Numpy Moving Average Function

Hmmm, parece que essa citação para implementar a função é realmente muito fácil de se errar e promoveu uma boa discussão sobre a eficiência da memória. Estou feliz por ter tossido se isso significa saber que algo foi feito corretamente. Ndash Richard 20 de setembro 14 às 19:23 NumPys, a falta de uma função particular específica de domínio é talvez devido à disciplina e à fidelidade das equipes principais à diretiva principal do NumPys: forneça um tipo de matriz N-dimensional. Bem como funções para criar e indexar esses arrays. Como muitos objetivos fundamentais, este não é pequeno, e NumPy faz isso de forma brilhante. O SciPy (muito) maior contém uma coleção muito maior de bibliotecas específicas de domínio (chamadas subpacotes por desenvolvedores SciPy) - por exemplo, otimização numérica (otimização), processamento de sinal (sinal) e cálculo integral (integrar). Meu palpite é que a função que você está procurando é em pelo menos um dos subpacotes de SciPy (scipy. signal talvez) no entanto, eu olharia primeiro na coleção de SciPy scikits. Identifique o (s) scikit (s) relevante (s) e procure a função de interesse lá. Os Scikits são pacotes desenvolvidos de forma independente com base em NumPySciPy e dirigidos a uma disciplina técnica específica (por exemplo, scikits-image. Scikits-learn, etc.). Vários desses foram (em particular, o incrível OpenOpt para otimização numérica) eram altamente conceituados, projetos maduros por muito tempo Antes de escolher residir sob a rubrica de scikits relativamente nova. A página inicial do Scikits gostava de incluir acima de cerca de 30 desses scikits. Embora pelo menos vários deles não estejam mais em desenvolvimento ativo. Seguindo este conselho o levaria a scikits-timeseries no entanto, esse pacote não está mais em desenvolvimento ativo. Na verdade, o Pandas tornou-se, a AFAIK, a biblioteca de séries temporais baseada em NumPy. Pandas tem várias funções que podem ser usadas para calcular uma média móvel, o mais simples é provavelmente o padrão de rolamento. Que você usa da mesma forma: Agora, basta chamar a função rollingmean passando no objeto Series e um tamanho de janela. Que no meu exemplo abaixo é de 10 dias. Verifique se funcionou - por exemplo. Comparou os valores de 10 a 15 na série original em relação à nova série suavizada com a média de rolamento. A função rollingmean, juntamente com cerca de uma dúzia de outras funções, são agrupadas informalmente na documentação do Pandas sob as funções da janela de mudança de rubrica, um segundo grupo relacionado de funções Em Pandas é referido como funções ponderadas exponencialmente (por exemplo, ewma. Que calcula a média ponderada exponencialmente móvel). O fato de que este segundo grupo não está incluído na primeira (funções de janela em movimento) é talvez porque as transformações ponderadas exponencialmente não dependem de uma janela de comprimento fixo. Anteriormente, nós 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 logo8230 d bloggers como este: Série Avançada Matplotlib (vídeos e fonte final apenas) Depois de ter uma compreensão básica de como o Matplotlib funciona, você pode ter interesse em levar seu Conhecimento um pouco mais. Algumas das mais complexas necessidades gráficas vêm na forma de análise de estoque e gráficos, ou Forex. Nesta série de tutoriais, iriam cobrir onde e como agarrar, classificar e organizar automaticamente alguns dados de estoque e de preços gratuitos. Em seguida, deveríamos enquadrá-lo usando alguns dos indicadores mais populares como exemplo. Aqui, bem, faça o MACD (Divergência da Convergência da Média em Movimento) e o RSI (Índice de Força Relativa). Para nos ajudar a calcular estes, usaremos NumPy, mas, de outra forma, vamos calcular estes todos por nossa conta. Para adquirir os dados, iriam usar a API de finanças do Yahoo. Esta API retorna os dados do preço histórico para o símbolo do ticker que especificamos e para o período de tempo que pedimos. Quanto maior o intervalo de tempo, menor a resolução de dados que obtemos. Então, se você solicitar um período de tempo de 1 dia para a AAPL, você receberá dados de 3 minutos de OHLC (open high low close). Se você pedir 10 anos, você receberá dados diários, ou mesmo prazos de 3 dias. Tenha isso em mente e escolha um período de tempo que corresponda às suas metas. Além disso, se você escolher um intervalo de tempo suficientemente baixo e obter uma granularidade suficientemente alta, a API retornará o tempo em um carimbo de hora do Unix, em comparação com um selo de data. Uma vez que possamos os dados, gostaríamos de representá-lo. Para começar, bem, apenas trace as linhas, mas a maioria das pessoas vai querer traçar um castiçal em vez disso. Usaremos a função de castiçal Matplotlibs, e criamos uma edição simples para melhorá-la ligeiramente. Neste mesmo gráfico, bem, também supera alguns cálculos de média móvel. Depois disso, iriam criar uma subtração e representar o gráfico do volume. Não podemos plotar o volume na mesma subtrama imediatamente, porque a escala é diferente. Para começar, vamos traçar o volume embaixo em outro sub-gráfico, mas, eventualmente, realmente supera o volume na mesma figura e torná-lo um pouco transparente. Então, iriam adicionar 2 sub-lotes e traçar um indicador RSI na parte superior e o indicador MACD na parte inferior. Para todos estes, iriam compartilhar o eixo X, para que possamos ampliar e diminuir em 1 parcela e todos irão igualar o mesmo período de tempo. Vai traçar o formato da data para o eixo X e personalizar praticamente todas as coisas que podemos fazer para a estética. Isso inclui a mudança das cores do rótulo, das cores da linha da espinha, das cores das linhas, das cores do candelabro do OHLC, aprenda como criar um gráfico preenchido (para volume), histogramas, desenhar linhas específicas (hline para RSI) e muito mais. Heres o resultado final (eu tenho uma versão Python 3 e Python 2 para isso. Python 3 primeiro, em seguida, Python 2. Certifique-se de que você está usando o que combina com a sua Python Version): Isso é tudo por enquanto. Quer mais tutoriais Dirija-se à Página Inicial