


Comment calculer efficacement une moyenne mobile dans NumPy ?
Calcul de la moyenne mobile dans NumPy et SciPy
Dans l'analyse des données, le calcul de la moyenne mobile, également connue sous le nom de moyenne mobile, est une méthode courante opération qui lisse les fluctuations d’une série temporelle. Cette technique consiste à faire glisser une fenêtre d'une taille spécifiée le long d'un tableau d'entrée et à calculer la moyenne des valeurs dans la fenêtre à chaque étape.
Approche NumPy
NumPy, une bibliothèque bien connue pour le calcul scientifique en Python, fournit une méthode pratique pour calculer la moyenne mobile. En utilisant la fonction np.convolve, nous pouvons appliquer efficacement l'opération de convolution pour y parvenir. Voici le code :
import numpy as np # Define the input array array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # Specify the window size window_size = 3 # Calculate the running mean using convolution running_mean = np.convolve(array, np.ones(window_size) / window_size, mode='valid')
Comprendre l'opération de convolution
L'opération de convolution effectue essentiellement une somme pondérée des valeurs dans la fenêtre. Pour la moyenne mobile, nous utilisons un noyau uniforme, où chaque poids est de 1/window_size. Cela garantit que toutes les valeurs dans la fenêtre contribuent de manière égale à la moyenne calculée.
Gestion des effets de limite
Le paramètre mode dans np.convolve détermine la manière dont les effets de limite sont gérés pendant la convolution. Le mode 'valide' renvoie le résultat où l'opération de convolution n'a aucune influence sur la taille du tableau. Cela signifie que la moyenne mobile aura une longueur égale au tableau d'entrée moins la taille de la fenêtre, ignorant ainsi les valeurs sur les bords. Si vous avez besoin de gérer les effets de limite différemment, vous pouvez explorer d'autres modes pris en charge par np.convolve, tels que « complet » ou « identique ».
Ainsi, en utilisant les capacités de convolution de NumPy, nous pouvons calculer efficacement la valeur en cours d'exécution. moyenne d'un tableau 1D, vous offrant un outil pour lisser et analyser facilement les données de séries chronologiques.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
