Question

嗨，我有一些数据，我想计算中心移动平均值或两侧移动平均值。

我已经知道可以使用numpy.convolve函数完成此操作多么容易，并且我想知道是否有一种简单或类似的方法可以完成此操作，但是平均时间需要两面。

如果间隔包含三个条目N = 3，则单侧移动平均通常以以下方式工作：

import numpy
list = [3, 4, 7, 8, 9, 10]
N = 3
window = numpy.repeat(1., N)/N
moving_avg = numpy.convolve(list, window, 'valid')
moving_avg = array([ 4.66666667,  6.33333333,  8.        ,  9.        ])

现在我要获取的是居中的平均值，因此，如果N = 3，则取平均值的间隔为：[[3，4，7]，[4，7，8] ，[7、8、9]，[8、9、10]。如果N是偶数，这也很棘手。有没有计算工具？我更愿意通过编写函数或使用numpy来做到这一点。

Answer 1

像评论员一样，我也很困惑您要实现的目标与您演示的方式不同。

无论如何，我确实想提供一种解决方案，允许您使用Numba's @stencil decorator编写自己的卷积运算：

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "routes": {
      "terms": {
        "field": "route",
        "size": 50
      }
    }
  }
}

不确定这是否正是您要寻找的东西，但模具操作员很棒。您传递的变量表示给定的元素，并且您使用的任何索引都是相对于该元素的。如您所见，创建一个3个元素的窗口以计算移动平均值非常容易。

希望这能满足您的需求。

使用大邻居

您可以将一个参数添加到模具中（包括在内）。让我们邻里9：

ip_range

您可以使用（-8，0）或（0，8）向前或向后移动范围，并更改范围。

设置N个邻居

不确定这是否是最好的方法，但是我用包装器完成了它：

from numba import stencil

@stencil
def ma(a):
    return (a[-1] + a[0] + a[1]) / 3

data = np.array([3, 4, 7, 8, 9, 10])
print(ma(data))
[0.         4.66666667 6.33333333 8.         9.         0.        ]

同样，索引很奇怪，因此您必须使用它才能获得想要的效果。

Python中的双向移动平均线

1 个答案:

使用大邻居

设置N个邻居