今天给大家分享9大常见数据平滑方法:移动平均Moving Average指数平滑Exponential Smoothing低通滤波器多项式拟合贝塞尔曲线拟合局部加权散点平滑LoessKalman滤波小波变换...它对最近的数据点给予较高的权重,而对较早的数据点给予较低的权重。这使得EMA更适合用于追踪快速变化的数据。...指数平滑的主要特点包括:加权平滑:指数平滑使用指数权重来平滑数据。较新的数据点获得更高的权重,而较旧的数据点获得较低的权重。这意味着它对最近的数据更为敏感,从而更好地捕获了数据的最新趋势。...7, 8, 9])y = np.array([10, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1])# 三阶多项式拟合degree = 3coefficients = np.polyfit(x, y...数据平滑:Savitzky-Golay滤波器旨在平滑数据,减小数据中的高频噪声和突发波动。它保留了数据中的趋势和主要特征,同时去除了噪声。