมีตัวเลือกที่ดีในการจัดการกับค่าขอบ I m รำคาญเสมอโดยฟังก์ชั่นการประมวลผลสัญญาณที่ส่งกลับสัญญาณขาออกของรูปร่างที่แตกต่างกว่าสัญญาณอินพุตเมื่อทั้งสองปัจจัยการผลิตและผลที่มีลักษณะเดียวกัน ตัวอย่างเช่นทั้งสองสัญญาณชั่วคราวมันแบ่งการติดต่อกับตัวแปรอิสระที่เกี่ยวข้องเช่นเวลาการวางแผนการทำคะแนนหรือการเปรียบเทียบไม่ได้เป็นเรื่องโดยตรงต่อไปถ้าคุณแบ่งปันความรู้สึกที่คุณอาจต้องการเปลี่ยนบรรทัดสุดท้ายของการทำงานที่เสนอเป็นคืนเดียวกัน y windowlen - 1 - windowlen-1 Christian O Reilly ส. ค. 25 15 ที่ 19 56. มีช่วงปลายงานเลี้ยง แต่ฉันได้ทำหน้าที่เล็ก ๆ น้อย ๆ ของตัวเองที่ไม่ห่อรอบปลายหรือแผ่นที่มีเลขศูนย์ที่ใช้แล้วหาค่าเฉลี่ยตาม ดีเป็นรักษาต่อไปคือว่ามันอีกครั้งตัวอย่างสัญญาณที่จุดเว้นระยะเชิงเส้นปรับแต่งรหัสที่จะได้รับคุณสมบัติอื่น ๆ วิธีการคือการคูณเมทริกซ์ง่ายๆกับ normalised Gaussian เคอร์เนลใช้งานง่าย o สัญญาณ sinusoidal กับเสียงรบกวนกระจายเพิ่มปกติคำถามนี้ตอนนี้ยังเก่ากว่าเมื่อ NeXuS เขียนเกี่ยวกับเดือนสุดท้าย แต่ฉันต้องการวิธีการรหัสของเขาเกี่ยวข้องกับขอบกรณี แต่เนื่องจากเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายก็ผล s ล่าช้าหลัง ข้อมูลที่พวกเขาใช้กับฉันคิดว่าการจัดการกับกรณีขอบในทางที่น่าพอใจมากขึ้นกว่าโหมด NumPy ของถูกต้องเหมือนกันและเต็มรูปแบบสามารถทำได้โดยใช้วิธีการที่คล้ายกับวิธีการตาม convolution. My ผลงานของฉันใช้ค่าเฉลี่ยกลางทำงานเพื่อจัดผลของกับ ข้อมูลของพวกเขาเมื่อมีสองสามจุดสำหรับหน้าต่างขนาดเต็มรูปแบบที่จะใช้ค่าเฉลี่ยที่ใช้คำนวณจากหน้าต่างเล็กที่ต่อเนื่องที่ขอบของอาร์เรย์จริงจากหน้าต่างที่ใหญ่กว่าอย่างต่อเนื่อง แต่ที่รายละเอียดการดำเนินงานของมันค่อนข้าง ช้าเพราะใช้ convolve และอาจจะ spruced ขึ้นค่อนข้างมากโดย Pythonista จริง แต่ผมเชื่อว่าแนวคิด stands. answered 2 มกราคมที่ 0 28 เป็นสิ่งที่ดี แต่ช้าเมื่อ widt หน้าต่าง h เติบโตใหญ่คำตอบบางให้มากขึ้นด้วยขั้นตอนวิธีที่มีประสิทธิภาพ แต่ดูเหมือนจะไม่สามารถจัดการกับค่าขอบฉันเองได้ใช้ขั้นตอนวิธีที่อาจจัดการกับปัญหานี้ได้ดีถ้าปัญหานี้ได้รับการประกาศเป็น integenum integer พารามิเตอร์สามารถคิดเป็น 2 windowwidth 1.I ทราบ รหัสนี้เป็นอ่านไม่ได้เล็กน้อยถ้า u พบว่ามีประโยชน์และต้องการ expanations บางโปรดแจ้งให้เราทราบและฉันจะ update คำตอบนี้ตั้งแต่เขียนคำอธิบายอาจเสียค่าใช้จ่ายฉันมากเวลาฉันหวังว่าฉันจะทำเฉพาะเมื่อมีคนต้องการมันโปรดให้อภัย me for laziness. If ของฉันมีความสนใจใน version. It เดิมของมันแม้ไม่สามารถอ่านได้มากขึ้นแก้ปัญหาแรกได้รับการกำจัดปัญหาขอบโดยการขยายช่องว่างรอบ แต่วิธีที่สองโพสต์ที่นี่จัดการกับมันในทางที่ยากและตรง ในประโยคสุดท้ายของฉันฉันพยายามที่จะระบุว่าทำไมมันช่วยให้ข้อผิดพลาดจุดลอยถ้าสองค่าประมาณลำดับเดียวกันของขนาดจากนั้นเพิ่มพวกเขาสูญเสียความแม่นยำน้อยกว่าถ้าคุณเพิ่มจำนวนมากไปมากขนาดเล็ก รหัสนี้รวมค่าที่อยู่ติดกันในลักษณะที่แม้แต่ผลรวมระดับกลางควรมีเหตุผลอย่างใกล้ชิดในขนาดเพื่อลดข้อผิดพลาดของจุดลอยตัวไม่มีหลักฐานใดที่พิสูจน์ได้ แต่วิธีนี้ช่วยให้คู่โครงการดำเนินการได้ไม่ดีมากในการผลิต Mayur Patel Dec 15 14 at 17 22. Alleo แทนที่จะทำหนึ่งบวกต่อค่าคุณจะทำสองพิสูจน์เหมือนกับปัญหา bit-flipping แต่จุดของคำตอบนี้ไม่จำเป็นต้องประสิทธิภาพ แต่แม่นยำใช้หน่วยความจำเฉลี่ย 64 บิตค่าจะ ไม่เกิน 64 องค์ประกอบในแคชดังนั้นจึงเป็นมิตรในการใช้หน่วยความจำเช่นกัน Mayur Patel Dec 29 14 at 17 04.Matplotlib เป็นห้องสมุดวางแผน Python 2D ซึ่งผลิตตัวเลขคุณภาพสิ่งพิมพ์ในหลากหลายรูปแบบ Hardcopy และสภาพแวดล้อมแบบโต้ตอบข้ามแพลตฟอร์ม Matplotlib สามารถใช้ในสคริปต์ Python, Python และเปลือก IPython, โน้ตบุ๊ค jupyter, เว็บเซิร์ฟเวอร์แอพพลิเคชันและชุดเครื่องมืออินเทอร์เฟซสำหรับผู้ใช้แบบกราฟิกสี่ชุด Matplotlib พยายามทำ สิ่งที่ง่ายและง่ายสิ่งที่เป็นไปได้คุณสามารถสร้างพล็อต, histograms, สเปกตรัมพลังงาน, แผนภูมิแท่ง, errorcharts, scatterplots, etc มีเพียงไม่กี่บรรทัดของรหัสสำหรับการสุ่มตัวอย่างให้ดูแกลเลอรีภาพหน้าจอแกลเลอรีและไดเรกทอรีตัวอย่างสำหรับการวางแผนอย่างง่าย โมดูล pyplot ให้อินเทอร์เฟซ MATLAB เหมือนโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อรวมกับ IPython สำหรับผู้ใช้ที่มีอำนาจคุณสามารถควบคุมรูปแบบบรรทัดคุณสมบัติแบบอักษรคุณสมบัติของแกน ฯลฯ ผ่านอินเทอร์เฟซเชิงวัตถุหรือผ่านชุดฟังก์ชันที่คุ้นเคยกับผู้ใช้ MATLAB นี้เป็นเอกสารสำหรับ Matplotlib รุ่น 2 0 0.Trying เพื่อเรียนรู้วิธีการทำชนิดเฉพาะของพล็อตตรวจสอบตัวอย่างแกลเลอรี่หรือรายการของการวางแผนคำสั่ง resources. There การเรียนรู้อื่น ๆ แหล่งข้อมูลการเรียนรู้ภายนอกที่มีอยู่รวมทั้งวัสดุพิมพ์, วิดีโอและ tutorials. Matplotlib เป็นโครงการที่เป็นมิตรพร้อมและเราพยายามที่จะปฏิบัติตามจรรยาบรรณในการดำเนินงานของ Python Software Foundation ในทุกสิ่งทุกอย่างที่เราทำตรวจสอบ faq เอกสาร api และ การจัดเก็บรายชื่อสำหรับแหล่งข้อมูลเข้าร่วม gitter และ mailing list ผู้ใช้งานประกาศและ Devel ตรวจสอบคำถาม Matplotlib เกี่ยวกับ stackoverflow เครื่องมือค้นหาจะค้นหาเอกสารทั้งหมดรวมถึงการค้นหาข้อความเต็มรูปแบบของตัวอย่างสมบูรณ์แบบกว่า 350 ตัวอย่างที่ออกกำลังกายเกือบทุกมุมของ Matplotlib. You สามารถไฟล์ข้อบกพร่องแพทช์และการร้องขอคุณสมบัติใน github ติดตาม แต่มันเป็นความคิดที่ดีที่จะ ping เราในรายชื่อผู้รับจดหมาย too. To ให้ถึงวันที่มีสิ่งที่เกิดขึ้นใน Matplotlib ให้ดูที่หน้าใหม่หรือเรียกดูแหล่งที่มา รหัสอะไรที่อาจต้องมีการเปลี่ยนแปลงรหัสที่มีอยู่ของคุณจะถูกบันทึกไว้ในไฟล์การเปลี่ยนแปลง api มี Matlotlib ชุดเครื่องมือเสริมมากมายหลายแบบรวมถึงทางเลือกของการฉายภาพและการทำแผนที่ชุดเครื่องมือพื้นฐานและ cartopy 3d ที่วางแผนด้วยแกน mplot3d และผู้ช่วยเหลือแกนใน axesgrid ระดับการวางแผนการเชื่อมต่อ seaborn holoviews ggplot และ more. Citing Matplotlib. Matplotlib เป็นผลิตผลของจอห์นฮันเตอร์ 1968-2012 ใครพร้อมกับผู้สนับสนุนหลาย s ได้ใส่จำนวนมหาศาลของเวลาและความพยายามในการผลิตชิ้นส่วนของซอฟต์แวร์ที่ใช้โดยนักวิทยาศาสตร์นับพันทั่วโลกหาก Matplotlib ก่อให้เกิดโครงการที่นำไปสู่สิ่งตีพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์โปรดยอมรับงานนี้โดยการอ้างถึงโครงการคุณสามารถใช้ this ready - แหล่งอ้างอิงใบอนุญาต Matplotlib มีพื้นฐานมาจากใบอนุญาต PSF ของ Python Software Foundation มีชุมชนนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ใช้งานอยู่และมีรายชื่อผู้ที่มีส่วนร่วมเป็นจำนวนมาก Matplotlib เป็นเจ้าภาพในประเด็น Github และ Pull requests มีการติดตามที่ Github ด้วย MATLAB เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ The MathWorks, Inc. Copyright 2002 - 2012 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom และทีมพัฒนา Matplotlib 2012 - 2016 ทีมพัฒนา Matplotlib อัปเดตล่าสุดเมื่อวันที่ 20 กุมภาพันธ์ 2017 สร้างโดยใช้สฟิงซ์ 1 5 บทนำนี้จะเป็นหัวข้อต่อเนื่องของหัวข้อนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในบริบทของสถิติหรือที่เรียกว่า rolling rolling average เป็นประเภทของการตอบสนองของแรงกระตุ้นแน่นอนในบทแนะนำก่อนหน้านี้เรา ได้วางแผนมูลค่าของอาร์เรย์ x และ y. Let s พล็อต x เทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ y ที่เราจะเรียก yMA ก่อนให้ความเท่ากันของความยาวของอาร์เรย์ทั้งสองและเพื่อแสดงสิ่งนี้ในบริบทกราฟที่เกิดขึ้น ช่วยให้เข้าใจเรื่องนี้ให้พล็อตสองความสัมพันธ์ที่แตกต่างกัน x vs y และ x vs MAy ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่นี่เป็นพล็อตสีเขียวที่เริ่มต้นที่ 3.In ความต่อเนื่องของการกวดวิชานี้เราจะเรียนรู้วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ .