Ok, então eu estou escrevendo uma aula que calculará uma média móvel simples em uma lista de preços. Ele calcula a média a cada N número de preços sem calcular os primeiros N-1 dias. Isto é o que eu tenho: eu testei ele fazendo um objeto de classe no shell x Simplemovingaverage (3, 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) e, em seguida, fazendo o método de cálculo por x. calcular a saída que recebi foi: então, da minha lista de números, só calcula até 7,8,9, o último número deve ser 9 porque essa é a média de 8,9,10 e também deve haver apenas 3 zeros desde N É 3. Esta é a saída Estou procurando: solicitado 18 de fevereiro 14 em 5: 32Os exemplos a seguir produzem uma média móvel dos valores de WINDOW precedentes. Nós truncamos os primeiros valores (WINDOW -1), já que podemos encontrar a média antes deles. (O comportamento padrão para a convolução é assumir que os valores antes do início da nossa sequência são 0). (Mais formalmente, construímos a seqüência y para a seqüência x onde yi (xi x (i1) 8230. x (in)) n) Isso faz uso da função de convolução numpy8217s. Esta é uma operação média móvel de propósito geral. Alterar as ponderações faz com que alguns valores sejam mais importantes para compensar adequadamente, permite que você veja a média em torno do ponto em vez do ponto anterior. Em vez de truncar valores, podemos corrigir os valores iniciais no lugar, como ilustrado neste exemplo: anteriormente, 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:
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