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
你可以使用scipy. nmage .uniform_filter1d:
import numpy as np
from scipy.ndimage import uniform_filter1d
N = 1000
x = np.random.random(100000)
y = uniform_filter1d(x, size=N)
uniform_filter1d:
给出具有相同numpy形状的输出(即点数) 允许多种方式处理边界,其中'reflect'是默认的,但在我的情况下,我更想要'nearest'
它也相当快(比np快近50倍)。卷积,比上述cumsum方法快2-5倍):
%timeit y1 = np.convolve(x, np.ones((N,))/N, mode='same')
100 loops, best of 3: 9.28 ms per loop
%timeit y2 = uniform_filter1d(x, size=N)
10000 loops, best of 3: 191 µs per loop
这里有3个函数可以让你比较不同实现的错误/速度:
from __future__ import division
import numpy as np
import scipy.ndimage as ndi
def running_mean_convolve(x, N):
return np.convolve(x, np.ones(N) / float(N), 'valid')
def running_mean_cumsum(x, N):
cumsum = np.cumsum(np.insert(x, 0, 0))
return (cumsum[N:] - cumsum[:-N]) / float(N)
def running_mean_uniform_filter1d(x, N):
return ndi.uniform_filter1d(x, N, mode='constant', origin=-(N//2))[:-(N-1)]
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。
我还没有检查这有多快,但你可以试试:
from collections import deque
cache = deque() # keep track of seen values
n = 10 # window size
A = xrange(100) # some dummy iterable
cum_sum = 0 # initialize cumulative sum
for t, val in enumerate(A, 1):
cache.append(val)
cum_sum += val
if t < n:
avg = cum_sum / float(t)
else: # if window is saturated,
cum_sum -= cache.popleft() # subtract oldest value
avg = cum_sum / float(n)
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?
你可以使用scipy. nmage .uniform_filter1d:
import numpy as np
from scipy.ndimage import uniform_filter1d
N = 1000
x = np.random.random(100000)
y = uniform_filter1d(x, size=N)
uniform_filter1d:
给出具有相同numpy形状的输出(即点数) 允许多种方式处理边界,其中'reflect'是默认的,但在我的情况下,我更想要'nearest'
它也相当快(比np快近50倍)。卷积,比上述cumsum方法快2-5倍):
%timeit y1 = np.convolve(x, np.ones((N,))/N, mode='same')
100 loops, best of 3: 9.28 ms per loop
%timeit y2 = uniform_filter1d(x, size=N)
10000 loops, best of 3: 191 µs per loop
这里有3个函数可以让你比较不同实现的错误/速度:
from __future__ import division
import numpy as np
import scipy.ndimage as ndi
def running_mean_convolve(x, N):
return np.convolve(x, np.ones(N) / float(N), 'valid')
def running_mean_cumsum(x, N):
cumsum = np.cumsum(np.insert(x, 0, 0))
return (cumsum[N:] - cumsum[:-N]) / float(N)
def running_mean_uniform_filter1d(x, N):
return ndi.uniform_filter1d(x, N, mode='constant', origin=-(N//2))[:-(N-1)]
移动平均过滤器怎么样?它也是一个单行程序,它的优点是,如果你需要矩形以外的东西,你可以很容易地操作窗口类型。一个n长的简单移动平均数组a:
lfilter(np.ones(N)/N, [1], a)[N:]
应用三角形窗口后:
lfilter(np.ones(N)*scipy.signal.triang(N)/N, [1], a)[N:]
注:我通常会在最后丢弃前N个样本作为假的,因此[N:],但这是没有必要的,只是个人选择的问题。
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