Розуміння функції Numpy для розрахунку ковзного середнього

Що таке функція нумпі для ковзної середньої?

Ковзаюче середнє - це широко використовувана техніка в аналізі часових рядів, яка допомагає згладжувати шум і виявляти тенденції в даних. Вона особливо корисна при роботі з зашумленими даними або коли ми хочемо видалити короткострокові коливання, щоб зосередитися на основних закономірностях. Numpy, потужна бібліотека Python для чисельних обчислень, надає зручну функцію для розрахунку ковзних середніх.

Зміст

Функція numpy для обчислення ковзних середніх називається np.convolve. Вона виконує операцію згортки над заданою послідовністю чисел, використовуючи заданий розмір вікна, який визначає кількість сусідніх значень, що усереднюються. Результатом є нова послідовність тієї ж довжини, що і вхідна послідовність, де кожне значення являє собою середнє значення відповідного вікна у вхідній послідовності.

Щоб обчислити ковзне середнє за допомогою numpy, нам потрібно вказати вхідну послідовність і розмір вікна. Вхідною послідовністю може бути будь-яка послідовність чисел, наприклад, список, кортеж або масив numpy. Розмір вікна має бути натуральним числом, яке визначає кількість сусідніх значень для усереднення.

Наприклад, припустимо, у нас є часовий ряд щоденних цін на акції за рік, і ми хочемо обчислити 7-денну ковзну середню, щоб згладити короткострокові коливання і виявити довгострокові тенденції. Для цього ми можемо використати функцію np.convolve з розміром вікна 7.

Результатом роботи функції np.convolve є нова послідовність тієї ж довжини, що і вхідна послідовність, де кожне значення являє собою ковзне середнє відповідного вікна у вхідній послідовності. Ця нова послідовність може бути використана для подальшого аналізу або візуалізації, щоб краще зрозуміти основні тенденції в даних.

Що таке функція Numpy для розрахунку ковзного середнього?

numpy - це популярна бібліотека в Python, яка забезпечує підтримку математичних і числових операцій. Однією з корисних функцій numpy є можливість обчислення ковзних середніх. Ковзаюче середнє - це обчислення, яке дає вам середнє значення набору чисел за певний період часу, причому значення “рухаються” або змінюються з кожною точкою даних.

Читайте також: Знайдіть найкращі курси обміну для FBAR на цих платформах

Функція numpy, яка використовується для обчислення ковзних середніх, називається numpy.convolve. Ця функція приймає два аргументи: послідовність чисел, для яких ви хочете обчислити ковзне середнє, і розмір вікна. Розмір вікна визначає кількість точок даних, які потрібно включити в розрахунок ковзного середнього.

Функція numpy.convolve працює шляхом застосування ковзної згортки до вхідної послідовності. Вона починає з першого вікна і обчислює середнє значення. Потім вона переміщує вікно на один крок праворуч і обчислює середнє значення для нового вікна. Цей процес повторюється до кінця послідовності, в результаті чого виходить нова послідовність значень ковзного середнього.

Ось приклад використання функції numpy.convolve для обчислення простої ковзної середньої:

import numpy as np# Приклад вхідних даних sequencedata = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]# Розмір вікнаwindow_size = 3# Обчислити ковзне середнєmoving_avg = np.convolve(data, np.ones(window_size) / window_size, mode='valid')print(moving_avg) У цьому прикладі вхідна послідовність [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] і розмір вікна 3. Частина np.ones(window_size) / window_size створює вікно одиниць з розміром, рівним розміру вікна, яке потім ділиться на розмір вікна для отримання середнього значення. Аргумент mode='valid' використовується для відкидання значень границь, які не можуть бути повністю покриті вікном.

Результатом обчислення буде [2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0]. Кожен елемент результату являє собою ковзне середнє для вікна розміром 3 у вхідній послідовності.

Функція numpy для розрахунку ковзного середнього є потужним інструментом для аналізу даних часових рядів або будь-яких даних, де потрібно згладити коливання і сфокусуватися на загальній тенденції. Вона широко використовується в таких сферах, як фінанси, обробка сигналів і аналіз даних.

Переваги використання функції Numpy

Функція Numpy для розрахунку ковзного середнього має кілька переваг, які роблять її популярною серед аналітиків даних і науковців. Ці переваги включають в себе:

Ефективність: Numpy побудована на мові програмування C, що дозволяє виконувати обчислення швидше, ніж чистий код на Python. Це робить його особливо корисним для обробки великих наборів даних або виконання складних обчислень.
Векторизовані операції: Numpy дозволяє виконувати векторизовані операції, що означає, що обчислення можна виконувати над цілими масивами або матрицями без необхідності використання явних циклів. Це покращує читабельність коду і зменшує час, необхідний для обчислень.
Широкий вибір математичних функцій: Numpy надає широкий вибір математичних функцій, включаючи функцію ковзного середнього. Це означає, що вам не потрібно писати власний код для цих обчислень, заощаджуючи час та зусилля.
Інтеграція з іншими бібліотеками: Numpy легко інтегрується з іншими популярними бібліотеками Python, такими як Pandas, Matplotlib та SciPy. Це дозволяє легко маніпулювати, візуалізувати та аналізувати дані, що робить його потужним інструментом для аналізу даних та наукових обчислень.
Інтероперабельність: Масиви Numpy можна легко конвертувати в інші структури даних, такі як Pandas DataFrames або розріджені матриці SciPy. Це полегшує обмін даними між різними бібліотеками та інструментами аналізу.
Підтримка спільноти: Numpy має велику та активну спільноту користувачів та дописувачів, що означає наявність великої документації, навчальних посібників та онлайн-ресурсів. Це полегшує пошук допомоги та підтримки при використанні функції Numpy для обчислення ковзних середніх.

Загалом, функція Numpy для розрахунку ковзного середнього є потужним і ефективним інструментом, який пропонує численні переваги для аналітиків даних і науковців. Його універсальність, продуктивність та інтеграція з іншими бібліотеками роблять його важливим компонентом будь-якого робочого процесу з аналізу даних або наукових обчислень.

Читайте також: Чому стратегія Мартінгейла не спрацьовує у торгівлі на Форекс: Розуміння ризиків

ПОШИРЕНІ ЗАПИТАННЯ:

Що таке ковзаюче середнє?

Ковзне середнє - це статистичний розрахунок, який використовується для аналізу точок даних шляхом створення серії середніх значень різних підмножин повного набору даних.

Як обчислюється ковзаюче середнє?

Ковзаюче середнє обчислюється як середнє значення певної кількості послідовних точок даних із заданого набору даних. Це середнє “рухається” по мірі того, як в розрахунок включається все більше точок даних.

Для чого використовується ковзне середнє?

Ковзаюче середнє використовується для згладжування коливань у даних і виявлення тенденцій або закономірностей, які можуть бути не очевидними у вихідних даних. Він широко використовується у фінансах, економіці та аналізі часових рядів.

Що таке функція numpy для обчислення ковзного середнього?

Функція numpy для обчислення ковзного середнього називається np.convolve().

Як працює нумпі-функція для розрахунку ковзного середнього?

Numpy-функція np.convolve() працює, застосовуючи рухоме вікно до вхідного масиву і обчислюючи згортку вікна з масивом. Результуючий масив являє собою ковзаючі середні.