Comment calculer une moyenne mobile (moyenne mobile) en Python à l'aide de NumPy ?

Moyenne courante en Python avec NumPy

Le calcul de la moyenne courante, également connue sous le nom de moyenne mobile, d'un tableau 1D est une tâche courante dans l'analyse des données. NumPy fournit un outil puissant appelé np.convolve pour effectuer des opérations de convolution, y compris la moyenne courante.

Définition et mise en œuvre :

La moyenne courante consiste à faire glisser une fenêtre le long de la tableau d'entrée et calcul de la moyenne des valeurs dans la fenêtre à chaque étape. Dans NumPy, cela se fait comme suit :

import numpy as np

array = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
window_size = 3

result = np.convolve(array, np.ones(window_size) / window_size, mode='valid')

Explication :

• np.ones(window_size) crée un tableau de uns avec une taille égale à la taille de la fenêtre.
• np.ones(window_size) / window_size normalise le tableau en en divisant chaque élément par la taille de la fenêtre, ce qui donne un noyau pour calculer la moyenne arithmétique.
• np.convolve prend le noyau et le convolutionne avec le tableau d'entrée, effectuant un calcul de moyenne glissante.
• mode='valid' spécifie que seule la partie du tableau qui peut être entièrement couverte par la fenêtre doit être renvoyée, ce qui donne un résultat de taille len(array) - window_size 1.

Gestion des bords :

L'argument mode dans np.convolve contrôle la façon dont les bords du tableau sont gérés pendant la convolution. Les modes disponibles sont « complet », « identique » et « valide » :

• « complet » inclut à la fois la longueur d'origine et les zéros ajoutés.
• « identique » ajoute des zéros jusqu'à ce que la forme de sortie est la même que la forme d'entrée.
• 'valid' n'inclut que la partie du tableau qui peut être complètement couverte par le window.

Le mode « valide » est généralement utilisé pour la moyenne courante, car il fournit un résultat qui n'inclut pas les sections fenêtrées du début et de la fin du tableau.

Exemple :

Dans l'exemple ci-dessus, le résultat sera :

[4.  5.  6.  7.  8.  9.]

Cela représente la moyenne mobile du tableau d'entrée avec une taille de fenêtre de 3.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!