Hareketli Ortalama Hesaplaması için Numpy Fonksiyonunu Anlama

Hareketli ortalama için numpy fonksiyonu nedir?

Hareketli ortalama, gürültüyü yumuşatmaya ve verilerdeki eğilimleri belirlemeye yardımcı olan zaman serisi analizinde yaygın olarak kullanılan bir tekniktir. Özellikle gürültülü verilerle uğraşırken veya altta yatan modellere odaklanmak için kısa vadeli dalgalanmaları ortadan kaldırmak istediğimizde faydalıdır. Sayısal hesaplama için güçlü bir Python kütüphanesi olan Numpy, hareketli ortalamaları hesaplamak için uygun bir işlev sağlar.

Hareketli ortalamaları hesaplamak için kullanılan numpy fonksiyonu np.convolve’dir. Ortalaması alınacak bitişik değerlerin sayısını belirleyen belirli bir pencere boyutu kullanarak belirli bir sayı dizisi üzerinde bir konvolüsyon işlemi gerçekleştirir. Sonuç, giriş dizisiyle aynı uzunlukta yeni bir dizidir; burada her değer, giriş dizisindeki karşılık gelen pencerenin ortalamasını temsil eder.

İçindekiler

Numpy kullanarak hareketli bir ortalama hesaplamak için, giriş dizisini ve pencere boyutunu belirtmemiz gerekir. Giriş dizisi, liste, tuple veya numpy dizisi gibi herhangi bir sayı dizisi olabilir. Pencere boyutu, ortalaması alınacak bitişik değerlerin sayısını belirleyen pozitif bir tamsayı olmalıdır.

Örneğin, bir yıl boyunca günlük hisse senedi fiyatlarından oluşan bir zaman serisine sahip olduğumuzu ve kısa vadeli dalgalanmaları yumuşatmak ve uzun vadeli eğilimleri belirlemek için 7 günlük bir hareketli ortalama hesaplamak istediğimizi varsayalım. Bunu başarmak için np.convolve fonksiyonunu 7 pencere boyutu ile kullanabiliriz.

np.convolve fonksiyonunun sonucu, giriş dizisiyle aynı uzunlukta yeni bir dizidir; burada her değer, giriş dizisindeki ilgili pencerenin hareketli ortalamasını temsil eder. Bu yeni dizi, verilerin altında yatan eğilimleri daha iyi anlamak için daha fazla analiz veya görselleştirme için kullanılabilir.

Hareketli Ortalama Hesaplama için Numpy Fonksiyonu Nedir?

numpy, Python’da matematiksel ve sayısal işlemler için destek sağlayan popüler bir kütüphanedir. Numpy’deki kullanışlı fonksiyonlardan biri de hareketli ortalamaları hesaplama yeteneğidir. Hareketli ortalama, belirli bir zaman aralığında bir dizi sayının ortalama değerini veren, değerlerin her veri noktasında ‘hareket ettiği’ veya değiştiği bir hesaplamadır.

Hareketli ortalamaları hesaplamak için kullanılan numpy fonksiyonu numpy.convolvedur. Bu fonksiyon iki argüman alır: hareketli ortalamasını hesaplamak istediğiniz sayı dizisi ve pencere boyutu. Pencere boyutu, hareketli ortalamanın hesaplanmasına dahil edilecek veri noktası sayısını belirler.

Ayrıca Oku: Herhangi Bir Hisse Senedinin Opsiyon Sembolünü Bulmanın Basit Yolları

numpy.convolve` işlevi, giriş dizisine kayan bir konvolüsyon uygulayarak çalışır. İlk pencere ile başlar ve ortalama değeri hesaplar. Ardından pencereyi bir adım sağa taşır ve yeni pencerenin ortalama değerini hesaplar. Bu işlem dizinin sonuna kadar tekrarlanır ve yeni bir hareketli ortalama değerler dizisi elde edilir.

Basit bir hareketli ortalamayı hesaplamak için numpy.convolve fonksiyonunun nasıl kullanılacağına dair bir örnek aşağıda verilmiştir:

import numpy as np# Örnek girdi sequencedata = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]# Pencere boyutuwindow_size = 3# Hareketli ortalamayı hesaplaemoving_avg = np.convolve(data, np.ones(window_size) / window_size, mode='valid')print(moving_avg) Bu örnekte, girdi dizisi [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] ve pencere boyutu 3’tür. np.ones(window_size) / window_size kısmı, pencere boyutuna eşit boyutta birler penceresi oluşturur ve daha sonra ortalamayı almak için pencere boyutuna bölünür. Pencere tarafından tam olarak kapsanamayan sınır değerlerini atmak için mode='valid' argümanı kullanılır.

Hesaplamanın sonucu [2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0] olacaktır. Sonuçtaki her öğe, giriş dizisindeki 3 boyutlu bir pencerenin hareketli ortalamasını temsil eder.

Hareketli ortalama hesaplama için numpy işlevi, zaman serisi verilerini veya dalgalanmaları yumuşatmak ve genel eğilime odaklanmak istediğiniz herhangi bir veriyi analiz etmek için güçlü bir araçtır. Finans, sinyal işleme ve veri analizi gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Numpy Fonksiyonunu Kullanmanın Faydaları

Hareketli ortalama hesaplama için Numpy fonksiyonu, onu veri analistleri ve bilim insanları arasında popüler bir seçim haline getiren çeşitli avantajlar sunar. Bu avantajlar şunları içerir:

Ayrıca Oku: Güncel döviz kuru: Bugün USD cinsinden 100 CAD $ ne kadar?

Verimlilik: Numpy, saf Python koduna kıyasla daha hızlı hesaplama yapılmasını sağlayan C programlama dilinin üzerine inşa edilmiştir. Bu, onu özellikle büyük veri kümelerini işlemek veya karmaşık hesaplamalar yapmak için kullanışlı hale getirir.
Vektörleştirilmiş işlemler: Numpy vektörleştirilmiş işlemlere izin verir, bu da hesaplamaların açık döngülere gerek kalmadan tüm diziler veya matrisler üzerinde gerçekleştirilebileceği anlamına gelir. Bu, kodun okunabilirliğini artırır ve hesaplama için gereken süreyi azaltır.
Çok çeşitli matematiksel fonksiyonlar: Numpy, hareketli ortalama fonksiyonu da dahil olmak üzere çok çeşitli matematiksel fonksiyonlar sağlar. Bu, bu hesaplamalar için özel kod yazmak zorunda kalmayacağınız, zamandan ve emekten tasarruf edeceğiniz anlamına gelir.
Diğer kütüphanelerle entegrasyon: Numpy, Pandas, Matplotlib ve SciPy gibi diğer popüler Python kütüphaneleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olur. Bu, verilerin kolay manipülasyonuna, görselleştirilmesine ve analizine olanak tanıyarak onu veri analizi ve bilimsel hesaplama için güçlü bir araç haline getirir.
Birlikte çalışabilirlik: Numpy dizileri, Pandas DataFrames veya SciPy seyrek matrisleri gibi diğer veri yapılarına kolayca dönüştürülebilir. Bu, farklı kütüphaneler ve analiz araçları arasında veri alışverişini kolaylaştırır.
Topluluk desteği: Numpy’nin geniş ve aktif bir kullanıcı ve katılımcı topluluğu vardır, bu da kapsamlı belgeler, öğreticiler ve çevrimiçi kaynakların mevcut olduğu anlamına gelir. Bu, hareketli ortalama hesaplaması için Numpy fonksiyonunu kullanırken yardım ve destek bulmayı kolaylaştırır.

Genel olarak, hareketli ortalama hesaplama için Numpy fonksiyonu, veri analistleri ve bilim insanları için çok sayıda avantaj sunan güçlü ve verimli bir araçtır. Çok yönlülüğü, performansı ve diğer kütüphanelerle entegrasyonu, onu herhangi bir veri analizi veya bilimsel bilgi işlem iş akışının önemli bir bileşeni haline getirir.

SSS:

Hareketli ortalama nedir?

Hareketli ortalama, tam veri setinin farklı alt kümelerinin bir dizi ortalamasını oluşturarak veri noktalarını analiz etmek için kullanılan istatistiksel bir hesaplamadır.

Hareketli ortalama nasıl hesaplanır?

Hareketli ortalama, verilen veri setinden belirli sayıda ardışık veri noktasının ortalaması alınarak hesaplanır. Hesaplamaya daha fazla veri noktası dahil edildikçe bu ortalama “hareket eder”.

Hareketli ortalama neden kullanılır?

Hareketli ortalama, verilerdeki dalgalanmaları yumuşatmak ve ham verilerde kolayca görülemeyen eğilimleri veya kalıpları belirlemek için kullanılır. Finans, ekonomi ve zaman serisi analizinde yaygın olarak kullanılır.

Hareketli ortalamayı hesaplamak için numpy fonksiyonu nedir?

Hareketli ortalamayı hesaplamak için kullanılan numpy fonksiyonu np.convolve()‘dir.

Hareketli ortalama hesaplama için numpy fonksiyonu nasıl çalışır?

np.convolve() numpy fonksiyonu, giriş dizisine hareketli bir pencere uygulayarak ve pencerenin dizi ile konvolüsyonunu hesaplayarak çalışır. Elde edilen dizi hareketli ortalamaları temsil eder.