탁솔 이동 평균 convolve

나는 numpy에서 convolve 함수를 사용하는 이동 평균 함수를 쓰고 있는데, 이것은 가중 이동 평균과 같아야한다. 내 가중치가 단순한 arithmatic 평균과 동등 할 때 잘 동작한다. 그러나 가중치를 사용하려고하면 같은 데이터에 대한 것 대신에 평균입니다. 3 667,4 667,5 667,6 667 기대합니다. 유효 플래그를 제거하면 실제로 올바른 값을 볼 필요가 없습니다. WMA와 MA는 코드를 똑같은 코드로 만들고, 다른 가중치를 만들지 만, 그렇지 않으면 모든 데이터를 반복하고 슬라이스를 가져와야 할 것입니다. 이 동작에 대한 모든 아이디어. 파이썬 예제. 다음은 코드 예제를 보여주는 13 가지 코드 예제입니다. 사용 방법 오픈 소스 Python 프로젝트에서 추출됩니다. 원하는 예제를 클릭하여 투표하거나 클릭하여 예를 들어 투표를하지 않을 수 있습니다. 귀하의 투표는 우리 시스템에서 사용되어 고품질의 예제를 추출합니다. 모듈의 가능한 모든 기능 클래스를 체크 아웃 할 수도 있습니다 numpy 또는 검색 기능을 시도하십시오. 소스 파일에있는 디렉토리 도구에서 프로젝트 스파크에서. 프로젝트에서 CommPy 소스 코드에서 commpy 채널 코딩. 프로젝트 CommPy 디렉토리에서 Commpy 채널 코딩 소스 파일에서. 소스 파일에서 소스 코드 pybv 세계에서 프로젝트 pybv에서. 소스 파일의 디렉토리 디코더 아래에서 프로젝트 paperwalking. 프로젝트 nupic에서 nupic regions 소스 파일의 ImageSensorFilters에서. 디렉토리 리소스 아래에 프로젝트 clojure - nltk에서 소스 파일에 nltk 토큰 화. 디렉토리 lib 디렉토리에서 프로젝트 jazzparser에서 nltk 소스 파일의 토큰 화. 프로젝트에서 소스 파일의 디렉토리 패싯 - 교정 - 마스터 아래의 패싯 - 교정 - 마스터. 소스 파일의 dcj ccals 디렉토리 아래 프로젝트 capo에서. 소스 파일의 cwodsite cwodapi 디렉토리 아래에있는 Capitol-Words 프로젝트에서 프로젝트 nltk에서 nltk 소스의 토큰 화 소스 파일의 src procgraphnumpyops 디렉토리에서 프로젝트 procgraph를 사용하십시오. JavaScript를 활성화하십시오 v Disqus에 의해 제공되는 주석을 봅니다. 저는 이것이 오래된 질문이라는 것을 알고 있습니다. 그러나 여기에 여분의 데이터 구조 나 라이브러리를 사용하지 않는 해결책이 있습니다. 입력 목록의 요소 수가 선형 적이기 때문에 다른 방법을 생각할 수 없습니다 결과를 할당하는 더 좋은 방법을 아는 사람이라면 실제로 더 효율적으로 만들 수 있습니다. 알려주세요. 참고로이 목록을 사용하는 것이 아니라 목록의 수를 줄이는 것이 훨씬 빠르지 만 모든 종속성을 제거하고 싶습니다. 이 함수는 입력 목록이 1 차원이라고 가정하므로주의해야합니다. UPD는 Alleo와 jasaarim이 제안한보다 효율적인 솔루션을 제공합니다. 이를 위해 사용할 수 있습니다. mode 인수는 edge 나는 유효한 모드를 여기에서 선택했다. 왜냐하면 나는 대부분의 사람들이 달리기를 기대하지만, 다른 우선 순위를 가질 수 있다고 생각하기 때문이다. 모드의 차이를 보여주는 플롯이있다. 3 월 24 일 22시에 01. 해결책 그것은 한 줄로되어 있고 효율적인 작업은 numpy 내부에서 이루어지기 때문에 Alleo s 효율적인 솔루션을 사용하면 더 나은 복잡성을 갖게됩니다. Ulrich Stern Sep 25 15 at 0 31. 다음과 같이 실행 평균을 계산할 수 있습니다. 다행스럽게도 numpy는 우리가 사용할 수있는 convolve 함수를 포함합니다 작업 속도 향상 실행 평균은 x가 N 길이의 벡터로 컨볼 루션하는 것과 같습니다. 모든 멤버는 1 N과 같습니다. 컨볼 루브의 numpy 구현은 시작 과도를 포함하므로 첫 번째 N-1 점을 제거해야합니다. 내 컴퓨터, 빠른 버전은 평균 벡터의 길이와 평균 window. Note의 길이에 따라 20-30 배 빠릅니다. convolve는 시작 과도 문제를 해결해야하는 것처럼 보이는 동일한 모드를 포함하지만 분할됩니다. 끝과 끝 사이의 과도기를 제거합니다. 끝에서 일시적인 부분을 제거하고 처음에는 하나가 없습니다. 우선 순위가 중요하다고 생각합니다. 제로쪽으로 기울기를 희생해서 동일한 수의 결과가 필요하지 않습니다. 그곳에있는 BTW의 데이터에는, 여기서는 모드 전체, 동일, 유효한 플롯이 200, 50, 50, 모드 m, 모드 -10, 251, - 1, 1 개의 전설 모드, pyplot과 numpy 임포트 된 lapis가있는 loc lower center 3 월 24 일 14시 13 분 56.pandas는 NumPy 또는 SciPy보다 더 적합합니다. rollingmean 함수는 작업을 편리하게 처리합니다. 또한 NumPy 배열을 반환합니다. 어떤 순수한 파이썬 구현에서든 성능에있어 롤을 거는 것은 어렵다. 두 가지 제안 된 솔루션에 대한 성능 예제가있다. 가장자리 값을 다루는 방법에 대한 좋은 옵션도있다. 나는 항상 짜증이 난다. 입력과 출력이 같은 성질을 갖는 경우 입력 신호와 다른 형태의 출력 신호를 반환하는 신호 처리 기능 예 : 시간 신호 두 개의 시간 신호, 시간, 주파수, 플로팅 또는 비교 등의 관련 독립 변수와의 통신을 중단합니다. 어쨌든 당신이 감정을 공유한다면, 당신은 같은 반환 y로 제안 된 기능의 마지막 라인을 바꿀 수 있습니다. windowlen-1 Christian O Reilly 8 월 25 일 15시 19 분 56. 파티에 늦게 늦었습니다.,하지만 나는 평균을 찾기 위해 사용되는 0을 가진 끝이나 패드를 감싸지 않는 내 자신의 작은 함수를 만들었습니다. 추가 처리는 선형으로 이격 된 지점에서 신호를 다시 샘플링합니다. 코드는 다른 feature를 얻을 수 있습니다. 이 방법은 정규화 된 Gaussian 커널을 가진 간단한 행렬 곱셈입니다. 정규 분포 잡음을 가진 사인파 신호의 간단한 사용법입니다. 이 질문은 NeXuS가 지난 달에 대해 썼을 때보 다 오래되었습니다. 나는 그의 코드가 엣지 케이스를 다루는 방법을 좋아한다. 그러나 단순한 이동 평균이기 때문에 적용된 데이터의 결과가 뒤처져있다. NumPy의 모드가 유효하고 완전하다는 것보다 더 만족스러운 방식으로 엣지 케이스를 처리 할 수 ​​있다고 생각했다. 시를 적용하여 달성된다. 컨플릭트 기반의 방법에 대한 milar 접근 방식입니다. 내 기여는 중앙 실행 평균을 사용하여 결과를 데이터와 정렬합니다. 전체 크기 창을 사용할 수있는 몇 가지 포인트가있을 때 연속 평균보다 작은 창을 모서리에서 계산합니다 배열의 실제, 연속적으로 큰 창에서, 하지만 구현 세부 사항입니다. 그것은 convolve를 사용하고 있기 때문에 상대적으로 느리고 진정한 Pythonista에 의해 꽤 많이 돋보이게 될 수 있지만, 나는 그 생각이 서 있다고 믿습니다. Jan 2시 28 분. 좋은 있지만 창 너비가 커지면 느린 일부 대답은 함께 더 효율적인 알고리즘을 제공하지만 가장자리 값을 처리 할 수없는 것 같아요. 이 문제가 잘 선언 된 경우이 문제를 잘 처리 할 수있는 알고리즘을 구현했습니다. 입력 매개 변수 mergenum은 2 windowwidth로 생각할 수 있습니다. 1. 유용한 정보를 찾고 확장을 원한다면이 코드를 읽지 못할 수도 있습니다. 알려주세요. Sinc e를 쓰는 것은 많은 시간을 필요로 할 수 있습니다. 나는 누군가가 그것을 필요로 할 때에 만 그것을 할 수 있기를 바랍니다. 제 게으름 때문에 용서 해주십시오. 원래 버전에 관심이 있다면, 첫 번째 해결책은 가장자리를 없애 버립니다. 배열 주위에 0을 패딩하여 문제가 있지만 여기에 게시 된 두 번째 솔루션은 어렵고 직접적인 방식으로 처리합니다. 마지막 문장에서 왜 부동 소수점 오류에 도움이되는지 나타 내기 위해 노력했습니다. 두 값이 대략 동일한 순서의 순서라면 코드를 추가하면 아주 작은 숫자에 매우 큰 숫자를 추가하는 것보다 정밀도가 떨어집니다. 코드는 인접한 값을 중간 크기의 합계가 항상 합리적으로 가까운 크기로 결합하여 부동 소수점 오류를 최소화합니다. 메서드는 매우 저조한 구현 프로젝트를 2 건 저장했습니다. Mayur Patel 12 월 15 일 14시 17 분 22 Alleo 값 당 하나의 추가 작업을하는 대신 두 작업을 수행 할 것입니다. 비트 플 리핑 프로 우블 그러나이 대답의 요점은 반드시 성능은 아니지만 평균 64 비트 값에 대한 정밀 메모리 사용량은 캐시의 64 개 요소를 초과하지 않으므로 메모리 사용과 Mayur Patel Dec 29 14 14에서 17 04에 친숙합니다.