Flytte gjennomsnittlig matplotlib Stemme nr. Om hvordan du legger til en matplotlib Grunnleggende tomter med python matplotlib Skyrim walkthrough ps3 Python opplæringsdiagram Day Moving Gjennomsnittlig andrewshamlet PYTHON DEN IKKE-SENSE GUIDE Lær Python Programmering innen timer Inkludert en gratis Python Cheatsheet-øvelser med originale Python-filer Plotting med standard innstillinger Komplett guide for å opprette en tidsserieprognose med koder i Python For å se crossover-datoene utløser, kjøp eller selg QuantX Research Python Programmering Tutorials Python Programmering Tutorials pandas dataanalyse veiledning Python Moving gjennomsnitt eller løpende gjennomsnitt Stack Overflow Python Simple Mathematics Programming Language Paradigm Moving Average Python Software Stock Enkelt Trading Market Forex Sma Enkel Flytende Gjennomsnitt Pylab Eksempler Eksempel Kode Finans Matplotlib Python Moving Bla gjennom andre spørsmål merket Python Python Numpy Matplotlib Scipy eller spør ditt eget spørsmål Python Eksponentiell Flytende Gjennomsnittlig EMA Matematikk og Stock Python Eksponentiell Flytte gjennomsnittlig EMA matematikk og aksjeindikatorer bilder ewma ex png Målinger og dataanalyse for jordbruksingeniører ved hjelp av pythonmålinger og dataanalyse for jordbruksingeniører som bruker Python-bilder DSP dsp ma-egenskaper Flytende gjennomsnittlig utjevning for dataforberedelse Funksjonsteknikk Maskinopplæring Mastery Flytende gjennomsnittlig utjevning for data Forberedelse Feature Engineering og Time Series Forecasting med Python Moving Gjennomsnittlig matplotlibIntroduksjon Matplotlib er et Python 2D plotting bibliotek som produserer publikasjon kvalitet tall i en rekke hardcopy formater og interaktive miljøer på tvers av plattformer. Matplotlib kan brukes i Python-skript, Python - og IPython-skallet, Jupyter-notatboken, webapplikasjonsservere og fire grafiske brukergrensesnittverktøy. Matplotlib prøver å gjøre enkle ting enkle og harde ting mulig. Du kan generere tomter, histogrammer, strømspekter, linjediagrammer, feilcharts, scatterplots, etc. med bare noen få linjer med kode. For en prøvetaking, se skjermbilder. miniatyrbilde og eksemplarkatalog For enkel plotting gir pyplotmodulen et MATLAB-lignende grensesnitt, spesielt når det kombineres med IPython. For strømbrukeren har du full kontroll over linjestiler, skriftegenskaper, akseregenskaper, etc., via et objektorientert grensesnitt eller via et sett med funksjoner som er kjent for MATLAB-brukere. Installasjonsdokumentasjon Dette er dokumentasjonen for Matplotlib versjon 2.0.0. Prøver å lære å gjøre en bestemt type plot Sjekk ut galleriet. eksempler. eller listen over plotting kommandoer. Andre læringsressurser Det er mange eksterne læringsressurser tilgjengelig, inkludert trykt materiale, videoer og opplæringsprogrammer. Trenger hjelp Matplotlib er et innbydende, inkluderende prosjekt, og vi prøver å følge Python Software Foundation Code of Conduct i alt vi gjør. Kontroller faqen. Api docs og postliste arkiver for ressurser. Bli med på gitter og adresselister: Brukere. Kunngjør og utvikle. Sjekk ut Matplotlib-spørsmålene på stackoverflow. Søkeverktøyet søker i all dokumentasjon, inkludert fulltekstsøk av over 350 komplette eksempler som utøver nesten hvert hjørne av Matplotlib. Du kan legge inn feil, oppdateringer og funksjonskrav på github-trackeren. men det er også en god ide å pinge oss på postlisten også. For å holde deg oppdatert med hva som skjer i Matplotlib, se hva som er ny side eller bla gjennom kildekoden. Alt som kan kreve endringer i eksisterende kode, er logget inn i api endringsfilen. Det er flere Matplotlib add-on toolkits. inkludert et valg av to projeksjon og kartlegging verktøyet basemap og kartopi. 3d plotting med mplot3d. akser og akselhjelpere i akseskur. flere planer på grenser på havnivå på havnivå. holoviews. ggplot. og mer. Å sitere Matplotlib Matplotlib er hjerneskinnen til John Hunter (1968-2012), som sammen med sine mange bidragsytere har lagt en umåtelig mengde tid og krefter på å produsere et program som brukes av tusenvis av forskere verden over. Hvis Matplotlib bidrar til et prosjekt som fører til en vitenskapelig publikasjon, vennligst bekreft dette arbeidet ved å sitere prosjektet. Du kan bruke denne ferdige sitatoppføringen. Åpne kilde Matplotlib-lisensen er basert på Python Software Foundation (PSF) lisensen. Det er et aktivt utviklingssamfunn og en lang liste over personer som har gjort betydelige bidrag. Matplotlib er vert på Github. Problemer og trekkforespørsler spores også hos Github. MATLAB er et registrert varemerke for The MathWorks, Inc. kopi Copyright 2002 - 2012 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom og Matplotlib-utviklingslaget 2012 - 2016 Utviklingslaget Matplotlib. Sist oppdatert 20. februar 2017. Laget med Sphinx 1.5.2.Jeg vet at dette er et gammelt spørsmål, men her er en løsning som ikke bruker noen ekstra datastrukturer eller biblioteker. Det er lineært i antall elementer i inngangslisten, og jeg kan ikke tenke på noen annen måte å gjøre det mer effektivt (faktisk hvis noen vet om en bedre måte å tildele resultatet, vennligst gi meg beskjed). MERK: Dette ville være mye raskere med et numpy array i stedet for en liste, men jeg ønsket å eliminere alle avhengigheter. Det vil også være mulig å forbedre ytelsen ved multi-threaded utførelse Funksjonen forutsetter at inntallelisten er endimensjonal, så vær forsiktig. UPD: Effektivere løsninger har blitt foreslått av Alleo og jasaarim. Du kan bruke np. convolve for det: Modusargumentet angir hvordan du kan håndtere kantene. Jeg valgte den gyldige modusen her fordi jeg tror det er slik de fleste forventer å kjøre, betyr å jobbe, men du kan ha andre prioriteringer. Her er et diagram som illustrerer forskjellen mellom modiene: svarte 24. mars kl. 22:01 Jeg liker denne løsningen fordi den er ren (en linje) og relativt effektiv (arbeid gjort inne numpy). Men Alleo39s quotEfficient solutionquot bruker numpy. cumsum har bedre kompleksitet. ndash Ulrich Stern Sep 25 15 på 0:31 Du kan beregne et løpende middel med: Heldigvis inneholder numpy en convolve-funksjon som vi kan bruke til å øke hastigheten. Det løpende gjennomsnittet er ekvivalent med å inkludere x med en vektor som er N lang, med alle medlemmer lik 1N. Den numpy implementeringen av convolve inkluderer startovergangen, så du må fjerne de første N-1 poengene: På min maskin er den raske versjonen 20-30 ganger raskere, avhengig av lengden på inngangsvektoren og størrelsen på gjennomsnittsvinduet . Vær oppmerksom på at convolve inkluderer en samme modus som virker som om den burde adressere det startende forbigående problemet, men det splitter det mellom begynnelsen og slutten. Det fjerner forbigående fra slutten, og begynnelsen har ikke en. Vel, jeg antar det er et spørsmål om prioriteringer, jeg trenger ikke samme antall resultater på bekostning av å få en skråning mot null som ikke er der i dataene. BTW, her er en kommando for å vise forskjellen mellom modusene: 393939, 39same39, 39valid39) plot (convolve (ones (200,)), ones (50,) 4750, modem)) for m i moduser akse (-10, 251, -.1, 1.1) legenden (moduser, loc39lower center39) (med pyplot og numpy importert). ndash lapis Mar 24 14 kl 13:56 pandas er mer egnet for dette enn NumPy eller SciPy. Funksjonen rollingmean gjør jobben beleilig. Det returnerer også et NumPy-array når inngangen er en matrise. Det er vanskelig å slå rollingmean i ytelse med enhver tilpasset ren Python implementering. Her er et eksempel på ytelse mot to av de foreslåtte løsningene: Det er også gode alternativer for hvordan man skal håndtere kantenverdiene. I39m er alltid irritert av signalbehandlingsfunksjonen som returnerer utgangssignaler av forskjellig form enn inngangssignalene når begge innganger og utganger er av samme natur (for eksempel begge tidssignaler). Den bryter korrespondansen med relatert uavhengig variabel (for eksempel tid, frekvens) som gjør plotting eller sammenligning ikke en direkte sak. Uansett, hvis du deler følelsen, vil du kanskje endre de siste linjene i den foreslåtte funksjonen som ynp. convolve (ww. sum (), s, mode39same39) returnere ywindowlen-1 :-( windowlen-1) ndash Christian O39Reilly Aug 25 15 kl 19:56 Litt sent til festen, men jeg har laget min egen lille funksjon som ikke vikler rundt endene eller pads med nuller som da brukes til å finne gjennomsnittet også. Som en videre behandling er at den også prøver å samplere signalet ved lineært avstand. Tilpass koden på vilkårlig måte for å få andre funksjoner. Metoden er en enkel matriksmultiplikasjon med en normalisert gausskjerne. En enkel bruk på et sinusformet signal med tilsatt normal distribuert støy: Dette spørsmålet er nå enda eldre enn da NeXuS skrev om det i forrige måned, MEN jeg liker hvordan hans kode omhandler kantsaker. Men fordi det er et enkelt glidende gjennomsnitt, går resultatene etter de dataene de søker på. Jeg trodde det handlet om kantsaker på en mer tilfredsstillende måte enn NumPys-modusene var gyldige. samme. og full kunne oppnås ved å anvende en lignende tilnærming til en konvolusjon () basert metode. Mitt bidrag bruker et sentralt løpende gjennomsnitt for å justere resultatene med dataene sine. Når det er to få poeng tilgjengelig for vinduet i full størrelse som skal brukes, beregnes løpende gjennomsnitt fra suksessivt mindre vinduer ved kantene av arrayet. Egentlig fra suksessivt større vinduer, men det er en implementeringsdetalj. Det er relativt sakte fordi det bruker convolve (). og kan sannsynligvis bli spruced opp ganske mye av en ekte Pythonista, men jeg tror at ideen står. svaret 2. januar klokka 0:28 np. convolve er fint, men sakte når vinduets bredde blir stor. Noen svar gir mer effektive algoritmer med np. cumsum, men synes ikke å håndtere kantenverdier. Jeg har selv implementert en algoritme som kan håndtere dette problemet godt, hvis dette problemet er erklært som: Input parameter mergenum kan betraktes som 2 windowwidth 1. Jeg vet at denne koden er litt ulæselig hvis du finner det nyttig og vil ha noen utvidelser, vennligst gi meg beskjed og jeg oppdaterer dette svaret. (Siden å skrive en forklaring kan det koste meg mye tid, jeg håper jeg bare gjør det når noen trenger det. Vennligst tilgi meg for min dovenskap :)) Hvis du bare er interessert i sin opprinnelige versjon: Den er enda mer ulæselig: den første løsningen blir kvitt kantenproblemet ved å putte nuller rundt i matrisen, men den andre løsningen oppført her håndterer den på en tøff og direkte måte :) lapis ja, men vi kan si at du bruker cumsum-metoden på det første krysset og lagre rullende gjennomsnittlig matrise for neste kryss. hvert kryss etterpå må du bare legge til den siste glidende gjennomsnittsverdien til rullingsystemet ditt i lager. Ved å bruke denne metoden, beregner du ikke ting du allerede har beregnet: På først krysser du cumsum etterpå, legger du bare inn kvoten av den siste perioden elementsquot som er 2x raskere for alle etterfølgende flått. ndash litepresence Jun 10 16 at 12:29 Hvis du velger å rulle din egen, i stedet for å bruke et eksisterende bibliotek, vær så oppmerksom på flytende punktfeil og prøv å minimere effektene: Hvis alle verdiene dine er omtrent like stor størrelsesorden , da vil dette bidra til å bevare presisjon ved alltid å legge til verdier av omtrent like storheter. I min siste setning forsøkte jeg å indikere hvorfor det hjelper flytende punktfeil. Hvis to verdier er omtrent samme størrelsesorden, blir det mindre presis enn å legge til et veldig stort tall til en liten størrelse. Koden kombinerer quotadjacentquot-verdier på en slik måte at selv mellomliggende beløp alltid skal være rimelig nær i størrelsesorden, for å minimere flytpunktsfeilen. Ingenting er dumt bevis, men denne metoden har reddet et par svært dårlig implementerte prosjekter i produksjonen. ndash Mayur Patel Dec 15 14 at 17:22 Alleo: I stedet for å gjøre ett tillegg per verdi, vil du gjøre to. Beviset er det samme som bit-flipping problemet. Imidlertid er poenget med dette svaret ikke nødvendigvis ytelse, men presisjon. Minnebruk for gjennomsnittlige 64-biters verdier vil ikke overstige 64 elementer i hurtigbufferen, så det er også vennlig i minnebruk. ndash Mayur Patel Des 29 14 kl 17:04
No comments:
Post a Comment