计算滚动(均值差)^2只熊猫
计算滚动(均值差)^2是一种统计学中常用的计算方法，用于衡量数据集中的变化程度。它的计算步骤如下：
- 计算数据集的均值（平均值）。
- 计算每个数据点与均值的差值。
- 对差值进行平方运算。
- 对平方差值进行求和。
- 将求和结果除以数据集的大小，得到均值差的平方。
这个计算方法可以用于分析数据的离散程度，即数据的波动情况。通过计算滚动(均值差)^2，可以得到一个数值，用于表示数据集的方差或标准差。
应用场景： 计算滚动(均值差)^2可以在多个领域中使用，例如金融、医疗、工程等。以下是一些具体应用场景的示例：
- 金融领域：用于分析股票价格的波动情况，评估投资风险。
- 医疗领域：用于分析患者的生理指标变化，监测疾病的进展情况。
- 工程领域：用于分析传感器数据的波动情况，检测设备的故障或异常。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址： 腾讯云提供了多个与云计算相关的产品和服务，以下是一些推荐的产品和对应的介绍链接地址：
- 云服务器（Elastic Compute Service，ECS）：提供可扩展的计算能力，支持多种操作系统和应用场景。详细介绍请参考：云服务器产品介绍
- 云数据库（TencentDB）：提供高性能、可扩展的数据库服务，包括关系型数据库（MySQL、SQL Server等）和NoSQL数据库（MongoDB、Redis等）。详细介绍请参考：云数据库产品介绍
- 人工智能（AI）：腾讯云提供了多个人工智能相关的服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。详细介绍请参考：人工智能产品介绍
- 物联网（IoT）：腾讯云提供了物联网平台，用于连接和管理物联网设备，实现设备间的数据传输和控制。详细介绍请参考：物联网产品介绍
请注意，以上只是腾讯云提供的一些云计算相关产品和服务的示例，具体选择适合的产品应根据实际需求进行评估和决策。
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1回答
我试图通过提供一种不同的手工方法来计算平均值和性病，从而为编写一个解决方案。
我创建了
a= ["Apple","Banana","Cherry","Apple"]
b= [3,4,7,3]
c= [5,4,1,4]
d= [7,8,3,7]
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(index=range(4), columns=list("ABCD"))
df["A"]=a
df["B"]=b
df["C"]=c
df[&#
浏览 0提问于2014-10-28得票数 3
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1回答
我试图根据另一列中的条件计算特定列的滚动平均值。条件是为A栏建立三种不同的滚动方式，如下所示-
当B列的2The轧制均值小于A的轧制均值时，A的滚动均值小于A的滚动均值，当B列B等于A<code>E 215</code>E 215</code>当列<code>E 116<//code>B大于2时
考虑下面的df，窗口大小为2
A B
0 1 2
1 2 4
2 3 4
3 4 6
4 5 1
5 6 2
输出如下-
rolling less rolling e
浏览 2提问于2022-01-10得票数 0
1回答
我有一个下面的数据集，其中我有一个按项目逐月的可用性百分比。我希望能够计算项目的月度平均值以及滚动平均值。我可以成功地创建月度平均值，但对于滚动平均值，Tableau似乎正在取月平均值，并将其求平均，以获得滚动平均值。这是不正确的。
我需要的是Tableau获取前几个月的所有可用性百分比，并基于此计算滚动平均值，而不是取前几个月的平均值。
有什么建议吗？打包的工作簿已加载到dropbox -
Item Availability Percentage Month
A 90% 1/1/2017
A 95% 2/1/2017
B 98% 1/1/2017
B 67% 2/1/
浏览 22提问于2018-01-13得票数 0
1回答
我正在努力将滚动平均值的标准差映射到散点图上。非常新的R，使用ggplot2，并已成功地绘制了原始数据和移动平均值，但努力增加标准差。有什么建议吗？谢谢
Mar<- ggplot(NG_data2,
mapping = aes(x = Varve,
y = Aragonite))+
geom_line(size = 1, colour = "black")+
geom_ma(mapping = NULL,
data = NG_data2,
pos
浏览 44提问于2021-03-06得票数 0
2回答
希望获得数据帧的连续滚动平均值。 df如下所示 index price
0 4
1 6
2 10
3 12 希望获得一个连续滚动的价格 我们的目标是让它看起来是所有价格的移动平均值。 index price mean
0 4 4
1 6 5
2 10 6.67
3 12 8 提前谢谢你！
浏览 24提问于2020-01-06得票数 5
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1回答
我有一个具有以下结构的dataframe：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"date": ["2020-01-01", "2020-01-02", "2020-01-03", "2020-01-04"] * 2,
"group": ["A", "A", "A", "A", "B", "
浏览 2提问于2022-04-26得票数 2
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3回答
我有一个小问题，我有10个标准差和10个正态分布的平均值，比如N(5,1)，N(10,3)，N(8,2) N(6,1)，N(10,3)，N(7,2)，N(4,1)，N(10,3)，N(9,2)，N(8,1)。如果我在R中搜索总平均值的平均值，代码是 c=cbind(c(5,10,8,6,10,7,4,10,9,8))
y=mean(c) 那么如何计算标准差的平均值，但这个平均值并不像以往那样像公式平均值一样呢？
浏览 59提问于2020-11-18得票数 0
2回答
我有一个相当大的数据集，希望计算所有列和行的平均值和标准差。不幸的是，我还没有找到合适的解决方案。我的数据集看起来有点像那样(总共600行)：
当我使用熊猫函数weekl_rtr.mean()时，我只计算每一列的平均值。可能适用于平均值的解决办法应该是weekl_rtr.mean().mean()，但这不适用于标准偏差。你有什么主意，怎么解决这个问题？
谢谢你和亲切的问候
马库斯
浏览 0提问于2019-11-23得票数 1
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1回答
大熊猫与黑熊性病的不同结果
、、、、
我试图从它的平均值减去列中的每一个元素，然后除以标准差。我使用了两种不同的方法(numeric_data1和numeric_data2)：
import pandas as pd
data = pd.read_csv("https://s3.amazonaws.com/demo-datasets/wine.csv")
numeric_data = data.drop("color", 1)
numeric_data1 = ((numeric_data - numeric_data.mean()) /
numeric_data.s
浏览 1提问于2017-09-06得票数 4
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1回答
我们试图删除异常值，但却得到了一个无限循环
对于一个学校项目，我们(我和一个朋友)认为，创建一个基于数据科学的工具是个好主意。为此，我们开始清理一个数据库(我不会在这里导入它，因为它太大了(，))。我们现在正在尝试使用“标准偏差*3+”规则删除列的“工期_分钟”的异常值。
这是我们用来计算标准差和平均值的代码：
def calculateSD(database, column):
column = database[[column]]
SD = column.std(axis=None, skipna=None, level=None, ddof=1, numeric_only
浏览 4提问于2020-08-28得票数 0
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熊猫群加权标准差
、、、、
我有个数据：
Type Weights Value ....
0 W 0.5 15
1 C 1.2 19
2 W 12 25
3 C 7.1 15 .....
.......
.......
我要按类型分组，然后计算加权平均值和加权标准差。
加权均值()似乎有可用的解，但加权标准差()的无。
有什么简单的方法吗。
浏览 4提问于2021-07-24得票数 0
在我目前正在处理的一个数据集中，我尝试计算每一行的'Total‘的偏差，这取决于以下数据帧中的每个子组：
所以我的目标是，例如，计算‘分支’列中每个'A‘的'Total’的偏差，以及这组‘A’的平均值，以及数据中每个可能的子组的偏差。
每列由几个组组成，我使用以下代码计算每列中每个组的平均值：
for item in df.columns:
print(df.groupby(item)['Total'].mean())
它整齐地返回每个不同组的平均值作为一个序列。我的目标所需的最后一步是计算每一列的“Total”值减去每个组的平均值，但
浏览 10提问于2019-10-29得票数 0
在数学上得到了一个很好的答案-- SE：
假设我有一串数字：
565
212
812
895
443
73
468
900
299
993
252
740
291
112
(and thousands more)
我收到的每一条消息都包含了需要处理的数字和其他一些东西。有些处理可能很费时，所以我想将它分成多个进程。我想以roundrobin (或ZMQ路由器/经销商)的样式将数字发送给n进程之一，并对数字进行一些处理。问题是，我希望在不同的进程之间保持所有数字的滚动平均值，：
INPUT -> Worker #n -> Average collector -> OUTPUT
浏览 2提问于2014-07-11得票数 0
大家好，我需要根据实际交货期、平均值和平均值找出标准差。我已经在附加的excel中突出显示了公式字段列，并计算出了直到平均计算。同时计算Std。Dev，我正面临类似“字段无法汇总”的错误。 enter image description here
浏览 23提问于2021-09-30得票数 0
2回答
熊猫:多个滚动期
、、
我想得到多个滚动周期的手段和std的几个栏目同时。
这是我用于滚动(5)的代码：
def add_mean_std_cols(df):
res = df.rolling(5).agg(['mean','std'])
res.columns = res.columns.map('_'.join)
cols = np.concatenate(list(zip(df.columns, res.columns[0::2], res.columns[1::2])))
final = res.join(df).loc[:
浏览 3提问于2017-09-10得票数 1
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为了在我的代码中有一个更通用的表示法，我想把我最初的时间序列表示为一个移动平均值。出乎意料的是，使用熊猫pd.rolling_mean函数，两者并不完全相同：
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(1)
ts = pd.Series(np.random.rand(1000))
mavg = pd.rolling_mean(ts, 1)
(ts - mavg).describe()
Out[120]:
count 1.000000e+03
mean 6.284973e-16
std 3.877
浏览 1提问于2016-03-24得票数 1
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1回答
利用rolling_*函数提取pandas交易数据的滚动偏差和均值。
我的数据看起来是：
Tick Trading_day Trade_price
VOD 2013-1-2 30.23
VOD 2013-1-2 30.33
VOD 2013-1-2 30.24
VOD 2013-1-5 31.23
VOD 2013-1-5 30.23
VOD 2013-1-6 30.23
VOD 2013-1-7 30.23
VOD 2013-1-8 30.23
VOD
浏览 0提问于2015-09-17得票数 1
1回答
我有一个数字流进来，如果是异常值，我想将它们标记为1，如果不是异常值，则标记为0。我有两种方法：
1)我计算进入的数字的滚动平均值。然后，我计算计算的数字平均值的滚动标准差。使用这些值，我创建了(μ±3σ)的置信度界限
2)我计算进入的数字的滚动平均值和标准差。使用这些值，我创建了置信度(μ±3σ)
哪种方法更好?为什么？
浏览 3提问于2019-04-15得票数 1
在将数据提供给TensorFlow模型之前，我遇到了两种标准化方法。第一种方法是使用tf.dataset.per_image_standardization()。此函数分别计算每个图像的均值和stddev。我在官方的TensorFlow resnet cifar10教程中找到了这种方法。在测试阶段，每个图像都是单独标准化的。
第二种方法是计算每个通道样式中整个数据集的平均值和stddev。我在下面的densenet实现中找到了这种方法。在测试阶段，测试数据集也是作为整个批次进行预处理的。
这两种标准化方法是不等价的。我的问题是:对于第二种标准化方法，如何对单个图像进行预处理以进行推理？我们应该
浏览 0提问于2019-03-08得票数 1
我有一个数据显示了过去10天一批股票的收盘价。它有一个日期时间索引&股票可以通过它们的名称/代码来识别。你能帮我算出数据中每只股票的4天移动平均值吗？
我尝试过使用pd.DataFrame.rolling().mean()方法，但它只是给出了整个数据集的滚动平均值。不知道下一步该去哪里..。
sampleData = hundredDayData['2019-03-11':'2019-03-20'] sampleData['Close: 4 day mean'] = sampleData['Close'].rolling(
浏览 0提问于2019-03-24得票数 0
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3回答
我有以下格式的数据：
>>> df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
A B C D
0 58 3 25 94
1 54 4 99 85
2 87 98 74 36
3 63 68 79 51
4 25 7 42 12
.. .. .. .. ..
95 50 19 90 99
96 68 1 52 98
97 96 2 98 2
浏览 2提问于2021-03-05得票数 2
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2回答
我试着在下面的熊猫数据中计算出一年的滚动平均值。以下数据的“mean_1year”是使用基于月份和年份的1年计算计算的。
例如，下面的dataframe第一行的月份和年份是“05”和“2016”。因此，“mean_1year”是用2016-04年的平均“价格”计算出来的，然后是(1300+1400+1500)/3 = 1400。此外，在计算此平均值时，必须对"type“列进行筛选。由于第一行的“类型”为"A"，在计算"mean_1year“时，必须在type=="A”上过滤行，并使用'2016-04‘返回'2015-04’计算平均值。
t
浏览 4提问于2020-09-20得票数 0
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1回答
我曾经用这个公式来计算每秒钟记录的信号的导数，然后给它加一个滚动平均值。
df.rolling(rollingWindow, center=True).mean().diff(rollingWindow).shift(int(-rollingWindow/2)) / (rollingWindow/60)
现在，我也想这样做，但是基于索引值，这是一个时间戳，彼此之间的间隔不是固定的。
浏览 0提问于2018-10-28得票数 1
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如何在Lotus Script中从NotesDateTime数组计算平均时间。我有一个由NotesDatetime值组成的数组，我想从NotesDatetime值中得到时间的平均值。有什么简单的方法可以做到吗？任何代码片段都将非常有用。
浏览 1提问于2019-01-10得票数 1
我想知道是否有任何标准算法或统计参数可以用来确定从一开始就应该考虑多少个最小样本，其平均值与所有样本的平均值几乎匹配。 例如:如果存在2000个样本，平均值为20，可接受的平均范围为20+-0.01如果我们从第一个样本开始取平均值，则通过取X个样本的平均值，我们可以得到20+-0.01内的平均值 问题是寻找X的值只需要从逻辑的角度指导程序或算法提前考虑感谢
浏览 12提问于2021-02-04得票数 1
1回答
我想要计算一个高度可变的数据的几何平均值附近的标准偏差超过500个条目。我使用exp函数(平均(log(X)计算几何平均值。
为了计算几何平均值附近的标准差，我创建了另一个函数：
函数(X) sqrt((sum(((x-(exp(mean(log(x)))))^2))/(NROW(x)-1)))
但是，应用这个方法会导致以下错误：
X中的错误:类型为“闭包”的对象不可替换
有人能帮助我通过使用对数创建函数来计算几何平均值的SD，这样它就可以在一个大而多样的数据集中算术地应用吗？
浏览 2提问于2014-02-18得票数 0
我有一个进程A，每天从系统B捕获86400个采样点。我重复进程A 23天。23天后，我得到了23个平均值和23个标准差(sd)值。我正在尝试得出整个过程的正态分布。为了构造正态分布，我需要一个代表性的平均值和标准差值。对于代表性均值，我可以取所有23个均值的平均值，但我不确定23个标准差的代表性是什么。
将所有标准偏差值的平均值视为整个过程的代表性标准偏差是否正确？
所有的86400个样本点都是0到20之间的随机数。
浏览 0提问于2015-04-21得票数 0
1回答
我正在使用Pandas来处理一些时间序列数据。我有以下格式的数据框架：
Date Time Reading
552726 2016/08/01 0: 0: 0 17.28
552727 2016/08/01 0: 0: 5 17.28
552728 2016/08/01 0: 0:10 17.21
552729 2016/08/01 0: 0:15 17.16
552730 2016/08/01 0: 0:20 17.11
552731 2016/08/01 0: 0:25
浏览 2提问于2017-03-13得票数 0
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2回答
我有一个集合列表和每个集合的一些基本统计信息(项数、最小值、最大值、平均值、stddev)。我想计算所有集合合并后的相同统计数据。计算总计数、最小最大值和平均值很容易，但我不确定如何计算总标准差。
数据如下所示：
Count Max Min Mean Stddev
1,027,671 781 68 57.8 32.79
839,473 552 54 61.3 48.53
3,012,102 890 41 64.9 41.92
一起生成
浏览 3提问于2012-12-16得票数 1
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2回答
Pandas文档有一个如何计算移动平均值的示例：
ser = pd.Series(np.random.randn(10), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=10))
pd.rolling_window(ser, 5, 'boxcar')
第二条线计算一个窗口为5的滚动平均值，并在五个观测值上各计算相同的权重。这些文档很吸引人地提到了使用自定义权重的可能性(“当传递win_type而不是显式指定权重时.”)，但是您是如何做到的呢？
谢谢!
浏览 3提问于2015-09-03得票数 2
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1回答
我有几个加权值，我取的是加权平均值。我想用加权值和加权平均值来计算加权标准差。我将如何修改典型的标准差，以便在每个度量中包括权重？
这是我使用的标准差公式。
当我简单地使用'x‘的每个加权值和'\bar{x}’的加权平均值时，结果似乎比它应该的小。
浏览 16提问于2015-05-21得票数 8
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1回答
我正在编写一个重放程序，它基本上返回不同窗口大小W上的数据统计数据(例如滚动平均值)。我的数据时间序列数据的基本步长是delta_t。如果我只想返回原始数据的第n步的滚动统计量，我现在就这样草率地执行：
df.rolling(W).mean().iloc[::n]
当然，这会计算出许多不必要的字段，然后选择每n个字段。那么，是否有一种有效的方法来计算每n步滚动均值？
谢谢!
最佳，JZ
浏览 2提问于2022-05-21得票数 2
2回答
如何获得熊猫系列的某一长度n的滚动值？
例如，如果我有以下内容：
df = pd.DataFrame({'temperature': [0, 1, 2, np.nan, 4, 2, 0.8, 4, 8.8, 7.12]})
如何获得长度n的移动值，例如，如果n=3：
NaN，NaN，0，NaN，0，1，.，4，8.8，7.12
编辑:如果我使用熊猫滚动，如：
roll = pd.Series.rolling(df, 3).mean()
然后滚动是该系列的移动平均值。在这里，我不需要每一组移动的3个值的平均值，而是这些3个值的集合。
浏览 2提问于2018-02-20得票数 3
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1回答
我以为我已经弄明白了，我很有信心它会成功的。不幸的是，事实并非如此。
下面的代码应该返回平均值，输入的值数，然后计算std。我得到它返回平均值和计数，但是std结果是关闭的。使用值5、6、8和9，我应该得到std 1.83的结果，我得到的值偏离了7.17。
我知道我的错误在于我计算性病发展的方式，但我很确定我做得对。
这是我的代码：
/**
This class is used to calculate the average and standard deviation
of a data set.
*/
public class DataSet{
private double
浏览 2提问于2013-07-29得票数 0
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我希望执行滚动平均值，而平均值不包括在另一列中发现的重复项。让我举一个数据为例：
Date Warehose Value
10-01-1998 London 10
13-01-1998 London 13
15-01-1998 New York 37
12-02-1998 London 21
20-02-1998 New York 39
21-02-1998 New York 17
在本例中，假设我喜欢执行
浏览 2提问于2022-05-25得票数 2
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当我启动TFLearn examples时，我得到以下信息
预处理...计算所有数据集的平均值(这可能需要很长时间)...平均值: 0.916834预处理...正在计算所有数据集的标准差(这可能需要很长时间)...STD: 0.227089
我不明白它们是什么。我用谷歌搜索了一下，我看了，我读了，我发现：
均值:提供自定义均值
std:提供自定义的标准派生
那么“自定义”是什么意思呢？什么是“自定义派生”？
浏览 0提问于2016-08-05得票数 0
1回答
我有一个包含nan值的数据集，我试图使用滚动平均值来填充这些值。我这样做的代码如下：
df = pd.DataFrame({'vals': med_vals})
print(df[353:363])
vals
353 17682.196292
354 13796.403594
355 14880.418179
356 14139.141779
357 15397.070537
358 15108.345602
359 14286.259755
360 14962.745719
361 NaN
362 NaN
df_filled = df.fillna(df.rolling(7
浏览 11提问于2022-01-20得票数 0
1回答
我有一个数据帧(df)，如下所示：
month-year name a b c
2018-01 X 2 1 4
2018-01 Y 1 0 5
2018-01 X 1 6 3
2018-01 Y 4 10 7
2018-02 X 13 4 2
2018-02 Y 22 13 9
2018-02 X 3 7 4
2018-02
浏览 1提问于2018-08-09得票数 3
我开始学习神经网络，我遇到了数据正常化。我理解它的必要性，但我不太知道如何处理我的数据，一旦我的模型培训，并在实地。
假设我取我的输入数据，减去它的平均值，除以标准差。然后我把它作为输入，然后训练我的神经网络。
一旦进入这个领域，我该如何处理我想要预测的输入样本？
我是否需要保留我的训练数据均值和标准差，并使用它来正常化？
浏览 2提问于2017-08-18得票数 0
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2回答
我完成了9.1和9.2。现在，我认为答案没有那么简单。以下是说明：
一组数字的标准差是衡量其数值传播的尺度。它被定义为每个数和平均值之间平方差的平均值的平方根。为了计算存储在数据中的数字的标准差：
计算数字的平均值。
对于每个数字，从结果的均方减去它。
找到在步骤2中计算出来的数字的平均值。
找到第三步结果的平方根，这是标准差。编写代码，计算数据中数字的标准差，并将结果存储在双sd中。
若要查找非负双d的平方根，请使用表达式。
double s = Math.sqrt( d );
这是我的密码：
double[] data = { };
double sd;
double sum
浏览 2提问于2013-10-15得票数 0
8回答
列表的标准差
、、
我想找出第一，第二，…的均值和标准差。多个(Z)列表的位数。例如，我有
A_rank=[0.8,0.4,1.2,3.7,2.6,5.8]
B_rank=[0.1,2.8,3.7,2.6,5,3.4]
C_Rank=[1.2,3.4,0.5,0.1,2.5,6.1]
# etc (up to Z_rank )...
现在我想取*_Rank[0]的平均值和标准差，*_Rank[1]的平均值和标准差，等等。
(即:所有(A…Z)_rank列表中第一位数字的平均值和标准差；
所有(A..Z)_rank列表中第二位数字的平均值和标准差；
第三个数字的平均值和标准差...；等等)。
浏览 1提问于2013-03-13得票数 128
我正在试图计算数据集的移动标准差数组。我有我的原始位置和时间数据，也找到了这个位置数据的移动平均数组。我已经看到了用于计算滚动、均值和标准偏差的python函数中的各种内容。我不太愿意使用它，因为我必须设置的一个参数是进程窗口的方向(前进:当前时间到窗口长度，居中:窗口长度以当前时间为中心，向后:窗口长度为当前时间)。这会影响我必须在每个数据点使用的数据范围。下面是我计算移动平均误差的代码。
def MA(pos, t, processWindow, positionTolerance, calculationDirection, figNum):
#pos and t are pos
浏览 5提问于2022-06-17得票数 0
1回答
熊猫窗口功能
、、
我需要一个函数，返回熊猫的一个特定窗口的平均值。假设我们的数据排在第9位。我的窗口需要求和( n-2，n-1，n，n+1，n+2)并找到平均值.熊猫有滚动的功能，但我认为它只在一个方向，一个方向，而不是同时在两个方向。
浏览 7提问于2022-01-15得票数 1
回答已采纳
在这段视频中，它讨论了交叉熵函数中的零均值和等方差，我不明白哪里是零均值和方差。有人能给我举个例子来解释一下吗？它还谈到了使用正态分布初始化权重，有人能给我解释一下吗？最后，它讨论了关于权重和偏差的导数，然后减去权重和偏差的值，然后循环移动。你能给我解释一下吗？我很困惑！！
浏览 2提问于2016-03-04得票数 0
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我试图得到每个成员与平均值(例如，给定平均值= 4.5 )之间的差异，以及使用每个循环的这两个结果的平方根。按照这个上的步骤，我所做的是。The total = square root of (array[0] - average) + square root of (array[1] - average) + ...
array = [some values here]
average = 4.5 #as example to make the code shorter
squaredifference = 0
#Loop through the array, accum
浏览 5提问于2015-04-05得票数 0
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我对gpy手电如何计算与模型参数相关的梯度感到困惑。例如，假设我使用具有高斯似然、径向基函数核和常量均值的ExactGP，并使用MLE (极大似然估计)来求模型的参数(均值、核参数和噪声)。计算模型梯度w.r.t参数的一种方法是使用解析梯度，即取参数的负对数似然导数，并求出每一次推导的方程。另一种方法是使用pytorch提供的自动微分。
在他们的论文标题为" Gpytorch :黑箱矩阵-矩阵高斯过程与GPU加速推断“的论文中，作者提到他们正在使用分析梯度，或者至少这是我通过阅读这篇论文所理解的。我说的对吗？另外，我找不到他们实现分析梯度的代码。
有人能帮我更好地理解这件事吗？
浏览 14提问于2022-03-17得票数 0
假设我有一个很大的数据集。
然后我可以将它一分为二，求出这两个值的平均值，并计算出最后两个值的平均值。
a)这是原来的大数量的平均值吗？
b)我可以用这种方法计算标准差吗？
浏览 0提问于2010-11-29得票数 0
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我有一个数字列表，我想计算的标准差。我使用两种不同的方法计算值: 1.使用Python统计模块，2.使用标准差公式。结果是两个不同的，但有点接近的数字。统计模块是如何计算标准偏差的，还是与我的编码计算有关？我也不知道math.sqrt()在内部是如何工作的，但我假设它使用某种类型的近似。
import statistics
import math
def computeSD_S(variable):
# Open the file and read the values in the column specified
var_list = openAndReadVar
浏览 1提问于2019-02-26得票数 4
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我有一些数据列表，我试图组织其中变化最小的列表/最精确的/最接近平均值的列表，以及数量最多的数据被评为最高级的列表。有些列表就像2000个数字一样长，而另一些则只有一个数字。显然，具有一个数字的列表的算术平均值将恰好是这个数字的值。2000个数字列表中的任何单个值都可能与算术平均值不太接近。在对这些列表进行排序时，所有较小的列表都将得到更高的评级。
这似乎很容易，但我想不出一种方法来按比例排序。
清单的例子：
清单1
12，20，15，17，9，19平均分: 12+ 20 +15+17+9+19/6=15分：(15-12) + (20-15) + (15-15) + (17-15) + (15
浏览 0提问于2015-02-08得票数 1
我有下面的pd.DataFrame
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b'],
'x1': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4],
'x2': [4, 3, 2, 1, 4, 3, 2, 1]
浏览 1提问于2016-11-18得票数 1
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