我有一个日期范围和每个日期的度量值。我想计算每个日期的指数移动平均值。有人知道怎么做吗?
我是python的新手。标准的python库中似乎并没有内置平均值,这让我觉得有点奇怪。也许我找错地方了。
那么,给定以下代码,我如何计算日历日期的IQ点的移动加权平均值?
from datetime import date
days = [date(2008,1,1), date(2008,1,2), date(2008,1,7)]
IQ = [110, 105, 90]
(可能有一种更好的方法来组织数据,任何建议都将不胜感激)
发布于 2009-01-28 18:12:07
我用谷歌搜索了一下,找到了以下示例代码(http://osdir.com/ml/python.matplotlib.general/2005-04/msg00044.html):
def ema(s, n):
"""
returns an n period exponential moving average for
the time series s
s is a list ordered from oldest (index 0) to most
recent (index -1)
n is an integer
returns a numeric array of the exponential
moving average
"""
s = array(s)
ema = []
j = 1
#get n sma first and calculate the next n period ema
sma = sum(s[:n]) / n
multiplier = 2 / float(1 + n)
ema.append(sma)
#EMA(current) = ( (Price(current) - EMA(prev) ) x Multiplier) + EMA(prev)
ema.append(( (s[n] - sma) * multiplier) + sma)
#now calculate the rest of the values
for i in s[n+1:]:
tmp = ( (i - ema[j]) * multiplier) + ema[j]
j = j + 1
ema.append(tmp)
return ema
发布于 2015-10-04 20:42:55
我总是和熊猫一起计算EMAs:
下面是一个如何操作的示例:
import pandas as pd
import numpy as np
def ema(values, period):
values = np.array(values)
return pd.ewma(values, span=period)[-1]
values = [9, 5, 10, 16, 5]
period = 5
print ema(values, period)
更多关于Pandas EWMA的信息:
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.ewma.html
发布于 2009-01-28 18:10:09
我不知道Python,但对于平均部分,你是指指数衰减形式的低通滤波器吗
y_new = y_old + (input - y_old)*alpha
其中alpha = dt/ tau,dt =滤波器的时间步长,tau=滤波器的时间常数?(可变时间步长形式如下,只需裁剪dt/tau不大于1.0即可)
y_new = y_old + (input - y_old)*dt/tau
如果要过滤日期之类的内容,请确保将其转换为浮点数,如自1970年1月1日以来的秒数。
https://stackoverflow.com/questions/488670
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