Python如何实现滑动平均-创新互联
小编给大家分享一下Python如何实现滑动平均，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
Python中滑动平均算法（Moving Average）方案：
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np # 等同于MATLAB中的smooth函数，但是平滑窗口必须为奇数。 # yy = smooth(y) smooths the data in the column vector y .. # The first few elements of yy are given by # yy(1) = y(1) # yy(2) = (y(1) + y(2) + y(3))/3 # yy(3) = (y(1) + y(2) + y(3) + y(4) + y(5))/5 # yy(4) = (y(2) + y(3) + y(4) + y(5) + y(6))/5 # ... def smooth(a,WSZ): # a:原始数据，NumPy 1-D array containing the data to be smoothed # 必须是1-D的，如果不是，请使用 np.ravel()或者np.squeeze()转化 # WSZ: smoothing window size needs, which must be odd number, # as in the original MATLAB implementation out0 = np.convolve(a,np.ones(WSZ,dtype=int),'valid')/WSZ r = np.arange(1,WSZ-1,2) start = np.cumsum(a[:WSZ-1])[::2]/r stop = (np.cumsum(a[:-WSZ:-1])[::2]/r)[::-1] return np.concatenate(( start , out0, stop )) # another one，边缘处理的不好 """ def movingaverage(data, window_size): window = np.ones(int(window_size))/float(window_size) return np.convolve(data, window, 'same') """ # another one，速度更快 # 输出结果 不与原始数据等长，假设原数据为m，平滑步长为t，则输出数据为m-t+1 """ def movingaverage(data, window_size): cumsum_vec = np.cumsum(np.insert(data, 0, 0)) ma_vec = (cumsum_vec[window_size:] - cumsum_vec[:-window_size]) / window_size return ma_vec """
以上是“Python如何实现滑动平均”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
新闻名称：Python如何实现滑动平均-创新互联
网页URL：http://cdiso.cn/article/cdhpgs.html
