अजगर - calculate - घातीय चलती - औसत

मेरे पास तिथियों की एक सीमा होती है और प्रत्येक उन तिथियों पर एक माप होता है। आईडी प्रत्येक तिथियों के लिए एक घातीय चलती औसत की गणना करना चाहता है। क्या किसी को पता है कि अजगर के लिए यह नया कैसे होगा I यह नहीं दिखता कि औसत मानक अजगर लाइब्रेरी में बनाया गया है, जो मुझे थोड़ा अजीब रूप में मारता है। शायद मैं सही जगह पर नहीं देख रहा हूँ इसलिए, निम्न कोड दिया गया, मैं कैलेंडर तिथियों के चलते भारित औसतन आईक्यू पॉइंट की गणना कैसे कर सकता हूं (संभवत: डेटा को संरचित करने के लिए एक बेहतर तरीका है, कोई सलाह की सराहना की जाएगी) ने 28 जनवरी, 18:01 को 18:01 पूछा, मेरे पायथन एक है थोड़ा गड़बड़ (किसी को भी सुधार करने के लिए इस कोड को संपादित करने के लिए स्वतंत्र महसूस कर सकते हैं, अगर Ive किसी तरह वाक्यविन्यास गड़बड़ कर दी), लेकिन यहाँ जाता है यह फ़ंक्शन, सूची के अंत से, शुरुआत में, पिछड़े कार्य के लिए प्रत्येक मूल्य के लिए घातीय चलती औसत की गणना करता है, जब तक कि एक तत्व के वजन गुणांक दिए गए एपिसलोन से कम नहीं होता है। फ़ंक्शन के अंत में, यह सूची वापस करने से पहले मूल्यों को उलट देता है (ताकि वे कॉलर के लिए सही क्रम में हो) (साइड नोट: अगर मैं अजगर के अलावा किसी अन्य भाषा का इस्तेमाल कर रहा था, तो आईडी पहले पूर्ण आकार वाले खाली सरणी बनाएं और फिर इसे पीछे की ओर भरें, ताकि मुझे इसे अंत में उलटा न करना पड़े। लेकिन मुझे नहीं लगता कि आप घोषणा कर सकते हैं अजगर में एक बड़ी खाली सरणी और अजगर सूचियों में, एिप्डिंग बहुत पहले से ज्यादा महंगा है, यही वजह है कि मैंने रिवर्स ऑर्डर में सूची बनाई। कृपया मुझे गलत कर दें अगर गलत हो।) अल्फा तर्क प्रत्येक चलना पर क्षय का कारक है। उदाहरण के लिए, यदि आपने 0.5 के अल्फा का इस्तेमाल किया है, तो औसत मूल्य को आगे बढ़ने के बाद निम्न भारित मानों से बना होगा: बेशक, यदि आपके पास मूल्यों की एक विशाल सरणी है, तो दस या पन्द्रह दिन पहले के मूल्यों में बहुत अधिक योगदान नहीं होता है आज भारित औसत एप्सिलॉन तर्क आपको एक कटऑफ बिंदु सेट करने देता है, जिसके नीचे आप पुराने मूल्यों के बारे में ध्यान देना बंद कर देंगे (चूंकि आज के मूल्य में उनका योगदान नगण्य होगा)। Youd इस तरह कुछ समारोह में आह्वान: 28 जनवरी 09 पर 18:46 उत्तर मैं पायथन पता नहीं है, लेकिन औसत भाग के लिए, क्या आप का मतलब है एक फार्म का एक तेजी से क्षय कम पास फिल्टर जहां अल्फा dttau, dt फिल्टर के टाइमस्टैप , फ़िल्टर के समय निरंतर (इस प्रकार का चर-टाइमस्टेप प्रकार है, इस प्रकार है, सिर्फ 1.0 से अधिक नहीं होने के लिए dttau को क्लिप करें) यदि आप किसी डेट की तरह कुछ फ़िल्टर करना चाहते हैं, तो सुनिश्चित करें कि आप अस्थायी-बिंदु मात्रा में परिवर्तित करते हैं 1 जनवरी 1 9 70 के बाद से सेकेंड की तरह जवाब दिया। मैंने 28 जनवरी को 18:10 उत्तर दिया, मुझे एरिनिओ द्वारा उपरोक्त कोड स्निपेट बहुत उपयोगी है - लेकिन मुझे उन चीजों की ज़रूरत है जो लगातार मूल्यों की धारा को चिकनी कर सकती हैं - इसलिए मैंने इसे इस पर पुन: लागू किया: और मैं इसका उपयोग करता हूं इसे इस तरह से: (जहां पिन. read () का उपयोग अगले मान आईडी को करना है)। उत्तर दिया 12 फ़रवरी 14 20:35 Im हमेशा पंडों के साथ ईएमए की गणना: यह एक उदाहरण है कि यह कैसे करना है: पांडा के बारे में अधिक जानकारी: ईडब्ल्यूएमए: 4 अक्टूबर को 12:42 उत्तर दिया गया है। पांडों के नए संस्करणों में नए और बेहतर कार्य हैं। ndash Cristian Ciupitu 11 मई 16 पर 14:10 ध्यान दें कि उनकी स्प्रेडशीट में विपरीत, मैं एसएमए की गणना नहीं करता, और मैं 10 नमूनों के बाद ईएमए उत्पन्न करने की प्रतीक्षा नहीं करता इसका मतलब है कि मेरे मूल्य थोड़ा भिन्न हैं, लेकिन यदि आप इसे चार्ट करते हैं, तो यह 10 नमूनों के बाद ठीक प्रकार होता है पहले 10 नमूनों के दौरान, ईएमए मैं गणना उचित रूप से सुगंधित किया जाता है। हम्म, ऐसा लगता है कि कार्यान्वयन के लिए यह क्वेटासी वास्तव में गलत हो जाना आसान है और स्मृति दक्षता पर अच्छी चर्चा को बढ़ावा दिया है। I39m खुशबू है अगर यह जानना है कि कुछ सही किया गया है इसका मतलब है। ndash रिचर्ड 20 सितंबर को 1 9:23 NumPys एक विशेष डोमेन विशिष्ट समारोह की कमी शायद कोर टीमों अनुशासन और NumPys प्रधानमंत्री निर्देश के लिए निष्ठा के कारण है: एक एन आयामी सरणी प्रकार प्रदान करें। के रूप में के रूप में अच्छी तरह से बनाने के लिए कार्य, और उन arrays अनुक्रमण कई मूलभूत उद्देश्यों की तरह, यह एक छोटा नहीं है, और नमुपी शानदार तरीके से करता है (बहुत) बड़ा SciPy में डोमेन-विशिष्ट पुस्तकालयों (SciPy devs द्वारा उपपैकेजिंग कहा जाता है) का एक बड़ा संग्रह होता है - उदाहरण के लिए, संख्यात्मक अनुकूलन (अनुकूलन), सिग्नल प्रोसेसिंग (सिग्नल), और इंटीग्रल कलन (एकीकृत)। मेरा अनुमान है कि जो समारोह आप कर रहे हैं वह कम से कम एक SciPy subpackages (शायद scipy. signal) में है, लेकिन मैं पहले SciPy Scikits के संग्रह में देखना होगा संबंधित विज्ञानिकों की पहचान करें और वहां के ब्याज के कार्य को देखें। विज्ञान स्वतंत्र रूप से NumPySciPy पर आधारित संकुल विकसित किए गए हैं और किसी विशेष तकनीकी अनुशासन को निर्देशित किया है (जैसे वैज्ञानिक-छवि। Scikits-learn etc. आदि) इनमें से कई थे (विशेष रूप से, संख्यात्मक अनुकूलन के लिए भयानक ओपनऑप्शन) अत्यधिक माना जाता था, परिपक्व परियोजनाएं लंबे थे अपेक्षाकृत नए वैज्ञानिकों के तहत रहना चुनने से पहले रूब्रिक स्कैकिट्स होमपेज ऊपर ऐसी सूचियों के बारे में 30 सूचियों के बारे में पसंद करते हैं। हालांकि उनमें से कम से कम कई सक्रिय विकास के अधीन नहीं हैं। इस सलाह के बाद आपको वैज्ञानिक-समय-समय पर ले जाया जाएगा, हालांकि, यह पैकेज अब सक्रिय विकास के अधीन नहीं है। प्रभाव में, पांडु बन गया है, एएएएआईआईके, वास्तविक वास्तविक समय श्रृंखला पुस्तकालय। पांडों के कई कार्य हैं जो कि चलती औसत की गणना के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, इनमें से सबसे आसान शायद रोलिंगमेन है। जो आप ऐसा प्रयोग करते हैं: अब, सिर्ज़ ऑब्जेक्ट और विंडो आकार में चलने वाले फ़ंक्शन रोलिंगमेन को कॉल करें। जो नीचे मेरे उदाहरण में 10 दिन है। सत्यापित करें कि यह काम किया है - उदा। मूल श्रृंखला में 10-15 अंकों की तुलना में रोलिंग अर्थ के साथ नई सीरीज बनायी गई है, रोलिंगमेन के साथ लगभग एक दर्जन या अन्य फ़ंक्शन अनौपचारिक रूप से पांड्या दस्तावेज में समूहीकृत किए जाते हैं, जिसमें एक दूसरे, संबंधित फ़ंक्शन पांडों में विस्तारित-भारित कार्य (जैसे ईवमा) के रूप में संदर्भित किया जाता है, जो घाटे वाले औसत चलने की गणना करता है) तथ्य यह है कि यह दूसरा समूह पहले (चलती विंडो फ़ंक्शंस) में शामिल नहीं है, शायद इसलिए कि तीव्रता से भारित रूपांतरण फ़ॉरेक्स ट्रेडिंग एल्गोरिदम बनाने की प्रक्रिया में एक निश्चित लंबाई विंडो आईएम पर निर्भर न हो और गणना करने के लिए मेरे शॉट की कोशिश करना चाहता था एएमए (घातीय मूविंग एवरेज) मेरे परिणाम सही (गणना के मुताबिक मैंने हाथ से किए) की तुलना में दिखाई है, इसलिए मेरा मानना ​​है कि निम्न विधि काम करती है, लेकिन सिर्फ एक अतिरिक्त आंखों को प्राप्त करना चाहता था, जिससे मुझे कुछ भी याद न पड़े। ध्यान दें कि यह सिर्फ नवीनतम मूल्य के लिए ईएमए देता है, यह ईएमए की एक सरणी वापस नहीं करता है क्योंकि यह मेरे आवेदन के लिए मुझे क्या चाहिए। पुनरावर्ती सही नौकरी के लिए एक अच्छा उपकरण है, लेकिन यहां इसका उपयोग सरल पाशन को पूरा करने के लिए किया जाता है। जैसे कोड पढ़ने और पढ़ने के बारे में अधिक कठिन है धीमा होता है क्योंकि एमा में से अधिक कोड केवल एक बार चलाने की जरूरत होती है पायथन के कॉल स्टैक के कारण अतिप्रवाह होने के कारण विंडो के बड़े पर्याप्त मूल्य के साथ असफल हो जायेगा। कृपया प्रत्येक फ़ंक्शन के कम से कम पैरामीटर, उदाहरण के लिए। वह खिड़की खिड़की की लंबाई है, और यह स्थिति डेटा के अंत से पीछे की गिनती है (वास्तव में चीजें स्पष्ट हो जाएंगी यदि स्थिति डेटा में एक सामान्य अग्रेषित किया गया सूचकांक) एक अपवाद उठाएं जब आपको कोई पैरामीटर मिल जाए तो एक अमान्य मूल्य होता है। कोई भी रिटर्निंग केवल इसके बाद ही अधिक भ्रामक अपवाद पैदा करेगा। वास्तव में, यदि मैं संकेतक () की कोशिश करता हूँ। एमा (क्लियरिंग, 600) मुझे अनंत रिकर्सन मिलता है क्योंकि sma कोई भी रिटर्न नहीं देता जो एमएए कॉल एसएएम को और फिर से बना देता है पिछले बिंदु से यह भी पता चलता है कि यदि लेन (डेटा) एलटी विंडो 2 सही वैधता जांच नहीं है डेटा-विंडो 2 में 1 1: - विंडो 1 मुझे सही नहीं लगता मुझे लगता है कि आप चाहते हैं कि डेटा-विंडो 2: - विन्डो स्टेटमेंट रिटर्न पिछलीमा एक अजीब जगह में है क्योंकि उस बिंदु पर आपने एक नई चालूमे की गणना की है यह पुनरावर्ती का आधार मामला है, और यह मूल मामले को पहले संभालने के लिए प्रथागत है। ए. ए.ए. के लिए मेरा प्रस्ताव: 26 नवंबर 18 पर 18:56 उत्तर दिया सुंदर उथले समीक्षा: आप जो कुछ कर रहे हैं उसके लिए आपको एक क्लास लिखने की आवश्यकता नहीं है (और मेरा सुझाव है कि आप इस वीडियो पर एक नजर डालते हैं)। आपकी कक्षा किसी भी डेटा को समाहित नहीं करती है और आप इसका उपयोग उसी इकाई में अपने कार्यों के लिए करते हैं। मुझे लगता है कि चीजों को समझना आसान होगा यदि आप इसे स्पष्ट करने के लिए क्लासमैथिथ को परिभाषित करना चाहते हैं कि आप वाकई किसी भी उदाहरण पर भरोसा नहीं करेंगे। हालांकि, एक बेहतर विकल्प सिर्फ एक सूचक मॉड्यूल में कार्य को परिभाषित करना होगा। 24 नवंबर 18:04 को दिए गए सुझावों के लिए धन्यवाद, वास्तव में मैं उनको क्लासम्प्लेशंस के रूप में किया है और एक क्लास का उपयोग करके या सिर्फ एक सूचक मॉड्यूल (जो मैं अब करूँगा) में फ़ंक्शन को परिभाषित करने के बीच आगे और आगे चलने के लिए बहस करता हूं। ndash ChrisC Nov 25 14 at 19:12 बस वीडियो देखा, महान सामान। ndash ChrisC Nov 25 14 at 19:43 आपका उत्तर 2017 स्टैक एक्सचेंज, IncSmoothing Exponentially भारित स्थानांतरण औसत के साथ एक चल औसत एक शोर समय श्रृंखला लेता है और दिए गए मान के बारे में एक पड़ोस के औसत मूल्य के साथ प्रत्येक मूल्य की जगह। इस पड़ोस में विशुद्ध रूप से ऐतिहासिक डेटा शामिल हो सकते हैं, या इसे दिए गए मान के बारे में केंद्रित किया जा सकता है। इसके अलावा, पड़ोस के मूल्यों को भार के विभिन्न सेटों का उपयोग करके भारित किया जा सकता है। यहां ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करते हुए, समान रूप से भारित तीन प्वाइंट मूविंग एवल का एक उदाहरण दिया गया है, यहां, सुगम सिग्नल का प्रतिनिधित्व करता है, और शोर समय श्रृंखला का प्रतिनिधित्व करता है सरल चलती औसत के विपरीत, एक तेजी से भारित चलती औसत (ईडब्ल्यूएमए) सभी पिछले मानों के घातीय रूप से भारित योग के अनुसार मूल्य को समायोजित करता है। यह मूल विचार है, यह अच्छा है क्योंकि आप डॉन 8217t को एक तीन बिंदु विंडो बनाते हैं, पांच बिंदु विंडो बनाते हैं, या अपने भारांकन योजना की उपयुक्तता के बारे में चिंता करने की चिंता करते हैं। ईडब्ल्यूएमए के साथ, पिछली उलटा 8220 छिद्रित, 8221 और 8220 सालों से आखिरी समीकरण में शब्द द्वारा 8221 भूल गए, जबकि खिड़की या असंतुलित सीमाओं के साथ पड़ोस के साथ, खिड़की से बाहर निकलते ही एक उलझन भूल जाती है EWMA को रुझानों को समायोजित करने के लिए औसत डेटा विश्लेषण पुस्तक में ईडब्ल्यूएमए के बारे में पढ़ने के बाद, मैं खुशी से इस उपकरण का उपयोग हर एक चौरसाई एप्लिकेशन पर चला गया था, जिसे मैं भर में आया था। यह तब तक नहीं था जब तक कि मुझे पता चला कि ईडब्ल्यूएमए फ़ंक्शन वास्तव में केवल स्थिर डेटा के लिए उपयुक्त है, यानी रुझानों या मौसम के बिना डेटा। विशेष रूप से, ईडब्ल्यूएमए फ़ंक्शन वर्तमान रुझान से दूर रुझानों को दूर करता है कि यह 8217 पहले से ही 8220seen8221 इसलिए, यदि आपके पास 0, 1 से चलने वाली शोर टोपी फंक्शन है, और फिर 0 से वापस, तो ईडब्ल्यूएमए समारोह ऊपर-पहाड़ी की तरफ कम मान लौटाएगा, और नीचे की पहाड़ी ओर उच्च मूल्यों को वापस करेगा। इसका विरोध करने का एक तरीका दोनों दिशाओं में संकेत को चिकना करना है, आगे बढ़ना है, और फिर पीछे चलना, और फिर दो का औसत। यहां, हम पांडा मॉड्यूल द्वारा प्रदान की गई ईडब्ल्यूएमए फ़ंक्शन का उपयोग करेंगे। होल्ट-विंटर्स सेकंड ऑर्डर ईडब्ल्यूएमए और यहां कुछ पायथन कोड है जो हॉल्ट-विंटर्स की दूसरे ऑर्डर विधि को दूसरे शोर मुठियों पर लागू करता है, जैसे कि पहले। पोस्ट नेविगेशन हाल के पोस्ट