Déménagement Moyenne Pylab

Les exemples suivants produisent une moyenne mobile des valeurs WINDOW précédentes. Nous tronquons les premières valeurs (WINDOW -1) puisque nous ne pouvons pas trouver la moyenne avant elles. (Le comportement par défaut pour la convolution est de supposer que les valeurs avant le début de notre séquence sont 0). (Plus formellement, nous construisons la suite y pour la suite x où yi (xi x (i1) 8230. x (in)) n) Cela fait appel à la fonction de convolution numpy8217s. Il s'agit d'une opération de moyenne mobile à usage général. La modification des pondérations rend certaines valeurs plus importantes, le décalage de manière appropriée vous permet de voir la moyenne autour du point plutôt qu'avant le point. Plutôt que de tronquer les valeurs, nous pouvons fixer les valeurs initiales en place, comme illustré dans cet exemple: Je travaille sur la création d'un tracé de contour à l'aide de Matplotlib. J'ai toutes les données dans un tableau qui est multidimensionnel. Il est long 12 environ 2000 large. Donc, il s'agit essentiellement d'une liste de 12 listes qui ont une longueur de 2000. J'ai le tracé de contour fonctionne très bien, mais je dois lisser les données. J'ai lu beaucoup d'exemples. Malheureusement, je n'ai pas le contexte mathématique pour comprendre ce qui se passe avec eux. Alors, comment puis-je lisser ces données, j'ai un exemple de ce que mon graphique ressemble et ce que je veux qu'il ressemble plus. Voici mon graphe: Ce que je veux qu'il ressemble plus similaire: Quels sont les moyens que je dois pour lisser le tracé de contour comme dans la deuxième trame Les données que j'utilise est extrait d'un fichier XML. Mais, je vais montrer la sortie d'une partie du tableau. Étant donné que chaque élément dans le tableau est d'environ 2000 articles de long, je vais seulement afficher un extrait. Voici un exemple: Gardez à l'esprit que ce n'est qu'un extrait. La dimension des données est de 12 lignes par 1959 colonnes. Les colonnes changent en fonction des données importées à partir du fichier XML. Je peux regarder les valeurs après avoir utilisé le filtre Gaussien et elles changent. Mais, les changements ne sont pas assez grands pour affecter le tracé de contour. A demandé Nov 8 11 at 18:40 Un moyen facile de lisser les données est en utilisant un algorithme de moyenne mobile. Une forme simple de moyenne mobile consiste à calculer la moyenne des mesures adjacentes à une certaine position. Dans une série unidimensionnelle de mesures a1: N, par exemple, la moyenne mobile à a peut être calculée par exemple (an-1 an an1) 3. Si vous passez par toutes vos mesures, youre fait. Dans cet exemple simple, notre fenêtre de calcul de moyenne a la taille 3. Vous pouvez également utiliser des fenêtres de différentes tailles, selon la quantité de lissage que vous voulez. Pour rendre les calculs plus faciles et plus rapides pour un plus large éventail d'applications, vous pouvez également utiliser un algorithme basé sur la convolution. L'avantage d'utiliser la convolution est que vous pouvez choisir différents types de moyennes, comme des moyennes pondérées, simplement en changeant la fenêtre. Faisons un peu de codage pour illustrer. L'extrait suivant a besoin de Numpy, Matplotlib et Scipy installés. Cliquez ici pour le code d'échantillonnage complet Le code suivant génère des données arbitraires et bruyantes, puis calcule la moyenne mobile à l'aide de quatre fenêtres de boîte de taille différente. Et puis, pour voir les différents résultats, voici le code pour un complot. Et voici les résultats tracés pour différentes fenêtres de taille: L'exemple de code donné ici utilise une simple boîte (ou rectangulaire) fenêtre en deux dimensions. Il existe plusieurs types de fenêtres disponibles et vous pouvez consulter Wikipedia pour plus d'exemples. Réponse Nov 13 11 at 23h12 Votre réponse 2017 Stack Exchange, Inc Nous avons précédemment présenté comment créer des moyennes mobiles en utilisant python. Ce tutoriel sera une suite de ce sujet. Une moyenne mobile dans le contexte de la statistique, également appelée moyenne de roulement, est un type de réponse impulsionnelle finie. Dans notre tutoriel précédent, nous avons tracé les valeurs des matrices x et y: Let8217s tracent x contre la moyenne mobile de y que nous appellerons yMA: Tout d'abord, let8217s égaliser la longueur des deux arrays: Et de le montrer dans le contexte: Graph: Pour aider à comprendre cela, let8217s tracer deux relations différentes: x vs y et x vs MAy: La moyenne mobile est ici le parcours vert qui commence à 3: Share this: Like this: Navigation de poste Laisser un commentaire Annuler la réponse Très utile I Voudrais lire la dernière partie sur de grands ensembles de données Espérons qu'il viendra bientôt8230 d bloggers comme ceci: