Eu tenho um intervalo de datas e uma medida em cada uma dessas datas. Eu gostaria de calcular uma média móvel exponencial para cada uma das datas. Alguém sabe como fazer isso, eu sou novo no python. Não parece que as médias estejam incorporadas na biblioteca padrão do Python, o que me parece um pouco estranho. Talvez eu não esteja olhando no lugar certo. Então, dado o código a seguir, como eu poderia calcular a média ponderada em movimento de pontos de QI para datas de calendário (provavelmente há uma maneira melhor de estruturar os dados, qualquer conselho seria apreciado), perguntou Jan 28 09 às 18:01 Meu python é um Um pouco enferrujado (qualquer pessoa pode se sentir livre para editar este código para fazer correções, se Ive estragou a sintaxe de alguma forma), mas aqui vai. Esta função move-se para trás, desde o final da lista até o início, calculando a média móvel exponencial para cada valor, trabalhando para trás até que o coeficiente de peso de um elemento seja menor que o dado epsilon. No final da função, inverte os valores antes de retornar a lista (para que eles estejam na ordem correta para o chamador). (NOTA LATERAL: se eu estivesse usando um idioma diferente de Python, Id crie uma matriz vazia em tamanho real primeiro e depois preencha-a para trás, de modo que eu não precisaria reverter no final. Mas eu não acho que você possa declarar Uma grande disposição vazia em python. E nas listas de python, o adendo é muito menos caro do que o anterior, e é por isso que eu criei a lista na ordem inversa. Por favor, corrija-me se eu estiver errado.) O argumento alfa é o fator de decaimento em cada iteração. Por exemplo, se você usou um alfa de 0,5, então o valor médio móvel de hoje seria composto pelos seguintes valores ponderados: Claro que, se você tiver uma enorme variedade de valores, os valores de dez ou quinze dias não contribuirão muito para Média ponderada de hoje. O argumento epsilon permite que você defina um ponto de corte, abaixo do qual você deixará de se preocupar com valores antigos (já que sua contribuição para o valor de hoje será insignificante). Você invocou a função de algo assim: respondeu Jan 28 09 às 18:46. Não conheço Python, mas para a parte de média, você quer dizer um filtro de passagem baixa exponencialmente decadente da forma em que o dttau alfa, o tempo real do filtro , Tau a constante de tempo do filtro (a forma variável de timestep é a seguinte, basta digitar o dttau para não ser superior a 1,0) Se você quiser filtrar algo como uma data, certifique-se de converter uma quantidade de ponto flutuante Como em segundos desde 1 de janeiro de 1970. respondeu Jan 28 09 às 18:10 Achei o trecho de código acima por earino bastante útil - mas eu precisava de algo que poderia suavizar continuamente um fluxo de valores - então eu o reflitava para isso: e eu uso Como isto: (onde pin. read () produz o próximo valor Id como consumir). Respondeu 12 de fevereiro às 20:35 Estou sempre calculando EMAs com Pandas: Aqui está um exemplo de como fazê-lo: Mais informações sobre Pandas EWMA: respondidas em 4 de outubro às 12:42 Don39t versões mais recentes de Pandas têm novas e melhores funções. Ndash Cristian Ciupitu 11 de maio 16 às 14:10 Note que, ao contrário de sua planilha, não calculo o SMA, e não espero para gerar o EMA após 10 amostras. Isso significa que meus valores diferem ligeiramente, mas se você apresentá-lo, segue exatamente após 10 amostras. Durante as primeiras 10 amostras, o EMA que eu calculo é suavizado adequadamente. Hmmm, parece que esta frase para implementar a função é realmente muito fácil de se errar e promoveu uma boa discussão sobre a eficiência da memória. Estou feliz por ter tossido se isso significa saber que algo foi feito corretamente. Ndash Richard 20 de setembro 14 às 19:23 NumPys, a falta de uma função particular específica de domínio é talvez devido à disciplina e à fidelidade das equipes principais à diretiva principal do NumPys: forneça um tipo de matriz N-dimensional. Bem como funções para criar e indexar esses arrays. Como muitos objetivos fundamentais, este não é pequeno, e NumPy faz isso de forma brilhante. O SciPy (muito) maior contém uma coleção muito maior de bibliotecas específicas de domínio (chamadas subpacotes por desenvolvedores SciPy) - por exemplo, otimização numérica (otimização), processamento de sinal (sinal) e cálculo integral (integrar). Meu palpite é que a função que você está procurando é em pelo menos um dos subpacotes de SciPy (scipy. signal talvez) no entanto, eu olharia primeiro na coleção de SciPy scikits. Identifique o (s) scikit (s) relevante (s) e procure a função de interesse lá. Os Scikits são pacotes desenvolvidos de forma independente com base em NumPySciPy e dirigidos a uma disciplina técnica específica (por exemplo, scikits-image. Scikits-learn, etc.). Vários desses foram (em particular, o incrível OpenOpt para otimização numérica) eram altamente conceituados, projetos maduros por muito tempo Antes de escolher residir sob a rubrica de scikits relativamente nova. A página inicial do Scikits gostava de incluir acima de cerca de 30 desses scikits. Embora pelo menos vários deles não estejam mais em desenvolvimento ativo. Seguindo este conselho o levaria a scikits-timeseries no entanto, esse pacote não está mais em desenvolvimento ativo. Na verdade, o Pandas tornou-se, a AFAIK, a biblioteca de séries temporais baseada em NumPy. Pandas tem várias funções que podem ser usadas para calcular uma média móvel, o mais simples é provavelmente o padrão de rolamento. Que você usa da mesma forma: Agora, basta chamar a função rollingmean passando no objeto Series e um tamanho de janela. Que no meu exemplo abaixo é de 10 dias. Verifique se funcionou - por exemplo. Comparou os valores de 10 a 15 na série original em relação à nova série suavizada com a média de rolamento. A função rollingmean, juntamente com cerca de uma dúzia de outras funções, são agrupadas informalmente na documentação do Pandas sob as funções da janela de mudança de rubrica, um segundo grupo relacionado de funções Em Pandas é referido como funções ponderadas exponencialmente (por exemplo, ewma. Que calcula a média ponderada exponencialmente móvel). O fato de que este segundo grupo não está incluído na primeira (funções de janela em movimento) é talvez porque as transformações ponderadas exponencialmente não dependem de uma janela de comprimento fixo. Anteriormente, nós apresentamos como criar médias móveis usando python. Este tutorial será uma continuação deste tópico. Uma média móvel no contexto das estatísticas, também chamada de média de deslocamento, é um tipo de resposta de impulso finito. Em nosso tutorial anterior, traçamos os valores das matrizes x e y: Let8217s traçam x contra a média móvel de y que devemos chamar yMA: Em primeiro lugar, let8217s igualam o comprimento de ambos os arrays: E para mostrar isso em contexto: O resultante Gráfico: Para ajudar a entender isso, let8217s traçam dois relacionamentos diferentes: x vs y e x vs MAy: A média móvel aqui é o gráfico verde que começa em 3: Compartilhe isso: Curtiu: Postar navegação Deixe uma resposta Cancelar resposta Muito útil eu Gostaria de ler a última parte em grandes conjuntos de dados Espero que venha em breve8230 d blogueiros como este:
No comments:
Post a Comment