Składnia:
Możemy obliczyć średnią ruchomą na różne sposoby, które są następujące:
Metoda 1:
NumPy. cumsum ( )Zwraca sumę elementów w podanej tablicy. Możemy obliczyć średnią ruchomą, dzieląc wynik funkcji cumsum() przez rozmiar tablicy.
Metoda 2:
NumPy. oraz . przeciętny ( )Posiada następujące parametry.
a: dane w postaci tablicy, które mają być uśrednione.
axis: typ danych to int i jest to parametr opcjonalny.
waga: jest to również tablica i parametr opcjonalny. Może mieć taki sam kształt jak kształt 1-D. W przypadku jednego wymiaru musi mieć taką samą długość jak tablica „a”.
Zauważ, że wydaje się, że w NumPy nie ma standardowej funkcji do obliczania średniej ruchomej, więc można to zrobić innymi metodami.
Metoda 3:
Inną metodą, której można użyć do obliczenia średniej ruchomej, jest:
np. splatać się ( a , w , tryb = 'pełny' )W tej składni a jest pierwszym wymiarem wejściowym, a v jest wartością drugiego wymiaru wejściowego. Tryb jest wartością opcjonalną, może być pełny, taki sam i prawidłowy.
Przykład nr 01:
Teraz, aby wyjaśnić więcej na temat średniej ruchomej w Numpy, podajmy przykład. W tym przykładzie wyjmiemy średnią ruchomą tablicy z funkcją convolve NumPy. Tak więc weźmiemy tablicę „a” z 1,2,3,4,5 jako jej elementami. Teraz wywołamy funkcję np.convolve i zapiszemy jej wyjście w naszej zmiennej „b”. Następnie wypiszemy wartość naszej zmiennej „b”. Ta funkcja obliczy ruchomą sumę naszej tablicy wejściowej. Wydrukujemy wynik, aby sprawdzić, czy nasz wynik jest poprawny, czy nie.
Następnie przekonwertujemy nasze dane wyjściowe na średnią ruchomą przy użyciu tej samej metody konwoju. Aby obliczyć średnią ruchomą, wystarczy podzielić sumę ruchomą przez liczbę próbek. Ale głównym problemem jest to, że ponieważ jest to średnia ruchoma, liczba próbek zmienia się w zależności od lokalizacji, w której się znajdujemy. Tak więc, aby rozwiązać ten problem, po prostu utworzymy listę mianowników i musimy przekształcić ją w średnią.
W tym celu zainicjalizowaliśmy kolejną zmienną „denom” jako mianownik. Jest to proste do zrozumienia listy za pomocą sztuczki z zakresem. Nasza tablica ma pięć różnych elementów, więc liczba próbek w każdym miejscu wzrośnie z jednego do pięciu, a następnie spadnie z pięciu do jednego. Tak więc po prostu dodamy dwie listy razem i zachowamy je w naszym parametrze „denom”. Teraz wypiszemy tę zmienną, aby sprawdzić, czy system podał nam prawdziwe mianowniki, czy nie. Następnie podzielimy naszą ruchomą sumę z mianownikami i wypiszemy ją, przechowując dane wyjściowe w zmiennej „c”. Wykonajmy nasz kod, aby sprawdzić wyniki.
import numpy jak npa = [ 1 , dwa , 3 , 4 , 5 ]
b = np. splatać się ( a , np. one_jak ( a ) )
wydrukować ( „Ruchoma suma” , b )
Nazwa = lista ( zasięg ( 1 , 5 ) ) + lista ( zasięg ( 5 , 0 , - 1 ) )
wydrukować ( „Mianowniki” , Nazwa )
c = np. splatać się ( a , np. one_jak ( a ) ) / Nazwa
wydrukować ( „Średnia krocząca” , c )
Po pomyślnym wykonaniu naszego kodu otrzymamy następujące dane wyjściowe. W pierwszym wierszu wydrukowaliśmy „Moving Sum”. Widzimy, że mamy „1” na początku i „5” na końcu tablicy, tak jak w naszej oryginalnej tablicy. Pozostałe liczby to sumy różnych elementów naszej tablicy.
Na przykład sześć w trzecim indeksie tablicy pochodzi z dodania 1,2 i 3 z naszej tablicy wejściowej. Dziesiątka na czwartym indeksie pochodzi z 1,2,3 i 4. Piętnastka pochodzi z sumowania wszystkich liczb i tak dalej. Teraz w drugim wierszu naszego wyniku wydrukowaliśmy mianowniki naszej tablicy.
Z naszego wyniku widzimy, że wszystkie mianowniki są dokładne, co oznacza, że możemy je podzielić za pomocą naszej tablicy sum ruchomych. Teraz przejdź do ostatniego wiersza wyjścia. W ostatnim wierszu widzimy, że pierwszy element naszej tablicy średniej ruchomej to 1. Średnia 1 to 1, więc nasz pierwszy element jest poprawny. Średnia 1+2/2 wyniesie 1,5. Widzimy, że drugi element naszej tablicy wyjściowej to 1,5, więc druga średnia również jest poprawna. Średnia 1,2,3 wyniesie 6/3=2. To również sprawia, że nasz wynik jest poprawny. Tak więc z wyniku możemy powiedzieć, że pomyślnie obliczyliśmy średnią ruchomą tablicy.
Wniosek
W tym przewodniku dowiedzieliśmy się o średnich ruchomych: czym jest średnia ruchoma, jakie są jej zastosowania i jak obliczać średnią ruchomą. Przestudiowaliśmy to szczegółowo zarówno z punktu widzenia matematycznego, jak i programistycznego. W NumPy nie ma określonej funkcji ani procesu obliczania średniej ruchomej. Istnieją jednak inne funkcje, za pomocą których możemy obliczyć średnią ruchomą. Zrobiliśmy przykład, aby obliczyć średnią ruchomą i opisaliśmy każdy krok naszego przykładu. Średnie kroczące to przydatne podejście do prognozowania przyszłych wyników za pomocą istniejących danych.