python滑动平均函数
Python滑动平均函数
滑动平均是一种常见的时间序列数据处理方法，可以用来平滑数据并去除噪声。在Python中，我们可以使用NumPy和Pandas库来实现滑动平均。
1. NumPy实现滑动平均
NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了各种数学函数和数组操作功能。我们可以使用NumPy中的convolve函数来实现滑动平均。
1.1 convolve函数介绍
convolve函数是NumPy中的一个数组函数，用于计算两个一维数组之间的卷积。
语法：volve(a, v, mode='full')
参数说明：
a：一维输入数组。
v：一维输入数组。
mode：可选参数，默认为'full'。表示输出形状的模式。有三个可选值：
'full'：输出结果的长度为len(a)+len(v)-1（默认）。
'same'：输出结果的长度为max(len(a), len(v))。
'valid'：输出结果的长度为max(len(a), len(v))-min(len(a), len(v))+1。
返回值：
返回与a形状相同的一维数组，表示a和v之间的卷积结果。
1.2 实现滑动平均
下面是使用NumPy实现滑动平均的代码：numpy库统计函数
```python
import numpy as np
def moving_average(x, w):
    volve(x, np.ones(w), 'valid') / w
```
代码解释：
moving_average函数接受两个参数：x和w。
x：一维输入数组。
w：窗口大小，即滑动窗口的长度。
np.ones(w)创建一个长度为w的全1数组，表示滑动窗口的权重。
np.convolve(x, np.ones(w), 'valid')计算x和全1数组之间的卷积，并返回与x形状相同的一维数组。
/ w将卷积结果除以窗口大小，得到滑动平均值。
2. Pandas实现滑动平均
Pandas是一个用于数据分析的Python库，它提供了各种数据结构和数据操作功能。我们可以使用Pandas中的rolling函数来实现滑动平均。
2.1 rolling函数介绍
rolling函数是Pandas中的一个Series和DataFrame方法，用于计算移动窗口统计值。它可以对一维或二维数据进行滚动操作，并返回一个新的Series或DataFrame对象。
语法：lling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None)
参数说明：
window：整数或字符串类型，表示窗口大小。如果是整数，则表示固定大小窗口；如果是字符串，则表示时间窗口（例如'3D'表示3天）。
min_periods：可选参数，默认为None。表示要求非空观测值数量的最小值。如果设置为None，则要求所有观测值都非空；否则将忽略缺失值并计算统计值。
center：可选参数，默认为False。表示是否将窗口的中心对齐到时间戳（对于时间窗口）或索引（对于固定大小窗口）。
win_type：可选参数，默认为None。表示窗口类型，可以是以下字符串之一：
'boxcar'：矩形窗口（默认）。
'hamming'：汉明窗口。
'hann'：汉宁窗口。
返回值：
返回一个新的Series或DataFrame对象，其中包含滚动统计值。
2.2 实现滑动平均
下面是使用Pandas实现滑动平均的代码：
```python
import pandas as pd
def moving_average(x, w):
    return pd.Series(x).rolling(w).mean().values[w-1:]
```
代码解释：
moving_average函数接受两个参数：x和w。
x：一维输入数组。
w：窗口大小，即滑动窗口的长度。