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
如果你想仔细考虑边缘条件(只从边缘的可用元素计算平均值),下面的函数可以解决这个问题。
import numpy as np
def running_mean(x, N):
out = np.zeros_like(x, dtype=np.float64)
dim_len = x.shape[0]
for i in range(dim_len):
if N%2 == 0:
a, b = i - (N-1)//2, i + (N-1)//2 + 2
else:
a, b = i - (N-1)//2, i + (N-1)//2 + 1
#cap indices to min and max indices
a = max(0, a)
b = min(dim_len, b)
out[i] = np.mean(x[a:b])
return out
>>> running_mean(np.array([1,2,3,4]), 2)
array([1.5, 2.5, 3.5, 4. ])
>>> running_mean(np.array([1,2,3,4]), 3)
array([1.5, 2. , 3. , 3.5])
其他回答
如果你只想要一个简单的非加权移动平均,你可以很容易地用np实现它。cumsum,可能比基于FFT的方法更快:
修正了Bean在代码中发现的偏离一的错误索引。编辑
def moving_average(a, n=3) :
ret = np.cumsum(a, dtype=float)
ret[n:] = ret[n:] - ret[:-n]
return ret[n - 1:] / n
>>> a = np.arange(20)
>>> moving_average(a)
array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11.,
12., 13., 14., 15., 16., 17., 18.])
>>> moving_average(a, n=4)
array([ 1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5, 7.5, 8.5, 9.5,
10.5, 11.5, 12.5, 13.5, 14.5, 15.5, 16.5, 17.5])
所以我猜答案是:它真的很容易实现,也许numpy已经有了一些专门的功能。
我觉得使用瓶颈可以很容易地解决这个问题
参见下面的基本示例:
import numpy as np
import bottleneck as bn
a = np.random.randint(4, 1000, size=(5, 7))
mm = bn.move_mean(a, window=2, min_count=1)
这就给出了每个轴上的移动平均值。
“mm”是“a”的移动平均值。 “窗口”是考虑移动均值的最大条目数。 "min_count"是考虑移动平均值的最小条目数(例如,对于第一个元素或如果数组有nan值)。
好在瓶颈有助于处理nan值,而且非常高效。
for i in range(len(Data)):
Data[i, 1] = Data[i-lookback:i, 0].sum() / lookback
试试这段代码。我认为这样更简单,也能达到目的。 回望是移动平均线的窗口。
在Data[i-lookback:i, 0].sum()中,我放了0来指代数据集的第一列,但如果你有多个列,你可以放任何你喜欢的列。
实际上,我想要一个稍微不同于公认答案的行为。我正在为sklearn管道构建一个移动平均特征提取器,因此我要求移动平均的输出与输入具有相同的维数。我想要的是让移动平均假设级数保持不变,即[1,2,3,4,5]与窗口2的移动平均将得到[1.5,2.5,3.5,4.5,5.0]。
对于列向量(我的用例)我们得到
def moving_average_col(X, n):
z2 = np.cumsum(np.pad(X, ((n,0),(0,0)), 'constant', constant_values=0), axis=0)
z1 = np.cumsum(np.pad(X, ((0,n),(0,0)), 'constant', constant_values=X[-1]), axis=0)
return (z1-z2)[(n-1):-1]/n
对于数组
def moving_average_array(X, n):
z2 = np.cumsum(np.pad(X, (n,0), 'constant', constant_values=0))
z1 = np.cumsum(np.pad(X, (0,n), 'constant', constant_values=X[-1]))
return (z1-z2)[(n-1):-1]/n
当然,不必假设填充值为常数,但在大多数情况下这样做应该足够了。
实现这一点的一个简单方法是使用np.卷积。 这背后的思想是利用离散卷积的计算方式,并使用它来返回滚动平均值。这可以通过与np序列进行卷积来实现。长度等于我们想要的滑动窗口长度。
为了做到这一点,我们可以定义以下函数:
def moving_average(x, w):
return np.convolve(x, np.ones(w), 'valid') / w
该函数将对序列x和长度为w的序列进行卷积。注意,所选模式是有效的,因此卷积积只对序列完全重叠的点给出。
一些例子:
x = np.array([5,3,8,10,2,1,5,1,0,2])
对于窗口长度为2的移动平均线,我们有:
moving_average(x, 2)
# array([4. , 5.5, 9. , 6. , 1.5, 3. , 3. , 0.5, 1. ])
对于长度为4的窗口:
moving_average(x, 4)
# array([6.5 , 5.75, 5.25, 4.5 , 2.25, 1.75, 2. ])
卷积是怎么工作的?
让我们更深入地看看离散卷积是如何计算的。 下面的函数旨在复制np。卷积计算输出值:
def mov_avg(x, w):
for m in range(len(x)-(w-1)):
yield sum(np.ones(w) * x[m:m+w]) / w
对于上面的同一个例子,也会得到:
list(mov_avg(x, 2))
# [4.0, 5.5, 9.0, 6.0, 1.5, 3.0, 3.0, 0.5, 1.0]
所以每一步要做的就是求1数组和当前窗口之间的内积。在这种情况下,乘以np.ones(w)是多余的,因为我们直接取序列的和。
下面是一个计算第一个输出的例子,这样会更清楚一些。假设我们想要一个w=4的窗口:
[1,1,1,1]
[5,3,8,10,2,1,5,1,0,2]
= (1*5 + 1*3 + 1*8 + 1*10) / w = 6.5
下面的输出将被计算为:
[1,1,1,1]
[5,3,8,10,2,1,5,1,0,2]
= (1*3 + 1*8 + 1*10 + 1*2) / w = 5.75
依此类推,在所有重叠完成后返回序列的移动平均值。