Moving average matplotlib Votar Não em Como adicionar um Matplotlib Parcelas básicas com python matplotlib Passo a passo do Skyrim ps3 Python Tutorial Parcela Dia Moving Average andrewshamlet PYTHON A GUIA NO NONSENSE Aprenda Python Programando Dentro de Horas Incluindo um FREE Python Cheatsheet amp Exercícios com arquivos Python Original Traçando com padrão Configurações Guia completo para criar uma série de tempo Previsão com Códigos em Python Para ver as datas crossover triggers comprar ou vender QuantX Research Python Tutoriais de programação Python Tutoriais de programação pandas análise de dados tutorial Python Média móvel ou correndo desbastar pilha Python Matemática simples Linguagem de programação Paradigm Moving Average Python Software Mercado de negociação simples Forex sma simples média móvel Pylab exemplos exemplo de financiamento de código Matplotlib python Moving Navegue por outras perguntas etiquetadas python python numpy matplotlib scipy ou fazer sua própria pergunta Python Exponencial Média Móvel EMA Matemática e Stock Python Exponencial Moving Average EMA Matemática e Indicadores de Estoque images ewma ex png Medições e Análise de Dados para Engenheiros Agrícolas usando Python Medições e Análise de Dados para Engenheiros Agrícolas usando imagens em Python DSP dsp ma propriedades Altimização de média móvel para preparação de dados Preparação Engenharia de Recursos e Previsão de Séries Temporais com Python Moving average matplotlibIntrodução Matplotlib é uma biblioteca de plotagem 2D Python que produz números de qualidade de publicação em uma variedade de formatos impressos e ambientes interativos em plataformas. O Matplotlib pode ser usado em scripts Python, o shell Python e IPython, o notebook jupyter, servidores de aplicativos web e quatro toolkits de interface gráfica com o usuário. Matplotlib tenta fazer coisas fáceis coisas fáceis e difíceis possíveis. Você pode gerar parcelas, histogramas, espectros de energia, gráficos de barras, diagramas de erro, gráficos de dispersão, etc. com apenas algumas linhas de código. Para uma amostragem, veja as capturas de tela. Galeria de miniaturas e diretório de exemplos Para plotar de forma simples, o módulo pyplot fornece uma interface tipo MATLAB, especialmente quando combinada com IPython. Para o usuário avançado, você tem controle total de estilos de linhas, propriedades de fontes, propriedades de eixos, etc, através de uma interface orientada a objetos ou através de um conjunto de funções familiares aos usuários do MATLAB. Documentação de Instalação Esta é a documentação para Matplotlib versão 2.0.0. Tentando aprender a fazer um tipo particular de enredo Confira a galeria. exemplos. Ou a lista de comandos de plotagem. Outros recursos de aprendizagem Existem muitos recursos de aprendizagem externos disponíveis, incluindo material impresso, vídeos e tutoriais. Precisa de ajuda O Matplotlib é um projeto acolhedor e inclusivo, e tentamos seguir o Código de Conduta da Python Software Foundation em tudo o que fazemos. Verifique as faq. Os documentos api e arquivos de lista de discussão para recursos. Junte-se ao gitter e as listas de discussão: Usuários. Anunciar e Devel. Confira as perguntas do Matplotlib sobre o stackoverflow. A ferramenta de pesquisa pesquisa toda a documentação, incluindo pesquisa de texto completo de mais de 350 exemplos completos que exercem quase todos os cantos do Matplotlib. Você pode arquivar bugs, patches e solicitações de recursos no github tracker. Mas é uma boa idéia para ping-nos sobre a lista de discussão também. Para manter-se atualizado com o que está acontecendo no Matplotlib, veja a nova página ou navegue pelo código-fonte. Qualquer coisa que possa exigir alterações no seu código existente é registrada no arquivo de alterações da API. Existem vários kits de ferramentas add-on Matplotlib. Incluindo uma escolha de dois projeção e mapeamento toolkits basemap e cartopy. 3d plotting com mplot3d. Eixos e ajudantes de eixos em axesgrid. Várias interfaces de plotagem de nível superior seaborn. Holoviews. Ggplot. e mais. Citando Matplotlib Matplotlib é a criação de John Hunter (1968-2017), que, juntamente com seus muitos contribuintes, colocou uma quantidade imensurável de tempo e esforço na produção de um pedaço de software utilizado por milhares de cientistas em todo o mundo. Se o Matplotlib contribui para um projeto que leva a uma publicação científica, por favor, reconheça este trabalho citando o projeto. Você pode usar esta entrada de citação pronta. Open source A licença Matplotlib é baseada na licença Python Software Foundation (PSF). Há uma comunidade de desenvolvedores ativos e uma longa lista de pessoas que fizeram contribuições significativas. O Matplotlib está hospedado no Github. Problemas e solicitações Pull são rastreados no Github também. MATLAB é uma marca registrada da The MathWorks, Inc. copy Copyright 2002 - 2017 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom ea equipe de desenvolvimento Matplotlib 2017 - 2017 A equipe de desenvolvimento Matplotlib. Última atualização em Feb 20, 2017. Criado usando Sphinx 1.5.2.Eu sei que esta é uma pergunta antiga, mas aqui está uma solução que não usa qualquer estrutura de dados extra ou bibliotecas. É linear no número de elementos da lista de entrada e não consigo pensar em nenhuma outra maneira de torná-lo mais eficiente (na verdade, se alguém sabe de uma maneira melhor de alocar o resultado, por favor me avise). NOTA: isso seria muito mais rápido usando uma matriz numpy em vez de uma lista, mas eu queria eliminar todas as dependências. Seria também possível melhorar o desempenho por execução multi-threaded A função assume que a lista de entrada é um dimensional, por isso tenha cuidado. UPD: soluções mais eficientes foram propostas por Alleo e jasaarim. Você pode usar np. convolve para isso: O argumento mode especifica como lidar com as arestas. Eu escolhi o modo válido aqui porque eu acho que é como a maioria das pessoas esperam correr significa trabalhar, mas você pode ter outras prioridades. Aqui está uma trama que ilustra a diferença entre os modos: Respondida Mar 24 14 at 22:01 Eu gosto desta solução porque é limpo (uma linha) e relativamente eficiente (trabalho feito dentro numpy). Mas Alleo39s quotEfficient solutionquot usando numpy. cumsum tem melhor complexidade. Ndash Ulrich Stern Sep 25 15 at 0:31 Você pode calcular uma corrida média com: Felizmente, numpy inclui uma função convolve que podemos usar para acelerar as coisas. A média de corrida é equivalente a convolver x com um vetor que é N longo, com todos os membros igual a 1N. A implementação numpy de convolve inclui o transiente inicial, então você tem que remover os primeiros N-1 pontos: Na minha máquina, a versão rápida é 20-30 vezes mais rápida, dependendo do comprimento do vetor de entrada e do tamanho da janela de média . Note que convolve não incluir um mesmo modo que parece que ele deve abordar a questão transitória inicial, mas ele divide-lo entre o início eo fim. Ele remove o transiente do final, eo início não tem um. Bem, eu acho que é uma questão de prioridades, eu não preciso do mesmo número de resultados à custa de obter uma inclinação para zero que não está lá nos dados. BTW, aqui está um comando para mostrar a diferença entre os modos: modos (39full39, 39same39, 39valid39) plot (convolve (ones ((200)), uns (50,)) 4750, modem) (-10, 251, -.1, 1.1) legenda (modos, loc39lower center39) (com pyplot e numpy importados). Ndash lapis Mar 24 14 at 13:56 pandas é mais adequado para isso do que NumPy ou SciPy. Sua função rollingmean faz o trabalho convenientemente. Ele também retorna um array NumPy quando a entrada é uma matriz. É difícil de bater o rollingmean no desempenho com qualquer implementação personalizada Python puro. Aqui está um exemplo de desempenho contra duas das soluções propostas: Existem também opções agradáveis sobre como lidar com os valores de limite. I39m sempre irritado pela função de processamento de sinal que retornam sinais de saída de forma diferente dos sinais de entrada quando ambas as entradas e saídas são da mesma natureza (por exemplo, ambos os sinais temporais). Ele quebra a correspondência com a variável independente relacionada (por exemplo, tempo, freqüência) tornando a plotagem ou comparação não uma questão direta. De qualquer maneira, se você compartilhar o sentimento, você pode querer mudar as últimas linhas da função proposta como ynp. convolve (ww. sum (), s, mode39same39) return ywindowlen-1 :-( windowlen-1) ndash Christian O39Reilly Aug 25 15 at 19:56 Um pouco tarde para a festa, mas Ive fez a minha própria pequena função que não envolver em torno das extremidades ou almofadas com zeros que são usados para encontrar a média também. Como um tratamento adicional é, que também re-amostras do sinal em pontos linearmente espaçados. Personalize o código à vontade para obter outros recursos. O método é uma simples multiplicação matricial com um kernel normalizado gaussiano. Um uso simples em um sinal sinusoidal com ruído distribuído normal adicionado: Esta pergunta é agora mesmo mais velha do que quando NeXuS escreveu sobre ela o mês passado, MAS eu gosto de como seu código trata dos casos da borda. No entanto, por ser uma média móvel simples, seus resultados ficam atrás dos dados aos quais se aplicam. Eu pensei que lidar com borda casos de uma forma mais satisfatória do que NumPys modos válidos. mesmo. E full poderia ser alcançado através da aplicação de uma abordagem semelhante a um convolution () método baseado. Minha contribuição usa uma média de execução central para alinhar seus resultados com seus dados. Quando há dois pontos disponíveis para a janela de tamanho completo a ser usado, as médias de execução são calculadas a partir de janelas sucessivamente menores nas bordas da matriz. Na verdade, a partir de janelas sucessivamente maiores, mas isso é um detalhe de implementação. É relativamente lento porque usa convolve (). E poderia provavelmente ser spruced acima completamente muito por um Pythonista verdadeiro, entretanto, eu acredito que a idéia está. Respondeu Jan 2 às 0:28 np. convolve é bom, mas lento quando a largura da janela cresce grande. Algumas respostas fornecem algoritmos mais eficientes com np. cumsum, mas parecem incapazes de lidar com valores de limite. Eu mesmo tenho implementado um algoritmo que pode lidar bem com este problema, se este problema é declarado como: parâmetro de entrada mergenum pode ser pensado como 2 windowwidth 1. Eu sei que este código é um pouco ilegível se u encontrá-lo útil e quer algumas expansões, por favor me avise e atualizar esta resposta. (Uma vez que escrever uma explicação pode custar-me muito tempo, espero que eu fazê-lo apenas quando alguém precisa dele. Por favor, perdoe-me por minha preguiça :)) Se apenas u estão interessados em sua versão original: Seu ainda mais ilegível: a primeira solução Se livrar do problema de borda por zeros de preenchimento em torno da matriz, mas a segunda solução postada aqui lida com ela de uma maneira dura e direta :) lapis sim, mas vamos dizer que você usar o método cumsum no primeiro tick e salvar a sua média de rolamento médio para o Próxima marca. Cada carrapato depois disso você só tem que acrescentar o mais recente valor de média móvel para a sua matriz de rolamento em armazenamento. Usando este método você não está recalculando coisas que você já calculou: Na primeira vez que você cumsum depois disso, basta acrescentar o quotmean dos elementos do último período que é 2x mais rápido para todos os carrapatos subseqüentes. Ndash litepresence Jun 10 16 at 12:29 Se você escolher rolar o seu próprio, em vez de usar uma biblioteca existente, por favor, esteja consciente de erro de ponto flutuante e tentar minimizar seus efeitos: Se todos os seus valores são aproximadamente a mesma ordem de grandeza , Então isso ajudará a preservar a precisão sempre adicionando valores de magnitudes aproximadamente semelhantes. Na minha última frase eu estava tentando indicar por que ele ajuda a flutuação de erro de ponto. Se dois valores são aproximadamente a mesma ordem de grandeza, então adicioná-los perde menos precisão do que se você adicionou um número muito grande para um muito pequeno. O código combina valores quotadjacentquot de uma forma que mesmo somas intermediárias devem sempre ser razoavelmente próximos em magnitude, para minimizar o erro de ponto flutuante. Nada é à prova de tolo, mas este método salvou um casal projetos muito mal implementados na produção. Ndash Mayur Patel Dec 15 14 at 17:22 Alleo: Em vez de fazer uma adição por valor, você estará fazendo dois. A prova é o mesmo que o problema de bit-flipping. No entanto, o ponto dessa resposta não é necessariamente desempenho, mas precisão. O uso de memória para a média de valores de 64 bits não excederia os 64 elementos no cache, portanto também é amigável no uso de memória. Ndash Mayur Patel 29 dez às 17:04
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