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
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
其他回答
这个问题现在甚至比NeXuS上个月写的时候更古老,但我喜欢他的代码处理边缘情况的方式。然而,因为它是一个“简单移动平均”,它的结果滞后于它们应用的数据。我认为,通过对基于卷积()的方法应用类似的方法,可以以比NumPy的模式valid、same和full更令人满意的方式处理边缘情况。
我的贡献使用了一个中央运行平均值,以使其结果与他们的数据相一致。当可供使用的全尺寸窗口的点太少时,将从数组边缘的连续较小窗口计算运行平均值。[实际上,从连续较大的窗口,但这是一个实现细节。]
import numpy as np
def running_mean(l, N):
# Also works for the(strictly invalid) cases when N is even.
if (N//2)*2 == N:
N = N - 1
front = np.zeros(N//2)
back = np.zeros(N//2)
for i in range(1, (N//2)*2, 2):
front[i//2] = np.convolve(l[:i], np.ones((i,))/i, mode = 'valid')
for i in range(1, (N//2)*2, 2):
back[i//2] = np.convolve(l[-i:], np.ones((i,))/i, mode = 'valid')
return np.concatenate([front, np.convolve(l, np.ones((N,))/N, mode = 'valid'), back[::-1]])
它相对较慢,因为它使用了卷积(),并且可能会被真正的Pythonista修饰很多,但是,我相信这个想法是成立的。
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。
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。
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 .
另一个解决方案是使用标准库和deque:
from collections import deque
import itertools
def moving_average(iterable, n=3):
# http://en.wikipedia.org/wiki/Moving_average
it = iter(iterable)
# create an iterable object from input argument
d = deque(itertools.islice(it, n-1))
# create deque object by slicing iterable
d.appendleft(0)
s = sum(d)
for elem in it:
s += elem - d.popleft()
d.append(elem)
yield s / n
# example on how to use it
for i in moving_average([40, 30, 50, 46, 39, 44]):
print(i)
# 40.0
# 42.0
# 45.0
# 43.0
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