Numpy चलती - औसत - उदाहरण

हम्म्, ऐसा लगता है कि कार्यान्वयन करना आसान है, वास्तव में गलत हो जाना आसान है और स्मृति दक्षता पर अच्छी चर्चा को बढ़ावा दिया है, मुझे खुशी है कि अगर यह जानने का मतलब है कि कुछ सही किया गया है, तो रिचर्ड 20 सितंबर को 1 9 23 9। एक विशिष्ट डोमेन विशिष्ट कार्य की कमी शायद कोर टीम के अनुशासन और निमापी के प्रधान निर्देश के लिए निष्ठा के कारण एन-आयामी सरणी प्रकार प्रदान करने के साथ-साथ उन सरणियों को बनाने, और कई मूलभूत उद्देश्यों की तरह कार्य करने के लिए कार्य करता है, यह एक छोटा नहीं है, और नमुपी यह शानदार ढंग से करता है। बहुत बड़ा SciPy में डोमेन-विशिष्ट लाइब्रेरीज़ का एक बड़ा संग्रह होता है जिसे साइपेजी डेव्ज़ द्वारा उपपैकेज कहा जाता है - उदाहरण के लिए, संख्यात्मक अनुकूलन अनुकूलन, सिग्नल प्रोसेसिंग सिग्नल, और इंटीग्रल कैलकुस एकीकृत। मेरा अनुमान है कि जिस कार्य के बाद आप कर रहे हैं वह कम से कम एक SciPy उपपैकेजों में है, हालांकि, मैं पहले SciPy Scikits के संकलन में प्रासंगिक वैज्ञानिकों की पहचान करेगा और देखेंगे वहां ब्याज का कार्य। सिसिकेट्स स्वतंत्र रूप से विकसित किए गए हैं जो नमुपी साइपी पर आधारित हैं और एक विशेष तकनीकी अनुशासन जैसे कि विज्ञान-छवि विज्ञान-सीख आदि को निर्देशित किया जाता है। इनमें से कई विशेष रूप से थे, संख्यात्मक अनुकूलन के लिए भयानक ओपनऑप अत्यधिक माना जाता था, परिपक्व परियोजनाएं लंबे थे अपेक्षाकृत नए वैज्ञानिकों के तहत रहने के लिए चुनने से पहले साइकोट्स होमपेज को ऊपर से 30 सूचियों के बारे में सूचियों में पसंद किया गया था, हालांकि कम से कम उनमें से कई सक्रिय विकास में नहीं रह गए हैं। इस सलाह के बाद आपको विज्ञान-टाइम्स की चीजों पर ले जाया जाएगा, हालांकि, यह पैकेज नहीं है अब सक्रिय विकास के तहत पंडों, एएएफएआईके, वास्तविक वास्तविक समय श्रृंखला पुस्तकालय बन गए हैं। पांडा के पास कई कार्य हैं जो कि चलती औसत की गणना के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, इनमें से सबसे आसान रोलिंगमैन है जो आप इतनी पसंद करते हैं.अब , सिर्ज़ ऑब्जेक्ट में फ़ंक्शन रोलिंगमेन पासिंग और एक विंडो आकार को कॉल करें जो नीचे मेरे उदाहरण में 10 दिन है। सत्यापित करें कि यह डब्ल्यू ओर्केड - उदाहरण के लिए मूल श्रृंखला में 10-15 अंकों की तुलना में रोलिंग अर्थ के साथ नई सीरीज बनायी जाती है। फ़ंक्शन रोलिंगमेन, लगभग एक दर्जन या अन्य फ़ंक्शन के साथ अनौपचारिक रूप से पांड्या प्रलेखन में समूहीकृत किया जाता है, जो कि एक दूसरे से चलती हैं। , पंडों में संबंधित कार्यों के समूह को घातीय रूप से भारित कार्यों के रूप में संदर्भित किया जाता है जैसे ईवमा जो तीव्रता से भारित औसत चलने की गणना करता है तथ्य यह है कि इस दूसरे समूह को पहली चलती फ़ंक्शंस फ़ंक्शंस में शामिल नहीं किया गया है, क्योंकि यह तेजी से भारित रूपांतरण पर निर्भर नहीं है एक निश्चित लंबाई वाली खिड़की। 14 जनवरी 13 जनवरी को उत्तर। 38. मुझे पता है यह एक पुराना सवाल है, लेकिन यह एक ऐसा समाधान है जो किसी अतिरिक्त डेटा संरचना या पुस्तकालयों का उपयोग नहीं करता है यह इनपुट सूची के तत्वों की संख्या में रैखिक है और किसी भी अन्य तरीके से मैं वास्तव में अधिक कुशल बनाने के बारे में सोच नहीं सकता यदि कोई परिणाम को आवंटित करने का बेहतर तरीका जानता है, तो कृपया मुझे बताएं। नोट: यह बहुत अधिक संख्या में एक numpy arr ऐ के बजाय एक सूची, लेकिन मैं सभी निर्भरता को समाप्त करना चाहता था यह बहु-थ्रेडेड निष्पादन के द्वारा प्रदर्शन में सुधार करना भी संभव होगा। फ़ंक्शन मानता है कि इनपुट सूची एक आयामी है, इसलिए सावधान रहें.UPD अधिक कुशल समाधान प्रस्तावित किए गए हैं अलले और जासारीम। आप उस के लिए उपयोग कर सकते हैं। विधा तर्क में किनारों को नियंत्रित करने का तरीका बताया गया है, मैंने यहां वैध मोड चुना है क्योंकि मुझे लगता है कि ज्यादातर लोग काम करने का मतलब क्या चल रहे हैं, लेकिन आप अन्य प्राथमिकताएं हो सकते हैं ये एक साजिश है मोड के बीच का अंतर बताता है। 24 मार्च को 22 01 को उत्तर दिया। मुझे यह समाधान पसंद है क्योंकि यह एक साफ लाइन है और नमूनों में काम करने वाले अपेक्षाकृत कुशल काम है लेकिन अलालो एस के कुशल समाधान में बेहतर जटिलता है उल्रिच स्टर्न 25 सितम्बर 15 31। आप के साथ एक चल मतलब की गणना कर सकते हैं। ठीक से, numpy एक convolve समारोह है जो हम चीजों को गति के लिए उपयोग कर सकते हैं शामिल है चल मतलब एक वेक्टर के साथ convolving x के बराबर है जो लंबे एन है, सभी सदस्यों के साथ 1 एन के बराबर Convolve के numpy कार्यान्वयन में प्रारंभिक क्षणिक शामिल है, तो आप पहले एन -1 अंक को दूर करना होगा। मेरी मशीन पर, तेजी से संस्करण 20-30 गुना तेज है, इनपुट वेक्टर की लंबाई और औसत खिड़की के आकार के आधार पर ध्यान दें कि convolve में एक समान मोड शामिल होता है जो लगता है जैसे प्रारंभिक क्षणिक समस्या को संबोधित करना चाहिए, लेकिन यह शुरुआत और समाप्ति के बीच को विभाजित करता है। यह अंत से क्षणिक को हटा देता है, और शुरुआत में एक भी नहीं है, मुझे लगता है प्राथमिकताओं की एक बात है, मुझे डेटा की बीटीडब्ल्यू में शून्य की ओर ढलान करने की कीमत पर उसी परिणामों की आवश्यकता नहीं है, यहां एक विध्वंस मोड के बीच अंतर को दिखाने के लिए एक कमांड है, वही, वैध प्लॉट 200, 50, 50, मोड में धुएं -10, 251 में मीटर के लिए मोड एम, 1, 1 1 पौराणिक तौर पर मोड, पीपलॉट और नीली आयातित लैपिस के साथ स्थानीय निचला केंद्र मार्च 24 14 13 13 मार्च को पंडित करना अधिक उपयुक्त है। NumPy या SciPy से इसके लिए रोलिंगमैन का काम सुविधाजनक काम करता है ly यह एक नम्पसी सरणी भी देता है जब इनपुट एक सरणी होता है। किसी भी कस्टम शुद्ध पायथन कार्यान्वयन के साथ प्रदर्शन में रोलिंगमैन को हरा करना मुश्किल है। यहां दो प्रस्तावित समाधानों के साथ एक उदाहरण का प्रदर्शन है। सौदा कैसे करें बढ़त मूल्यों के साथ। मैं हमेशा सिग्नल प्रोसेसिंग फ़ंक्शन से परेशान हूं जो इनपुट सिग्नल की तुलना में अलग-अलग आकार के आउटपुट सिग्नल को वापस करता है, जब दोनों इनपुट और आउटपुट समान प्रकृति के होते हैं जैसे दोनों अस्थायी सिग्नल। यह संबंधित स्वतंत्र चर जैसे समय, आवृत्ति साजिश रचने या तुलना किसी सीधी बात को नहीं बनाते हैं, अगर आप भावना को साझा करते हैं, तो आप प्रस्तावित समारोह की अंतिम पंक्तियों को उसी रिटर्न वाई विंडोलेन -1 के रूप में परिवर्तित करना चाह सकते हैं- खिड़कीलेली -1 ईसाई ओ रेली 25 अगस्त 15 1 9 56. ए बिट पार्टी के लिए देर हो चुकी है, लेकिन मैंने अपना खुद का छोटा फ़ंक्शन बना लिया है जो सिरे के आसपास या पैरों के आसपास लपेटता नहीं है, जो कि औसत के रूप में अच्छी तरह से खोजने के लिए उपयोग किया जाता है और एक और इलाज के रूप में, यह भी रेखीय स्थान बिंदुओं पर सिग्नल को फिर से नमूना बनाते हैं, अन्य विशेषताओं को प्राप्त करने के लिए इच्छित कोड को अनुकूलित करें। विधि सामान्यीकृत गाऊसी कर्नल के साथ एक सरल मैट्रिक्स गुणा है। जोड़ा सामान्य वितरित शोर के साथ एक sinusoidal संकेत पर एक सरल उपयोग। यह प्रश्न अब भी है जब नेक्सू ने पिछले महीने इसके बारे में लिखा था, लेकिन मुझे यह पसंद है कि उनका कोड किनारे मामलों से निपटता है, हालांकि, यह एक सरल चलती औसत है, क्योंकि यह उन आंकड़ों के पीछे के परिणामों के पीछे है जो मुझे लागू होते हैं मुझे लगता है कि किनारे मामलों से निपटने के बारे में सोचा NumPy के तरीकों से संतोषजनक तरीके से एक समान और पूर्ण वैधता प्राप्त की जा सकती है, जो एक रूपांतरण पद्धति के समान दृष्टिकोण को लागू कर सकती है। मेरा योगदान अपने डेटा के साथ अपने परिणामों को संरेखित करने के लिए एक केंद्रीय चल औसत का उपयोग करता है जब पूर्ण आकार के लिए दो कुछ बिंदु उपलब्ध होते हैं खिड़की का इस्तेमाल करने के लिए, चलने की औसत क्रमिक रूप से बड़ी खिड़कियों से सरणी के किनारों पर क्रमिक छोटे खिड़कियों से गिने जाते हैं, लेकिन यह एक कार्यान्वयन विवरण होता है.यह अपेक्षाकृत धीमा है क्योंकि यह कन्वल्वेव का उपयोग करता है और संभवतः एक सच्चे पायथनिस्टा द्वारा बहुत अधिक हो सकता है, हालांकि, मेरा मानना ​​है कि यह विचार खड़ा है। 2 जनवरी को 28 जनवरी को उत्तर दिया। अच्छा है लेकिन धीमी है जब खिड़की की चौड़ाई बड़ी होती है कुछ जवाब अधिक प्रभावी एल्गोरिदम प्रदान करते हैं लेकिन किनारे के मूल्यों को संभालने में असमर्थ लगता है मैंने खुद एक एल्गोरिथ्म लागू किया है जो इस समस्या को अच्छी तरह से संभाल सकता है, अगर इस समस्या को घोषित किया गया है। इनपुट पैरामीटर विलय 2 खिड़की के रूप में विचार किया जा सकता है 1. मुझे पता है कि यह कोड थोड़ा सा अपठनीय है यदि आप इसे उपयोगी पाते हैं और कुछ विस्तार चाहते हैं, कृपया मुझे बताएं और मैं इस उत्तर को अपडेट करूंगा क्योंकि एक स्पष्टीकरण लिखने के लिए मुझे बहुत समय लग सकता है, मुझे आशा है कि मैं इसे केवल तभी करूँ जब कोई ज़रूरत हो तो कृपया मेरी आलसी के लिए मुझे क्षमा करें। अगर केवल आप हैं अपने मूल संस्करण में दिलचस्पी.यह भी और अधिक अपठनीय है पहला समाधान सरणी के चारों ओर पिनिंग से किनारे की समस्या से छुटकारा दिलाता है, लेकिन दूसरा समाधान यहां पोस्ट किया जाता है जो इसे कठिन और प्रत्यक्ष तरीके से संभालता है। मेरे आखिरी वाक्य में मैं यह इंगित करने की कोशिश कर रहा था ई यह फ्लोटिंग प्वाइंट एरर में मदद करता है यदि दो मान लगभग परिमाण के समान क्रम हैं, तो जोड़कर आप कम सटीकता खो देता है अगर आपने बहुत छोटी संख्या में बहुत बड़ी संख्या जोड़ दी है कोड आसन्न मूल्यों को ऐसे तरीके से जोड़ता है जो मध्यवर्ती रकम भी चाहिए पूरी तरह से परिमाण में काफी करीब हो, अस्थायी बिंदु त्रुटि को कम करने के लिए कुछ भी नहीं बेवकूफ सबूत है, लेकिन इस पद्धति ने कुछ बहुत ही खराब परियोजनाओं को म्यूूर पटेल के उत्पादन में 15 दिसंबर, 17 22 को बचाया है। Alleo एक मूल्य प्रति एक अतिरिक्त करने के बजाय, आप दो कर रहे हैं सबूत एक बिट-फ्लिपिंग समस्या के समान है, हालांकि, इस उत्तर का मुद्दा प्रदर्शन को जरूरी नहीं है, लेकिन सटीकता 64-बिट मूल्यों के लिए स्मृति उपयोग कैश में 64 तत्वों से अधिक नहीं होगा, इसलिए यह मैत्रीपूर्ण है स्मृति उपयोग के रूप में अच्छी तरह से मयूर पटेल 29 दिसंबर 14 17 04. निम्नलिखित उदाहरणों के पहले WINDOW मूल्यों के चलती औसत का उत्पादन हम पहले WINDOW -1 मानों को तोड़ देते हैं क्योंकि हम टी से पहले औसत प्राप्त कर सकते हैं हेम रूपांतरण के लिए डिफ़ॉल्ट व्यवहार यह मानना ​​है कि हमारे अनुक्रम की शुरुआत से पहले के मूल्य हैं 0 और अधिक औपचारिक रूप से, हम क्रम x के लिए अनुक्रम y का निर्माण करते हैं जहां yi xi xi 1 xin n। यह numpy के convolution फ़ंक्शन का उपयोग करता है यह एक है सामान्य उद्देश्य चलने वाले सामान्य ऑपरेशन। बदलते वजन कुछ मूल्यों को उचित रूप से उचित ऑफसेटिंग बनाता है, इससे आपको पहले बिंदु के बजाय औसत बिंदु को देखने की अनुमति मिलती है। मूल्यों को कम करने की तुलना में हम वर्तमान में प्रारंभिक मान को ठीक कर सकते हैं, जैसा कि इस उदाहरण में दिखाया गया है।