似乎没有函数可以简单地计算numpy/scipy的移动平均值,这导致了复杂的解决方案。
我的问题有两个方面:
用numpy(正确地)实现移动平均的最简单方法是什么? 既然这似乎不是小事,而且容易出错,有没有一个很好的理由不包括电池在这种情况下?
似乎没有函数可以简单地计算numpy/scipy的移动平均值,这导致了复杂的解决方案。
我的问题有两个方面:
用numpy(正确地)实现移动平均的最简单方法是什么? 既然这似乎不是小事,而且容易出错,有没有一个很好的理由不包括电池在这种情况下?
当前回答
这个使用Pandas的答案是从上面改编的,因为rolling_mean不再是Pandas的一部分了
# the recommended syntax to import pandas
import pandas as pd
import numpy as np
# prepare some fake data:
# the date-time indices:
t = pd.date_range('1/1/2010', '12/31/2012', freq='D')
# the data:
x = np.arange(0, t.shape[0])
# combine the data & index into a Pandas 'Series' object
D = pd.Series(x, t)
现在,只需要在窗口大小的数据框架上调用滚动函数,在下面的例子中,窗口大小是10天。
d_mva10 = D.rolling(10).mean()
# d_mva is the same size as the original Series
# though obviously the first w values are NaN where w is the window size
d_mva10[:11]
2010-01-01 NaN
2010-01-02 NaN
2010-01-03 NaN
2010-01-04 NaN
2010-01-05 NaN
2010-01-06 NaN
2010-01-07 NaN
2010-01-08 NaN
2010-01-09 NaN
2010-01-10 4.5
2010-01-11 5.5
Freq: D, dtype: float64
其他回答
NumPy缺乏特定领域的函数可能是由于核心团队的纪律和对NumPy主要指令的忠实:提供n维数组类型,以及用于创建和索引这些数组的函数。像许多基本目标一样,这个目标并不小,NumPy出色地完成了它。
更大的SciPy包含更大的特定于领域的库集合(被SciPy开发人员称为子包)——例如,数值优化(optimize)、信号处理(signal)和积分(integrate)。
我的猜测是,您要查找的函数至少在SciPy子包中的一个(SciPy。也许信号);然而,我将首先在SciPy scikit集合中查找,确定相关的scikit并在其中寻找感兴趣的函数。
Scikits是基于NumPy/SciPy独立开发的包,并针对特定的技术规程(例如,Scikits -image, Scikits -learn等),其中几个(特别是用于数值优化的令人钦佩的OpenOpt)在选择位于相对较新的Scikits主题之下很久以前就得到了高度重视,成熟的项目。Scikits主页上列出了大约30个这样的Scikits,尽管其中至少有几个已经不再处于积极的开发中。
按照这个建议,你会发现scikits-timeseries;但是,该软件包已不再处于积极开发阶段;实际上,Pandas已经成为AFAIK,事实上的基于numpy的时间序列库。
Pandas有几个函数可以用来计算移动平均线;其中最简单的可能是rolling_mean,你可以这样使用:
>>> # the recommended syntax to import pandas
>>> import pandas as PD
>>> import numpy as NP
>>> # prepare some fake data:
>>> # the date-time indices:
>>> t = PD.date_range('1/1/2010', '12/31/2012', freq='D')
>>> # the data:
>>> x = NP.arange(0, t.shape[0])
>>> # combine the data & index into a Pandas 'Series' object
>>> D = PD.Series(x, t)
现在,只需调用函数rolling_mean,传入Series对象和窗口大小,在下面的例子中是10天。
>>> d_mva = PD.rolling_mean(D, 10)
>>> # d_mva is the same size as the original Series
>>> d_mva.shape
(1096,)
>>> # though obviously the first w values are NaN where w is the window size
>>> d_mva[:3]
2010-01-01 NaN
2010-01-02 NaN
2010-01-03 NaN
验证它是否有效。,将原系列中的值10 - 15与用滚动平均值平滑的新系列进行比较
>>> D[10:15]
2010-01-11 2.041076
2010-01-12 2.041076
2010-01-13 2.720585
2010-01-14 2.720585
2010-01-15 3.656987
Freq: D
>>> d_mva[10:20]
2010-01-11 3.131125
2010-01-12 3.035232
2010-01-13 2.923144
2010-01-14 2.811055
2010-01-15 2.785824
Freq: D
The function rolling_mean, along with about a dozen or so other function are informally grouped in the Pandas documentation under the rubric moving window functions; a second, related group of functions in Pandas is referred to as exponentially-weighted functions (e.g., ewma, which calculates exponentially moving weighted average). The fact that this second group is not included in the first (moving window functions) is perhaps because the exponentially-weighted transforms don't rely on a fixed-length window
这个使用Pandas的答案是从上面改编的,因为rolling_mean不再是Pandas的一部分了
# the recommended syntax to import pandas
import pandas as pd
import numpy as np
# prepare some fake data:
# the date-time indices:
t = pd.date_range('1/1/2010', '12/31/2012', freq='D')
# the data:
x = np.arange(0, t.shape[0])
# combine the data & index into a Pandas 'Series' object
D = pd.Series(x, t)
现在,只需要在窗口大小的数据框架上调用滚动函数,在下面的例子中,窗口大小是10天。
d_mva10 = D.rolling(10).mean()
# d_mva is the same size as the original Series
# though obviously the first w values are NaN where w is the window size
d_mva10[:11]
2010-01-01 NaN
2010-01-02 NaN
2010-01-03 NaN
2010-01-04 NaN
2010-01-05 NaN
2010-01-06 NaN
2010-01-07 NaN
2010-01-08 NaN
2010-01-09 NaN
2010-01-10 4.5
2010-01-11 5.5
Freq: D, dtype: float64
Talib包含一个简单的移动平均工具,以及其他类似的平均工具(即指数移动平均)。下面将该方法与其他一些解决方案进行比较。
%timeit pd.Series(np.arange(100000)).rolling(3).mean()
2.53 ms ± 40.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
%timeit talib.SMA(real = np.arange(100000.), timeperiod = 3)
348 µs ± 3.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
%timeit moving_average(np.arange(100000))
638 µs ± 45.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
需要注意的是,real必须有dtype = float的元素。否则将引发以下错误
例外:实不是双的
从Numpy 1.20开始,sliding_window_view提供了一种在元素窗口中滑动/滚动的方法。然后你可以分别取平均值。
例如,对于一个4元素的窗口:
from numpy.lib.stride_tricks import sliding_window_view
# values = np.array([5, 3, 8, 10, 2, 1, 5, 1, 0, 2])
np.average(sliding_window_view(values, window_shape = 4), axis=1)
# array([6.5, 5.75, 5.25, 4.5, 2.25, 1.75, 2])
注意sliding_window_view的中间结果:
# values = np.array([5, 3, 8, 10, 2, 1, 5, 1, 0, 2])
sliding_window_view(values, window_shape = 4)
# array([[ 5, 3, 8, 10],
# [ 3, 8, 10, 2],
# [ 8, 10, 2, 1],
# [10, 2, 1, 5],
# [ 2, 1, 5, 1],
# [ 1, 5, 1, 0],
# [ 5, 1, 0, 2]])
通过比较下面的解决方案与使用cumsum of numpy的解决方案,这个解决方案几乎花费了一半的时间。这是因为它不需要遍历整个数组来做cumsum,然后做所有的减法。此外,如果数组很大且数量很大(可能溢出),cumsum可能是“危险的”。当然,这里也存在危险,但至少我们只把重要的数字加在一起。
def moving_average(array_numbers, n):
if n > len(array_numbers):
return []
temp_sum = sum(array_numbers[:n])
averages = [temp_sum / float(n)]
for first_index, item in enumerate(array_numbers[n:]):
temp_sum += item - array_numbers[first_index]
averages.append(temp_sum / float(n))
return averages