Tiedän, että tämä on vanha kysymys, mutta tässä on ratkaisu, joka ei käytä mitään ylimääräisiä tietorakenteita tai kirjastoja. Se on lineaarinen syöttöluettelon elementtien lukumäärän suhteen, enkä voi ajatella mitään muuta keinoa tehostaa sitä, jos joku tietää parempi tapa jakaa tulos, kerro minulle. NOTE tämä olisi paljon nopeammin käyttäen numpy array sijaan lista, mutta halusin poistaa kaikki riippuvuudet Se olisi myös mahdollista parantaa suorituskykyä monisäikeinen Execution-funktio olettaa, että tuloluettelo on yksiulotteinen, joten ole varovainen. Voit laskea juoksevan keskiarvon. Onneksi numpy sisältää convolve-toiminnon, jota voimme käyttää nopeuttamaan asioita. Juokseva keskiarvo vastaa konvolvenssi x: n kanssa vektori, joka on N pitkä, jossa kaikki jäsenet ovat yhtä kuin 1 N Konvolven numpainen toteutus sisältää alkamis-ohimenevän, joten sinun on poistettava ensimmäiset N-1 pistettä. Koneellani nopea versio on 20-30 kertaa nopeampi riippuen pituudella tulovektori ja keskimääräisen ikkunan koko. Huomaa, että convolve sisältää myös saman tilan, joka näyttää siltä, että sen pitäisi käsitellä alkavan ohimenevää ongelmaa, mutta se jakaa sen alku - ja loppupäätä. Se poistaa transientin loppuun ja alussa ei ole yhtä hyvin, luulen, että se on tärkeysjärjestys, en tarvitse yhtä paljon tuloksia kustannuksella saada kaltevuus kohti nollaa, joka ei ole siellä BTW: ssä, tässä on komento näyttää ero tilojen välillä täynnä, samaa, kelvollista tonttia konvolveita 200,, 50, 50, tila m m-tilassa -10, 251, - 1, 1 1 legendaformaatteja, loc alhaalta keskellä pyplot ja numpy imported lapis Mar 24 14 at 13 56.pandas on sopivampi tähän kuin NumPy tai SciPy Sen toiminto rollingmean tekee työ mukavasti Se myös palauttaa NumPy array kun panos on array. It on vaikea voittaa rollingmean suorituskykyä millä tahansa mukautetun puhdasta Python täytäntöönpanoa Tässä on esimerkki suorituskyvystä vastaan kaksi ehdotettua ratkaisua. On myös mukavia vaihtoehtoja siitä, miten käsitellä reuna arvoja. I olen aina ärsyttää signaalinkäsittelytoiminto, joka palauttaa lähtö-signaaleja eri muotoisia kuin tulosignaalit, kun molemmat panokset ja lähdöt ovat samankaltaisia esim. molempia ajallisia signaaleja. Se katkaisee vastaavuuden liittyvän riippumattoman muuttujan kanssa esim. aika, taajuus tehdä suunnitteleminen tai vertailu ei ole suoraa asiaa joka tapauksessa, jos jakaa tunne, voit halutessasi muuttaa viimeisen rivin ehdotetun toiminnon samalla paluulla y windowlen - 1 - windowslen-1 Christian O Reilly 25. elokuuta 15 klo 19 56. Aivan myöhässä puolueelle, mutta olen tehnyt oman pienen tehtävän, joka ei kierrä päitä tai tyynyjä nollilla, joita sitten käytetään keskimäärin hyvin Lisäksi käsitellään uudelleen, että se myös uudelleen näyttää signaalin lineaarisesti välimatkoina. Muokkaa koodia halutessasi saadaksesi muita ominaisuuksia. Menetelmä on yksinkertainen matriisikirjoittaminen normalisoidulla Gaussin ytimellä. na sinimuotoinen signaali, jossa on normaalia jaettu normaalia kohinaa. Tämä kysymys on nyt jopa vanhempi kuin kun NeXuS kirjoitti siitä viime kuussa, mutta pidän siitä, miten hänen koodinsa käsittelee reunatapauksia. Koska se on kuitenkin yksinkertainen liukuva keskiarvo, sen tulokset ovat jäljessä tietoja, joita he käyttivät Ajattelin, että reuna-asioiden käsittely tyydyttävämmällä tavalla kuin NumPy s - tilat, jotka olivat päteviä ja samankaltaisia, voitaisiin saavuttaa soveltaen samanlaista lähestymistapaa konvoluutioon perustuvassa menetelmässä. niiden tiedot Kun käytettävissään täysimittaisen ikkunan käytettävissä on kaksi pistettä, keskiarvoja lasketaan peräkkäin pienemmistä ikkunoista, jotka ovat tosiaankin reunoilta, peräkkäin suuremmilta ikkunoilta, mutta joka on toteutuserittely. hidas koska se käyttää convolve ja todennäköisesti spruced jopa paljon todellinen Pythonista kuitenkin uskon, että idea stands. answered Jan 2 klo 0 28. on mukavaa mutta hidas, kun ikkuna widt h kasvaa suuriksi Jotkut vastaukset tarjoavat tehokkaampia algoritmeja mutta näyttävät kykenemättömäksi käsittelemään reuna-arvoja Olen itsekin toteuttanut algoritmia, joka voi käsitellä tätä ongelmaa hyvin, jos tämä ongelma julistetaan. Tulon parametri mergenum voidaan ajatella 2 windowwidth 1.I know tämä koodi on hieman lukukelvoton, jos u on hyödyllinen ja haluat joitakin laajennuksia, kerro minulle ja päivitän tämän vastauksen Koska kirjoittaminen selitys saattaa maksaa paljon aikaa, toivon, että teen sen vain, kun joku tarvitsee sitä. Pyydän anteeksi minulle laiskuudestani. Jos vain u on kiinnostunut sen alkuperäisestä versiosta. On vielä lukukelvoton ensimmäinen ratkaisu pääsee eroon reunan ongelmasta täyttämällä nollia array, mutta toinen ratkaisu lähetetty täällä käsittelee sen kova ja suora tapa. Viimeisessä lauseessa yritin kertoa, miksi se auttaa liukulukuvirheen Jos kaksi arvoa ovat suunnilleen samaa suuruusluokkaa, niiden lisääminen heikkenee vähemmän tarkkuudella kuin jos olet lisännyt erittäin suuren määrän hyvin pienelle Koodissa yhdistyvät vierekkäiset arvot siten, että jopa välisumma on aina kohtuullisen lähellä suuruusluokkaa, jotta kelluvuusvirhe pienenee mahdollisimman vähän. Mikään ei ole hölmöä, mutta tämä menetelmä on tallentanut pari hyvin huonosti toteutettua hanketta tuotannossa. Mayur Patel 15.12.14 17 22. Alleo Sen sijaan, että teet yhden lisäyksen arvoa kohden, teet kaksi. Todistus on sama kuin bit-flipping-ongelma. Tämän vastauksen kohta ei kuitenkaan välttämättä ole suorituskykyä, mutta tarkkuus. Muistin käyttö 64-bittisten arvojen keskiarvolle ei ylitä 64 elementtiä välimuistissa, joten se on ystävällinen muistin käytössä sekä Mayur Patel 29. joulukuuta 14 klo 17 04.Matplotlib on Python 2D - kirjoituskirjasto, joka tuottaa julkaisun laatumääriä lukuisissa lomakkeissa ja vuorovaikutteisissa ympäristöissä eri alustoilla Matplotlib voidaan käyttää Python-komentosarjoissa, Python - ja IPython-kuoreissa, jupyter-muistikirjoissa, verkkosovelluspalvelimissa ja neljässä graafisessa käyttöliittymälaitteessa. Matlabotlib yrittää tehdä helppoa asioita helppoa ja kovaa asioita mahdollista Voit luoda piirroksia, histogrammeja, tehospektrejä, pylväsdiagrammeja, virhekarttoja, scatterplotteja, jne. vain muutamalla rivillä koodia. Näyteikkunasta löydät kuvakaappauksen thumbnail-galleria ja esimerkkejä hakemistosta. pyplot-moduuli tarjoaa MATLAB: n kaltaisen liitännän, erityisesti yhdistettynä IPython-verkkoon. Sähkön käyttäjälle voit hallita täysiä linjatyylejä, fontin ominaisuuksia, akselin ominaisuuksia jne. objektin suuntaisen rajapinnan kautta tai MATLABin käyttäjien tuntemien funktioiden kautta. . Tämä on Matplotlib-version 2 0 0 oppimista. Tarkastellaan oppimista tietyntyyppisen tontin tarkastelemiseksi. Tutustu gallerian esimerkkeihin tai luetteloon piirretyistä komennoista. Muut oppimisresurssit. Saatavilla on monia ulkoisia oppimisresursseja, videoita ja tutoriaaleja. Matplotlib on tervetulova ja osallistava projekti, ja yritämme seurata Python Software Foundationin käytännesääntöjä kaikessa, mitä me teemme. Tarkista faq api docs ja postituslista arkistot resursseihin Liity gitterin ja postituslistoihin Käyttäjät ilmoittavat ja kehittävät Matplotlibin kysymykset stackoverflowista Hakutyökalu etsii kaikki dokumentaatiot, mukaan lukien täydellinen tekstihaku yli 350 täydellisestä esimerkistä, jotka käyttävät lähes kaikkia Matplotlib-kulmia. voi lähettää vikoja, korjaustiedostoja ja ominaisuuspyyntöjä github-seurantaan, mutta kannattaa myös pingtaa meille myös postituslistalla. Jotta pysyisimme ajan tasalla siitä, mitä tapahtuu Matplotlibissä, tutustu uuteen sivuun tai selaa lähdekoodia koodi Kaikki, jotka saattavat vaatia muutoksia olemassa olevaan koodiin, on kirjattu api-muutosten tiedostoon. On olemassa useita Matplotlibin lisäosa-työkaluja, mukaan lukien kaksi projisointi - ja kartoitustyökalua, basemapista ja kartografista 3D-piirrosta, jossa mplot3d-akselit ja akselin apujärjestelmät axesgrid useita korkeampia - level plotting liitännät seaborn holoviews ggplot ja enemmän. Citing Matplotlib. Matplotlib on aivokoti John Hunter 1968-2012, joka yhdessä sen monet avustaja ovat tehneet mittaamattoman paljon aikaa ja vaivaa tuottamaan ohjelmistoja, joita tuhannet tutkijat käyttävät maailmanlaajuisesti. Jos Matplotlib osallistuu tieteelliseen julkaisuun johtavaan projektiin, ole hyvä ja tunnista tämä työ mainitsemalla projektia. tee viittausmerkintä. Avaa lähde. Matplotlib-lisenssi perustuu Python-ohjelmistosäätiön PSF-lisenssiin. Siellä on aktiivinen kehittäjäyhteisö ja pitkä luettelo henkilöistä, jotka ovat tehneet merkittäviä maksuja. Matlabotlib isännöi Github-numeroita ja Pull-pyyntöjä seurataan Github myös. MATLAB on MathWorksin, Inc: n rekisteröity tavaramerkki. Copyright 2002 - 2012 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom ja Matplotlibin kehitystiimi 2012 - 2016 Matplotlibin kehitystiimi Päivitetty viimeksi 20. helmikuuta 2017 Luotu käyttäen Sphinxia 1 5 2.Olemme aiemmin ottaneet käyttöön, miten luodaan liikkuvia keskiarvoja pythonilla Tämä opetusohjelma on jatkoa tästä aiheesta Liikkuvan keskiarvon tilastojen yhteydessä, jota kutsutaan myös liikkuvaksi juoksevaksi keskiarvoksi, on äärellisen impulssivasteen tyyppi. Aiemmassa opetusohjelmassamme me on piirtänyt taulukon x ja y arvot. Laske tason x suhteessa y: n liikkuvaan keskiarvoon, jota kutsumme yMA: lle. Ensiksi, anna s tasata kummankin taulukon pituus. Ja näyttää tämä asiayhteydessään. Tuloksena oleva kaavio. auttakaa ymmärtämään tätä, anna s piirtää kaksi erilaista suhdetta x vs y ja x vs MAy. Liikkuva keskiarvo on vihreä juonta, joka alkaa 3. Tämän opetusohjelman jatkossa opimme laskemaan liikkuvia keskiarvoja suurilla datajoukkoilla .
No comments:
Post a Comment