Ich habe die folgende Funktion für die Berechnung von SMA in Python: Diese Funktion funktioniert, aber ich finde es sehr wenig pythonisch. Ich mag nicht die Indizierung und das Zählen Im tun, noch die Art, wie ich an die Liste anhängen und dann verwandeln Sie es in eine numpy Array, bevor ich es zurückgeben. Der Grund, warum ich mit all diesen Nichts umgehen muss, ist, weil ich ein Array mit der gleichen Größe wie das Eingabe-Array zurückgeben möchte. Dies macht es einfacher zu handeln und behandeln auf einer allgemeinen Ebene später. Ich kann leicht so etwas machen: Also, irgendwelche Ideen, wie dies getan werden kann hübscher und mehr pythonisch gefragt Mar 2 um 11: 13Ok so Im schriftlich eine Klasse, die einen einfachen gleitenden Durchschnitt auf eine Liste der Preise berechnen wird. Es berechnet den Durchschnitt aller N Anzahl der Preise mit der Berechnung der ersten N-1 Tage. Dies ist, was ich habe: Ich habe es getestet, indem ich ein Klassenobjekt auf der Schale x Simplemovingaverage (3, 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) mache und dann die Berechnungsmethode mit x durchführt. calculate die Ausgabe, die ich bekam: Also aus meiner Liste der Zahlen seine nur Berechnung bis zu 7,8,9 die letzte Zahl sollte 9 sein, weil das ist der Durchschnitt von 8,9,10 und auch dort sollte nur 3 Nullen seit N Ist 3. Dies ist die Ausgabe Im suchen nach: gefragt 18. Februar 14 um 5:32 genau ich brauche n-1 Nullen, mit n als 3 Ich bekomme zwei Nullen. Die Null ist nur zu sagen, dass man einen einfachen gleitenden Durchschnitt auf n-Tage ohne die erste n-1 berechnen kann. Wenn ich die null auf 3939 einen leeren raum ändere, gibt es mir 2 leere raum und dann die durchschnittlich ab 3, was ich brauche Wenn ich das 1 stelle, gibt es mir 1 leeren Raum und eine Null, bevor es beginnt, berechnet den Durchschnitt von 3. Ich denke, du missverstanden die Rolle der Nullen. Ndash user2423347 Feb 18 14 at 7: 40Wir haben früher eingeführt, wie man gleitende Durchschnitte mit Python zu erstellen. Dieses Tutorial wird eine Fortsetzung dieses Themas sein. Ein gleitender Durchschnitt im Kontext der Statistik, auch Rollingrunning-Durchschnitt genannt, ist eine Art von endlicher Impulsantwort. In unserem vorherigen Tutorial haben wir die Werte der Arrays x und y gezeichnet: Let8217s plot x gegen den gleitenden Durchschnitt von y, den wir yMA nennen werden: Erstens, let8217s entlasten die Länge beider Arrays: Und um dies im Kontext zu zeigen: Das Ergebnis Grafisch: Um dies zu verstehen, lassen Sie sich von den verschiedenen Beziehungen unterscheiden: x vs y und x vs MAY: Der gleitende Durchschnitt hier ist die grüne Handlung, die bei 3 beginnt: Teilen Sie diese: Wie folgt: Post Navigation Hinterlasse eine Antwort Antwort abbrechen Sehr nützlich I Möchte den letzten Teil auf großen Datensätzen lesen Hoffe, es wird bald kommen8230 d Blogger wie folgt: Die folgenden Beispiele erzeugen einen gleitenden Durchschnitt der vorangegangenen WINDOW-Werte. Wir schneiden die ersten (WINDOW -1) Werte ab, da wir den Durchschnitt vor ihnen finden können. (Das Standardverhalten für die Faltung ist, dass die Werte vor dem Beginn unserer Sequenz 0 sind). (Formalerweise konstruieren wir die Sequenz y für die Folge x, wobei yi (xi x (i1) 8230. x (in)) n) Dies macht die numpy8217s-Faltungsfunktion aus. Dies ist ein allgemeiner bewegter durchschnittlicher Betrieb. Das Ändern von Gewichtungen macht einige Werte wichtiger, die Kompensation in geeigneter Weise ermöglicht es Ihnen, durchschnittlich wie um Punkt statt vor Punkt zu sehen. Anstatt abschneidende Werte können wir die anfänglichen Werte festlegen, wie in diesem Beispiel dargestellt:
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