如何在Python中实现良好的移动平均
如何在Python中实现良好的移动平均
提问于 2018-09-13 06:38:58
我正在做一些研究，我正在用Python实现一个基于以下数学表达式的移动平均：
其中:n=样本，W1 =窗口
我是这样实现的：
def movingAverage(signal, window):
sum = 0
mAver = []
k = int((window-1)/2)
for i in np.arange(k, len(signal)-k):
for ii in np.arange(i-k, i+k):
sum = sum + signal[ii]
#end-for
mAver.append(sum / window)
sum = 0
#end-for
zeros = [0]*k
mAver = zeros + mAver + zeros
return mAver它工作得很好。但我正在尝试发现一些方法来实现k变体，以最小化开始和结束时的信号丢失(现在我使用一个带零的列表)。
有人能帮我吗？
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-09-13 06:59:31
您可以只使用Pandas并指定移动平均线为center=True。
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0)
s = pd.Series(np.random.randn(7)).round(1)
moving_avg = s.rolling(window=3).mean(center=True)
>>> pd.concat([s, moving_avg.round(2)], axis=1).rename(columns={0: 'signal', 1: 'MA'})
signal MA
0 1.8 NaN
1 0.4 1.07 # 1.07 = (1.8 + 0.4 + 1.0) / 3
2 1.0 1.20 # 1.20 = (0.4 + 1.0 + 2.2) / 3
3 2.2 1.70
4 1.9 1.03
5 -1.0 0.63
6 1.0 NaNStack Overflow用户
发布于 2018-09-13 20:39:49
您可以使用抽头数均为1的过滤器
import scipy as sp
import scipy.signal as sig
h = sp.ones(10)/10
y = sig.lfilter(h, 1, x)Stack Overflow用户
发布于 2018-09-13 13:16:29
此时，我找到了以下代码：
def moving_average(samples, wind_len=1000):
wind_len = int(wind_len)
cumsum_samples = np.cumsum(samples)
cumsum_diff = cumsum_samples[wind_len:] - cumsum_samples[:-wind_len]
samples_average = cumsum_diff / float(wind_len)
return samples_average
def my_cumsum(samples):
for ind in range(1, len(samples)):
samples[ind] = samples[ind] + samples[ind - 1]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/52304384
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