تتحرك المتوسط - pylab

تنتج الأمثلة التالية متوسطا متحركا لقيم ويندو السابقة. نحن اقتطاع القيم الأولى (نافذة -1) حيث يمكننا can8217t العثور على المتوسط ​​قبلهم. (السلوك الافتراضي للالتفاف هو افتراض أن القيم قبل بداية تسلسلنا هي 0). (بشكل رسمي، نقوم ببناء تسلسل y للتسلسل x حيث يي (إكسي x (i1) 8230. x (إن)) n) هذا يجعل من استخدام numby8217s وظيفة الالتفاف. هذا هو الغرض العام المتوسط ​​المتحرك العملية. تغيير الأوزان يجعل بعض القيم أكثر أهمية المقاصة بشكل مناسب يسمح لك لعرض المتوسط ​​كما حول نقطة بدلا من قبل نقطة. بدلا من اقتطاع القيم يمكننا إصلاح القيم الأولية في المكان، كما هو موضح في هذا المثال: أعمل على إنشاء مؤامرة كفاف باستخدام ماتلوتليب. لدي كل البيانات في مصفوفة متعددة الأبعاد. فمن 12 طويلة حوالي 2000 واسعة. لذلك هو في الأساس قائمة من 12 القوائم التي هي 2000 في الطول. لدي مؤامرة كفاف تعمل بشكل جيد، ولكن أنا بحاجة إلى تسهيل البيانات. لقد قرأت الكثير من الأمثلة. لسوء الحظ، ليس لدي خلفية الرياضيات لفهم ما يجري معهم. لذا، كيف يمكنني تسهيل هذه البيانات لدي مثال على ما يبدو لي الرسم البياني وما أريد أن تبدو أكثر مثل. هذا هو الرسم البياني الخاص بي: ما أريد أن تبدو أكثر مماثلة أيضا: ما يعني يجب أن يكون على نحو سلس مؤامرة كفاف مثل في مؤامرة الثانية يتم سحب البيانات التي أستخدمها من ملف شمل. ولكن، وسوف تظهر إخراج جزء من مجموعة. بما أن كل عنصر في الصفيف حوالي 2000 عنصر طويل، سأعرض فقط مقتطف. في ما يلي عينة: ضع في اعتبارك أن هذا مقتطف فقط. البعد من البيانات هو 12 صفوف بحلول عام 1959 الأعمدة. تتغير الأعمدة اعتمادا على البيانات التي تم استيرادها من ملف شمل. يمكنني أن أنظر إلى القيم بعد استخدام غوسيانفيلتر وأنها لا تتغير. ولكن التغييرات ليست كبيرة بما فيه الكفاية للتأثير على مؤامرة كفاف. طلب 11 نوفمبر 11 في 18:40 طريقة واحدة سهلة لتيسير البيانات باستخدام خوارزمية المتوسط ​​المتحرك. ويتمثل أحد الأشكال البسيطة للمتوسط ​​المتحرك في حساب متوسط ​​القياسات المجاورة في موضع معين. في سلسلة أحادية البعد للقياسات a1: N، على سبيل المثال، يمكن حساب المتوسط ​​المتحرك في a (a-1 a a1) 3، على سبيل المثال. إذا كنت تذهب من خلال كل من القياسات الخاصة بك، كنت فعلت. في هذا المثال البسيط، لدينا نافذة المتوسط ​​لديها حجم 3. يمكنك أيضا استخدام نوافذ من مختلف الأحجام، اعتمادا على مدى التمهيد الذي تريده. لجعل الحسابات أسهل وأسرع لمجموعة واسعة من التطبيقات، يمكنك أيضا استخدام خوارزمية على أساس التفاف. ميزة استخدام التفاف هو أنه يمكنك اختيار أنواع مختلفة من المتوسطات، مثل المتوسطات المرجحة، ببساطة عن طريق تغيير النافذة. يتيح القيام ببعض الترميز لتوضيح. مقتطفات التالية يحتاج نومبي، ماتلوتليب و سسيبي تثبيت. انقر هنا للحصول على نموذج التعليمات البرمجية الكامل تشغيل التعليمات البرمجية التالية بإنشاء بعض البيانات التعسفية وصاخبة ومن ثم بحساب المتوسط ​​المتحرك باستخدام أربعة نوافذ مربع مختلفة الحجم. وبعد ذلك، لرؤية نتائج مختلفة، وهنا هو رمز لبعض التآمر. وهنا هي النتائج المرسومة لنوافذ مختلفة الحجم: رمز العينة الواردة هنا يستخدم مربع بسيط (أو مستطيلة) نافذة في بعدين. هناك عدة أنواع مختلفة من النوافذ المتاحة وكنت قد ترغب في التحقق ويكيبيديا لمزيد من الأمثلة. أجاب نوف 13 11 في 23:12 إجابتك 2017 كومة الصرف، إنك قدمنا ​​سابقا كيفية إنشاء المتوسطات المتحركة باستخدام الثعبان. هذا البرنامج التعليمي سيكون استمرارا لهذا الموضوع. والمتوسط ​​المتحرك في سياق الإحصاءات، والذي يطلق عليه أيضا متوسط ​​الدوران، هو نوع من الاستجابة النبضية المحدودة. في برنامجنا التعليمي السابق قمنا بتآمر قيم المصفوفتين x و y: Let8217s مؤامرة x مقابل المتوسط ​​المتحرك ل y الذي يجب أن نسميه يما: أولا، let8217s تعادل طول كل من المصفوفات: ولإظهار ذلك في السياق: الرسم البياني: للمساعدة في فهم هذا، let8217s مؤامرة اثنين من علاقات مختلفة: x مقابل y و x مقابل ماي: المتوسط ​​المتحرك هنا هو المؤامرة الخضراء التي تبدأ في 3: حصة هذا: مثل هذا: التنقل بوست ترك الرد إلغاء الرد مفيد جدا أنا ترغب في قراءة الجزء الأخير على مجموعات البيانات الكبيرة نأمل أن يأتي قريبا 8230 د المدونين مثل هذا: