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
使用@Aikude的变量,我编写了一行程序。
import numpy as np
mylist = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
N = 3
mean = [np.mean(mylist[x:x+N]) for x in range(len(mylist)-N+1)]
print(mean)
>>> [2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0]
其他回答
对于一个简短、快速的解决方案,在一个循环中完成所有事情,没有依赖关系,下面的代码工作得很好。
mylist = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
N = 3
cumsum, moving_aves = [0], []
for i, x in enumerate(mylist, 1):
cumsum.append(cumsum[i-1] + x)
if i>=N:
moving_ave = (cumsum[i] - cumsum[i-N])/N
#can do stuff with moving_ave here
moving_aves.append(moving_ave)
有点晚了,但我已经做了我自己的小函数,它不环绕端点或垫与零,然后用于查找平均值。进一步的处理是,它还在线性间隔点上对信号进行重新采样。随意定制代码以获得其他特性。
该方法是一个简单的矩阵乘法与规范化高斯核。
def running_mean(y_in, x_in, N_out=101, sigma=1):
'''
Returns running mean as a Bell-curve weighted average at evenly spaced
points. Does NOT wrap signal around, or pad with zeros.
Arguments:
y_in -- y values, the values to be smoothed and re-sampled
x_in -- x values for array
Keyword arguments:
N_out -- NoOf elements in resampled array.
sigma -- 'Width' of Bell-curve in units of param x .
'''
import numpy as np
N_in = len(y_in)
# Gaussian kernel
x_out = np.linspace(np.min(x_in), np.max(x_in), N_out)
x_in_mesh, x_out_mesh = np.meshgrid(x_in, x_out)
gauss_kernel = np.exp(-np.square(x_in_mesh - x_out_mesh) / (2 * sigma**2))
# Normalize kernel, such that the sum is one along axis 1
normalization = np.tile(np.reshape(np.sum(gauss_kernel, axis=1), (N_out, 1)), (1, N_in))
gauss_kernel_normalized = gauss_kernel / normalization
# Perform running average as a linear operation
y_out = gauss_kernel_normalized @ y_in
return y_out, x_out
正弦信号加正态分布噪声的一个简单用法:
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
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。
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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