Bewegende Gemiddelde Function Python

Bewegende gemiddelde Hierdie voorbeeld leer jy hoe om die bewegende gemiddelde van 'n tydreeks in Excel te bereken. 'N bewegende avearge gebruik te stryk onreëlmatighede (pieke en dale) om maklik tendense herken. 1. In die eerste plek kan 'n blik op ons tyd reeks. 2. Klik op die blad Data, kliek Data-analise. Nota: cant vind die Data-analise knoppie Klik hier om die analise ToolPak add-in te laai. 3. Kies bewegende gemiddelde en klik op OK. 4. Klik op die insette Range boks en kies die reeks B2: M2. 5. Klik op die boks interval en tik 6. 6. Klik in die uitset Range boks en kies sel B3. 8. Teken 'n grafiek van hierdie waardes. Verduideliking: omdat ons die interval stel om 6, die bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die vorige 5 datapunte en die huidige data punt. As gevolg hiervan, is pieke en dale stryk uit. Die grafiek toon 'n toenemende tendens. Excel kan nie bereken die bewegende gemiddelde vir die eerste 5 datapunte, want daar is nie genoeg vorige datapunte. 9. Herhaal stappe 2 tot 8 vir interval 2 en interval 4. Gevolgtrekking: Hoe groter die interval, hoe meer die pieke en dale is glad nie. Hoe kleiner die interval, hoe nader die bewegende gemiddeldes is om die werklike data punte. Hou jy van hierdie gratis webwerf Deel asseblief hierdie bladsy op GoogleLets sê ek het 'n lys: Ek wil 'n funksie wat die bewegende N-dag gemiddeld bereken skep. So as N was 5, sou ek wil my kode vir die eerste 1-5 te bereken, voeg dit en vind die gemiddelde, wat sou wees 3.0, dan gaan op 2-6, bereken die gemiddelde, wat sou wees 4.0, dan 3 -7, 4-8, 5-9, 6-10. Ek dont wil die eerste N-1 dae bereken, so vanaf die nde dag, itll reken die vorige dae. Dit lyk of druk wat ek wil: Ek het egter nie weet hoe om die getalle te bereken in die lyste. Enige idees gevra 14 Februarie 13 aan 21:05 Terwyl ek graag Martijns antwoord op hierdie, soos George, het ek gewonder of dit vinniger deur die gebruik van 'n lopende opsomming plaas van die toepassing van die som () oor en oor weer op meestal dieselfde nommers wouldnt wees . Ook die idee van 'Geen waardes as verstek in die oprit fase is interessant. Om die waarheid te kan daar baie verskillende scenario's kan 'n mens swanger vir bewegende gemiddeldes wees. Kom ons verdeel die berekening van gemiddeldes in drie fases: oprit: Begin iterasies waar die huidige iterasie Telling Dit venster grootte bestendige vordering: Ons het presies venster grootte aantal elemente beskikbaar om te bereken 'n normale gemiddelde: som (xiterationcounter-windowsize: iterationcounter) / windowsize Ramp Down: Aan die einde van die insette data, kan ons 'n ander windowsize terugkeer - 1 gemiddelde getalle. Hier is 'n funksie wat Arbitrêre iterables (kragopwekkers is fyn) as insette vir data Arbitrêre venster aanvaar groottes 1 Parameters om aan te skakel / af produksie van waardes tydens die fases vir oprit / Down Terugbel funksies vir diegene fases te bepaal hoe waardes geproduseer. Dit kan gebruik word om voortdurend te voorsien 'n standaard (bv Geen) of gedeeltelike gemiddeldes Dit lyk na 'n bietjie vinniger as Martijns weergawe bied - wat is veel meer elegant, al is. Hier is die toets-kode: Die oorspronklike vraag kan nou opgelos word met hierdie funksie oproep: geantwoord 18 Februarie 13 aan 18:15 Gebruik die som en kaart funksies. Die kaart funksie in Python 3 is basies 'n lui weergawe van hierdie: Ek is seker jy kan raai wat die som funksie doen. antwoord 14 Februarie 13 aan 21:07 'n benadering wat vermy Herbereken intermediêre somme .. maak dat lopies (int (v)). dan. repr (runsumlistk - runsumlistk-5) / 5) As jy mier getalle rondom te voer 'n snare .. Alt sonder die globale: seker wees om drywende wiskunde, selfs as jy insetwaardes heelgetalle antwoord 14 Februarie 13 aan 22:04 Voorwaar 'n doen hardloop som algoritme is vinniger. I39ve gepos 'n antwoord te bewys jou punt. There39s net geen behoefte aan 'n globale veranderlike hier. â € CFI 18 Februarie 13 aan 18:16 reg jy is, ek was te hard probeer om 'n eksplisiete aviod vir lus. â € agentp 19 Februarie 13 by 18:37 Jou Antwoord 2016 stapel Exchange, IncHmmm, dit lyk hierdie quoteasy te funksioneer implementquot is eintlik redelik maklik om te kry verkeerd en het 'n goeie gesprek oor geheue doeltreffendheid bevorder. I39m gelukkig om opblaas het as dit beteken dat die wete dat something39s is reg gedoen. â € Richard September 20 14 by 19:23 NumPys gebrek aan 'n spesifieke domein-spesifieke funksie is dalk te danke aan die Core Spanne dissipline en getrouheid aan NumPys eerste aanwysing: bied 'n N-dimensionele skikking tipe. asook funksies vir die skep, en kruip die skikkings. Soos baie fundamentele doelwitte, hierdie een is nie klein en Numpy doen dit briljant. Die (baie) groter Scipy bevat 'n veel groter versameling van domein-spesifieke biblioteke (genoem subpakette insluit deur Scipy devs) - byvoorbeeld, numeriese optimalisering (optimaliseer), sein Verwerk (sein), en integraalrekening (integreer). My raaiskoot is dat die funksie wat jy soek is in ten minste een van die Scipy subpakette insluit (scipy. signal miskien) Maar ek sal eers kyk in die versameling van Scipy scikits. identifiseer die relevante scikit (s) en kyk vir die funksie van belang daar. Scikits is (bv scikits-beeld. Scikits-leer. Ens) onafhanklik van mekaar ontwikkel pakkette wat gebaseer is op Numpy / Scipy en gerig word aan 'n bepaalde tegniese dissipline Verskeie van hulle was (in die besonder, die ontsagwekkende OpenOpt vir numeriese optimalisering) is hoog aangeskryf, volwasse projekte lank voor die keuse onder die relatief nuwe scikits rubriek te woon. Die Scikits tuisblad graag bogenoemde lyste ongeveer 30 sulke scikits. al ten minste 'n paar van diegene nie meer onder aktiewe ontwikkeling. Na aanleiding van hierdie raad sal jy egter lei tot scikits-tijdreeksen, wat pakket is nie meer onder aktiewe ontwikkeling In effek, het Pandas geword, AFAIK, die de facto Numpy - gebaseerde tydreekse biblioteek. Pandas het verskeie funksies wat gebruik kan word om 'n bewegende gemiddelde die eenvoudigste van hierdie is waarskynlik rollingmean bereken. wat jy gebruik soos so: Nou, net noem die funksie rollingmean verby in die reeks voorwerp en 'n venster grootte. wat in my voorbeeld hieronder is 10 dae. bevestig dat dit gewerk het - Bv. in vergelyking waardes 10 - 15 in die oorspronklike reeks teenoor die nuwe reeks reëlmatige met rollende beteken Die funksie rollingmean, saam met ongeveer 'n dosyn of so ander funksie is informeel gegroepeer in die dokumentasie Pandas onder die rubriek beweeg venster funksies 'n tweede, wat verband hou groep funksies in Pandas word na verwys as eksponensieel-gelaaide funksies (bv ewma. wat eksponensieel bereken beweeg geweegde gemiddelde). Die feit dat hierdie tweede groep is nie ingesluit in die eerste (bewegende venster funksies) is miskien omdat die eksponensieel-geweeg transforms hoef staatmaak op 'n vaste-lengte window9.7. statistieke 8212 Wiskundige statistiek funksies Hierdie module bied funksies vir die berekening van wiskundige statistiek van numeriese (Real - valued) data. Tensy uitdruklik anders vermeld, dié funksies te ondersteun Int. dryf. decimal. Decimal en fractions. Fraction. Gedrag met ander tipes (hetsy in die numeriese toring of nie) is tans nie ondersteun word. Gemengde tipes is ook ongedefinieerde en implementering-afhanklike. As jou insette data bestaan ​​uit gemengde tipes, kan jy in staat wees om kaart () te gebruik om 'n konsekwente gevolg verseker, bv kaart (float, inputdata). 9.7.1. Gemiddeldes en maatstawwe van sentrale ligging Hierdie funksies te bereken 'n gemiddelde of tipiese waarde van 'n populasie of steekproef. 9.7.3. Funksie besonderhede Nota: Die funksies nie die data aan hulle gegee hoef te word gesorteer. Maar vir die lees van gerief, die meeste van die voorbeelde wys gesorteerde rye. Stuur die monster rekenkundige gemiddelde van data. 'n reeks of iterator van reëelwaardige getalle. Die rekenkundige gemiddelde is die som van die data gedeel deur die aantal datapunte. Dit is algemeen bekend staan ​​as 8220the average8221, maar dit is net een van baie verskillende wiskundige gemiddeldes. Dit is 'n maatstaf van die sentrale ligging van die data. 'N Paar voorbeelde van gebruik: Die gemiddelde word sterk beïnvloed deur uitskieters en is nie 'n robuuste beramer vir sentrale plek: die gemiddelde is nie noodwendig 'n tipiese voorbeeld van die data punte. Vir meer robuuste, hoewel minder doeltreffend, maatstawwe van sentrale ligging, sien mediaan () en af ​​(). (In hierdie geval, 8220efficient8221 verwys na statistiese doeltreffendheid eerder as computational doeltreffendheid.) Die steekproefgemiddelde gee 'n onbevooroordeelde skatting van die ware populasiegemiddelde, wat beteken dat, geneem gemiddeld oor al die moontlike monsters, beteken (monster) konvergeer op die ware beteken van die hele bevolking. As data verteenwoordig die hele bevolking, eerder as 'n monster, beteken dan (data) is gelykstaande aan die berekening van die ware populasiegemiddelde. statistieke. mediaan (data) Stuur die mediaan (middelste waarde) van numeriese data met behulp van die algemene 8220mean van middel two8221 metode. As data is leeg, is StatisticsError opgewek. Die mediaan is 'n robuuste maatstaf van sentrale ligging, en is minder geraak deur die teenwoordigheid van uitskieters in jou data. Wanneer die aantal datapunte is vreemd, is die middelste datapunt teruggekeer: Wanneer die aantal datapunte is selfs, is die mediaan geïnterpoleer deur die gemiddelde van die twee middelste waardes: Dit is geskik vir wanneer jou data is diskrete en jy don8217t gedagte dat die mediaan nie 'n werklike data punt kan wees. statistieke. medianlow (data) Stuur die lae gemiddelde van numeriese data. As data is leeg, is StatisticsError opgewek. Die lae mediaan is altyd 'n lid van die datastel. Wanneer die aantal datapunte is vreemd, is die middelste waarde teruggekeer. Wanneer dit selfs, die kleinste van die twee middelste waardes terugbesorg. Gebruik die lae mediaan wanneer jou data is diskrete en u verkies om die mediaan van 'n werklike data punt eerder as geïnterpoleer wees. statistieke. medianhigh (data) Stuur die hoë mediaan van die data. As data is leeg, is StatisticsError opgewek. Die hoë mediaan is altyd 'n lid van die datastel. Wanneer die aantal datapunte is vreemd, is die middelste waarde teruggekeer. Wanneer dit selfs, die grootste van die twee middelste waardes terugbesorg. Gebruik die hoë mediaan wanneer jou data is diskrete en u verkies om die mediaan van 'n werklike data punt eerder as geïnterpoleer wees. statistieke. mediangrouped (data. interval1) Stuur die mediaan van gegroepeerde kontinue data, bereken as die 50ste persentiel, met behulp van interpolasie. As data is leeg, is StatisticsError opgewek. In die volgende voorbeeld, die data is afgerond, sodat elke waarde van die middelpunt van data klasse, bv verteenwoordig 1 is die middelpunt van die klas 0,5-1,5, 2 is die middelpunt van 1,5-2,5, 3 is die middelpunt van 2,5-3,5, ens Met die gegewe data, die middelste waarde val iewers in die klas 3,5-4,5, en interpolasie word gebruik om dit te skat: Opsionele argument interval verteenwoordig die klasinterval en gebreke om 1. die verandering van die klasinterval natuurlik sal die interpolasie verander: Hierdie funksie is nie vas te stel of die datapunte is ten minste interval uitmekaar. CPython implementering detail: Onder sekere omstandighede, mediangrouped () kan datapunte dwing om dryf. Hierdie gedrag is geneig om te verander in die toekoms. 8220Statistics vir die gedrag Sciences8221, Frederick J Gravetter en Larry B Wallnau (8 Edition). Berekening van die mediaan. Die SSMEDIAN funksie in die GNOME Gnumeric sigblad, insluitend hierdie draad. Stuur die mees algemene data punt van diskrete of nominale data. Die modus (wanneer dit bestaan) is die mees tipiese waarde, en is 'n robuuste maatstaf van sentrale plek. As data is leeg, of as daar nie juis 'n mees algemene waarde, StatisticsError geopper. af neem diskrete data, en 'n enkele waarde terug. Dit is die standaard behandeling van die modus as wat algemeen in skole geleer: Die modus is uniek in die sin dat dit die enigste stukkie statistiek wat ook van toepassing is op nominale (nie-numeriese) data: Stuur die bevolking standaardafwyking (die vierkantswortel van die populasievariansie ). Sien pvariance () vir argumente en ander besonderhede. Stuur die populasievariansie van data. 'n nie-leë iterable van reëelwaardige getalle. Variansie, of tweede oomblik oor die gemiddelde, is 'n maatstaf van die variasie (verspreiding of verspreiding) van data. 'N Groot stryd dui aan dat die data is versprei 'n klein afwyking dui dit nou gegroepeer rondom die gemiddelde. As die opsionele tweede argument mu gegee, moet dit die gemiddelde van data. As dit ontbreek of Geen (die verstek), is die gemiddelde outomaties bereken. Gebruik hierdie funksie om die variansie bereken vanaf die hele bevolking. Om die variansie skat van 'n monster, die funksie variansie () is gewoonlik 'n beter keuse. As jy reeds die gemiddelde van jou data bereken, kan jy dit slaag as die opsionele tweede argument mu om herberekening vermy: Hierdie funksie poog nie om te bevestig dat jy die werklike gemiddelde as mu geslaag. Die gebruik van arbitrêre waardes vir mu kan lei tot ongeldig of onmoontlik resultate. Desimale en breuke word ondersteun: Wanneer genoem met die hele bevolking, dit gee die populasievariansie. Wanneer 'n beroep op 'n monster in plaas daarvan, is dit die bevooroordeeld steekproefvariansie s, ook bekend as strydig is met N grade van vryheid. As jy een of ander manier weet die ware populasiegemiddelde, kan jy hierdie funksie gebruik om die variansie van 'n monster te bereken, wat die bekende bevolking beteken as die tweede argument. Op voorwaarde dat die datapunte verteenwoordigend (bv onafhanklike en identies verdeelde), sal die resultaat 'n onbevooroordeelde skatting van die populasievariansie wees. Stuur die monster standaardafwyking (die vierkantswortel van die steekproefvariansie). Sien variansie () vir argumente en ander besonderhede. statistieke. variansie (data. xbarNone) Stuur die steekproefvariansie van data. 'n iterable van ten minste twee reëelwaardige getalle. Variansie, of tweede oomblik oor die gemiddelde, is 'n maatstaf van die variasie (verspreiding of verspreiding) van data. 'N Groot stryd dui aan dat die data is versprei 'n klein afwyking dui dit nou gegroepeer rondom die gemiddelde. As die opsionele tweede argument xbar gegee, moet dit die gemiddelde van data. As dit ontbreek of Geen (die verstek), is die gemiddelde outomaties bereken. Gebruik hierdie funksie wanneer jou data is 'n voorbeeld van 'n bevolking. Om die variansie van die hele bevolking te bereken, sien pvariance (). Verhoog StatisticsError as data het minder as twee waardes. As jy reeds die gemiddelde van jou data bereken, kan jy dit slaag as die opsionele tweede argument xbar om herberekening vermy: Hierdie funksie poog nie om te bevestig dat jy die werklike gemiddelde as xbar geslaag. Die gebruik van arbitrêre waardes vir xbar kan lei tot ongeldig of onmoontlik resultate. Desimale en breuke waardes word ondersteun: Dit is die steekproefvariansie s met Bessel8217s regstelling, ook bekend as strydig is met N-1 vryheidsgrade. Met dien verstande dat die datapunte verteenwoordigend (bv onafhanklike en identies verdeelde), moet die resultaat 'n onbevooroordeelde skatting van die ware populasievariansie wees. As jy een of ander manier weet die werklike bevolking beteken moet jy dit slaag om die funksie pvariance () as die mu parameter om die variansie van 'n monster te kry. 9.7.4. Uitsonderings 'n Enkele uitsondering gedefinieer: uitsondering statistieke. StatisticsError Subklas van ValueError vir-statistieke met betrekking exceptions. numpy. average Axis waarlangs om gemiddeld 'n. As een. gemiddelde gedoen oor die plat skikking. gewigte. arraylike, opsioneel 'n verskeidenheid van gewigte wat verband hou met die waardes in 'n. Elke waarde in 'n bydrae lewer tot die gemiddelde volgens sy verwante gewig. Die gewigte array kan óf 1-D (in welke geval moet sy lengte van die grootte van 'n langs die gegewe as wees) of van dieselfde vorm as 'n. As weightsNone. dan sal al die data in 'n word aanvaar dat 'n gewig gelyk aan een het. teruggekeer . Bool, opsionele Standaard is Vals. As dit waar is. die tuple (gemiddelde. sumofweights) teruggestuur, anders net die gemiddelde teruggestuur. As weightsNone. sumofweights is gelykstaande aan die aantal elemente waaroor die gemiddelde geneem. gemiddelde, sumofweights. arraytype of dubbel terug die gemiddelde langs die gespesifiseerde as. Wanneer teruggekeer waar is. terugkeer 'n tuple met die gemiddelde as die eerste element en die som van die gewigte as die tweede element. Die tipe terugkeer is Float as a van heelgetal tipe, anders is dit van dieselfde soort as 'n. sumofweights is van dieselfde soort as die gemiddelde.