Moving average pylab

Os exemplos a seguir produzem uma média móvel dos valores de WINDOW precedentes. Nós truncamos os primeiros valores (WINDOW -1), já que podemos encontrar a média antes deles. (O comportamento padrão para a convolução é assumir que os valores antes do início da nossa sequência são 0). (Mais formalmente, construímos a seqüência y para a seqüência x onde yi (xi x (i1) 8230. x (in)) n) Isso faz uso da função de convolução numpy8217s. Esta é uma operação média móvel de propósito geral. Alterar as ponderações faz com que alguns valores sejam mais importantes para compensar adequadamente, permite que você veja a média em torno do ponto em vez do ponto anterior. Em vez de truncar valores, podemos corrigir os valores iniciais no lugar, conforme ilustrado neste exemplo: Estou trabalhando na criação de um gráfico de contorno usando o Matplotlib. Eu tenho todos os dados em uma matriz que é multidimensional. São 12 de cerca de 2000 de largura. Portanto, é basicamente uma lista de 12 listas com 2000 de comprimento. Eu tenho o gráfico de contorno funcionando bem, mas eu preciso suavizar os dados. Eu li muitos exemplos. Infelizmente, eu não tenho o fundo de matemática para entender o que está acontecendo com eles. Então, como posso suavizar esses dados, tenho um exemplo do que parece o meu gráfico e do que eu quero que pareça mais. Este é o meu gráfico: o que eu quero que pareça mais semelhante também: o que significa que eu tenho que alisar o gráfico do contorno como no segundo gráfico Os dados que estou usando são extraídos de um arquivo XML. Mas, vou mostrar o resultado de uma parte da matriz. Uma vez que cada elemento na matriz tem cerca de 2000 itens por muito tempo, vou mostrar apenas um excerto. Aqui está uma amostra: tenha em mente que este é apenas um trecho. A dimensão dos dados é de 12 linhas em 1959. As colunas mudam dependendo dos dados importados do arquivo XML. Posso observar os valores depois de usar o filtro Gaussian e eles mudam. Mas, as mudanças não são ótimas o suficiente para afetar a trama do contorno. Perguntou Nov 8 11 às 18:40 Uma maneira fácil de suavizar os dados é usar um algoritmo de média móvel. Uma forma simples de média móvel é calcular a média das medidas adjacentes em uma determinada posição. Em uma série unidimensional de medidas a1: N, por exemplo, a média móvel em um pode ser calculada como uma (an-1 e an1) 3, por exemplo. Se você passar por todas as suas medidas, você está pronto. Neste exemplo simples, nossa janela de média tem tamanho 3. Você também pode usar janelas de tamanhos diferentes, dependendo de quanto alisar você deseja. Para tornar os cálculos mais fáceis e rápidos para uma maior variedade de aplicações, você também pode usar um algoritmo baseado em convolução. A vantagem de usar a convolução é que você pode escolher diferentes tipos de médias, como médias ponderadas, simplesmente mudando a janela. Vamos fazer algumas codificações para ilustrar. O trecho a seguir precisa de Numpy, Matplotlib e Scipy instalado. Clique aqui para obter o código de exemplo completo. O código a seguir gera alguns dados arbitrários e ruidosos e, em seguida, calcula a média móvel usando quatro janelas de caixa de tamanho diferente. E então, para ver os diferentes resultados, aqui está o código para algum traçado. E aqui estão os resultados conspirados para janelas de tamanhos diferentes: o código de exemplo fornecido aqui usa uma caixa simples (ou retangular) em duas dimensões. Existem vários tipos diferentes de janelas disponíveis e você pode querer verificar a Wikipedia para mais exemplos. Respondeu 13 de novembro às 23:12 Sua resposta 2017 Stack Exchange, IncWe apresentou anteriormente como criar médias móveis usando python. Este tutorial será uma continuação deste tópico. Uma média móvel no contexto das estatísticas, também chamada de média de deslocamento, é um tipo de resposta de impulso finito. Em nosso tutorial anterior, traçamos os valores das matrizes x e y: Let8217s traçam x contra a média móvel de y que devemos chamar yMA: Em primeiro lugar, let8217s igualam o comprimento de ambos os arrays: E para mostrar isso em contexto: O resultante Gráfico: Para ajudar a entender isso, let8217s traçam dois relacionamentos diferentes: x vs y e x vs MAy: A média móvel aqui é o gráfico verde que começa em 3: Compartilhe isso: Curtiu: Postar navegação Deixe uma resposta Cancelar resposta Muito útil eu Gostaria de ler a última parte em grandes conjuntos de dados Espero que venha em breve8230 d blogueiros como este: