Python中是否有SciPy函数或NumPy函数或模块来计算给定特定窗口的1D数组的运行平均值?
当前回答
你可以用以下方法计算运行平均值:
import numpy as np
def runningMean(x, N):
y = np.zeros((len(x),))
for ctr in range(len(x)):
y[ctr] = np.sum(x[ctr:(ctr+N)])
return y/N
但是速度很慢。
幸运的是,numpy包含一个卷积函数,我们可以用它来加快速度。运行均值相当于将x与一个长度为N的向量进行卷积,其中所有元素都等于1/N。卷积的numpy实现包括起始瞬态,所以你必须删除前N-1点:
def runningMeanFast(x, N):
return np.convolve(x, np.ones((N,))/N)[(N-1):]
在我的机器上,快速版本要快20-30倍,这取决于输入向量的长度和平均窗口的大小。
请注意,卷积确实包括一个“相同”模式,它似乎应该解决开始的瞬态问题,但它在开始和结束之间分割。
其他回答
你可以用以下方法计算运行平均值:
import numpy as np
def runningMean(x, N):
y = np.zeros((len(x),))
for ctr in range(len(x)):
y[ctr] = np.sum(x[ctr:(ctr+N)])
return y/N
但是速度很慢。
幸运的是,numpy包含一个卷积函数,我们可以用它来加快速度。运行均值相当于将x与一个长度为N的向量进行卷积,其中所有元素都等于1/N。卷积的numpy实现包括起始瞬态,所以你必须删除前N-1点:
def runningMeanFast(x, N):
return np.convolve(x, np.ones((N,))/N)[(N-1):]
在我的机器上,快速版本要快20-30倍,这取决于输入向量的长度和平均窗口的大小。
请注意,卷积确实包括一个“相同”模式,它似乎应该解决开始的瞬态问题,但它在开始和结束之间分割。
更新:下面的例子展示了老熊猫。Rolling_mean函数,该函数在最近版本的pandas中已被删除。该函数调用的现代等价函数将使用pandas.Series.rolling:
In [8]: pd.Series(x).rolling(window=N).mean().iloc[N-1:].values
Out[8]:
array([ 0.49815397, 0.49844183, 0.49840518, ..., 0.49488191,
0.49456679, 0.49427121])
pandas比NumPy或SciPy更适合这一点。它的函数rolling_mean很方便地完成了这项工作。当输入是一个数组时,它还返回一个NumPy数组。
使用任何定制的纯Python实现都很难在性能上击败rolling_mean。下面是针对两个提议的解决方案的性能示例:
In [1]: import numpy as np
In [2]: import pandas as pd
In [3]: def running_mean(x, N):
...: cumsum = np.cumsum(np.insert(x, 0, 0))
...: return (cumsum[N:] - cumsum[:-N]) / N
...:
In [4]: x = np.random.random(100000)
In [5]: N = 1000
In [6]: %timeit np.convolve(x, np.ones((N,))/N, mode='valid')
10 loops, best of 3: 172 ms per loop
In [7]: %timeit running_mean(x, N)
100 loops, best of 3: 6.72 ms per loop
In [8]: %timeit pd.rolling_mean(x, N)[N-1:]
100 loops, best of 3: 4.74 ms per loop
In [9]: np.allclose(pd.rolling_mean(x, N)[N-1:], running_mean(x, N))
Out[9]: True
关于如何处理边缘值,也有很好的选项。
Python标准库解决方案
这个生成器函数接受一个可迭代对象和一个窗口大小为N的值,并生成窗口内当前值的平均值。它使用了deque,这是一种类似于列表的数据结构,但针对在两端进行快速修改(弹出、追加)进行了优化。
from collections import deque
from itertools import islice
def sliding_avg(iterable, N):
it = iter(iterable)
window = deque(islice(it, N))
num_vals = len(window)
if num_vals < N:
msg = 'window size {} exceeds total number of values {}'
raise ValueError(msg.format(N, num_vals))
N = float(N) # force floating point division if using Python 2
s = sum(window)
while True:
yield s/N
try:
nxt = next(it)
except StopIteration:
break
s = s - window.popleft() + nxt
window.append(nxt)
下面是函数的运行情况:
>>> values = range(100)
>>> N = 5
>>> window_avg = sliding_avg(values, N)
>>>
>>> next(window_avg) # (0 + 1 + 2 + 3 + 4)/5
>>> 2.0
>>> next(window_avg) # (1 + 2 + 3 + 4 + 5)/5
>>> 3.0
>>> next(window_avg) # (2 + 3 + 4 + 5 + 6)/5
>>> 4.0
另一种不使用numpy或pandas找到移动平均线的方法
import itertools
sample = [2, 6, 10, 8, 11, 10]
list(itertools.starmap(
lambda a,b: b/a,
enumerate(itertools.accumulate(sample), 1))
)
将打印[2.0,4.0,6.0,6.5,7.4,7.83333333333333333]
2.0 = (2)/1 4.0 is (2 + 6) / 2 6.0 = (2 + 6 + 10) / 3 .
仅使用Python标准库(内存高效)
只提供标准库deque的另一个版本。令我惊讶的是,大多数答案都使用pandas或numpy。
def moving_average(iterable, n=3):
d = deque(maxlen=n)
for i in iterable:
d.append(i)
if len(d) == n:
yield sum(d)/n
r = moving_average([40, 30, 50, 46, 39, 44])
assert list(r) == [40.0, 42.0, 45.0, 43.0]
实际上,我在python文档中找到了另一个实现
def moving_average(iterable, n=3):
# moving_average([40, 30, 50, 46, 39, 44]) --> 40.0 42.0 45.0 43.0
# http://en.wikipedia.org/wiki/Moving_average
it = iter(iterable)
d = deque(itertools.islice(it, n-1))
d.appendleft(0)
s = sum(d)
for elem in it:
s += elem - d.popleft()
d.append(elem)
yield s / n
然而,在我看来,实现似乎比它应该的要复杂一些。但它肯定在标准python文档中是有原因的,有人能评论一下我的实现和标准文档吗?
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