Moving Average Nan

Numpy. average Eje a lo largo del cual el promedio a. Si No. El promediado se realiza sobre la matriz aplanada. Pesos Arraylike, optional Una matriz de pesos asociados con los valores en a. Cada valor en a contribuye al promedio según su peso asociado. La matriz de pesos puede ser 1-D (en cuyo caso su longitud debe ser del tamaño de a a lo largo del eje dado) o de la misma forma que a. Si pesaNo. Entonces se supone que todos los datos en a tienen un peso igual a uno. Devuelto Bool, opcional El valor predeterminado es False. Si es verdad . Se devuelve la tupla (promedio de sumo - pesos), de lo contrario sólo se devuelve el promedio. Si pesaNo. Sumofweights es equivalente al número de elementos sobre los cuales se toma la media. Promedio, sumofweights. Arraytype o double Devuelve el promedio a lo largo del eje especificado. Cuando se devuelve True. Devuelve una tupla con el promedio como el primer elemento y la suma de los pesos como el segundo elemento. El tipo de retorno es Float si a es de tipo entero, de lo contrario es del mismo tipo que a. Sumofweights es del mismo tipo que el promedio. Estoy tratando de calcular el promedio móvil en una gran matriz numpy que contiene NaNs. En la actualidad estoy usando: Cuando el cálculo con una matriz enmascarada: El resultado que estoy buscando (abajo) debería tener NaNs sólo en el lugar donde la matriz original, x, tenía NaNs y el promedio debe hacerse sobre el número de no - NaN elementos en el agrupamiento (Necesito alguna forma de cambiar el tamaño de n en la función.) Puedo bucle en toda la matriz y comprobar el índice por índice, pero la matriz que estoy utilizando es muy grande y que llevaría mucho tiempo. ¿Hay una manera numpythonic de hacer esto pedida hace 4 horas para alcanzar un funcionamiento asintótico de O (n) (como la solución codificada manualmente), usted podría utilizar la función del agregado como en el valor acumulado (ejecutado como tipo anónimo) Contiene dos campos: El resultado contiene la lista de resultados acumulada hasta ahora. El trabajo contiene los últimos elementos del período-1. La función de agregado agrega el valor actual a la lista de trabajo, genera el promedio actual y lo agrega al resultado y, a continuación, elimina el primer valor (es decir, el más antiguo) de la lista de trabajo. La semilla (es decir, el valor inicial para la acumulación) se construye poniendo los primeros elementos del período-1 en Trabajo e inicializando Resultado en una lista vacía. En consecuencia, la agregación comienza con el período de elemento (saltando los elementos del período-1 al principio). En la programación funcional, este es un patrón de uso típico para la función de agregado (o pliegue), btw. La solución no es funcionalmente limpia en que los mismos objetos de lista (Trabajo y Resultado) se reutilizan en cada paso. Im no seguro si eso podría causar problemas si algunos compiladores futuros intentan paralelizar la función del agregado automáticamente (por otra parte Im también no seguro, si eso es posible después de todos.). Una solución puramente funcional debería crear nuevas listas en cada paso. También tenga en cuenta que C carece de poderosas expresiones de lista. En algún pseudocódigo hipotético Python-C-mixto se podría escribir la función de agregación como lo que sería un poco más elegante en mi humilde opinión :) Note el tiempo de ejecución de O (n2). Ya que es necesario saltar más y más elementos en cada paso (y afaik Skip (i) tiene que llamar IEnumerator. MoveNext i veces). Vea mi respuesta para una solución en O (n) tiempo. (Acabo de notar el comentario OPs abajo que él / ella posiblemente recibirá los valores de un DB de SQL en el futuro. En este caso, yo cada fuertemente desalentar de esta solución) ndash MartinStettner Mar 3 11 at 0:53 Para hacer esto en De una manera más funcional, youd necesidad de un método de escaneo que existe en Rx, pero no en LINQ. Echemos un vistazo a cómo sería si tuviéramos un método de escaneo Y luego el método de escaneo, tomado y ajustado desde aquí: Esto debería tener un mejor rendimiento que el método de fuerza bruta ya que estamos usando un total de ejecución para calcular el SMA. Para empezar necesitamos calcular el primer período que llamamos semilla aquí. Luego, cada valor posterior se calcula a partir del valor de la semilla acumulada. Para hacer eso necesitamos el valor antiguo (que es t-delta) y el valor más nuevo para el cual juntamos la serie, una vez desde el principio y una vez desplazada por el delta. Al final hacemos una limpieza agregando ceros para la longitud del primer período y añadiendo el valor inicial de la semilla. Respondió Jun 19 13 at 22:58 Para la forma más eficiente de calcular una media móvil con LINQ, no deberías usar LINQ En lugar de eso propongo crear una clase auxiliar que calcula un promedio móvil de la manera más eficiente posible (usando un buffer circular y Causal media móvil filtro), a continuación, un método de extensión para que sea accesible a LINQ. En primer lugar, el promedio móvil Esta clase proporciona una implementación muy rápida y ligera de un filtro MovingAverage. Crea un buffer circular de Longitud N y calcula una suma, una substracción y una multiplicación por punto de datos agregado, en contraposición a las N multiplicaciones por punto para la implementación de la fuerza bruta. Los métodos de extensión anteriores envuelven la clase MovingAverage y permiten su inserción en una secuencia IEnumerable. Intro Una de las principales aplicaciones de la placa Arduino es la lectura y el registro de los datos de los sensores. Por ejemplo uno monitorea la presión cada segundo del día. Como frecuencias de muestreo altas a menudo generan picos en los gráficos, también se quiere tener un promedio de las mediciones. Como las mediciones no son estáticas en el tiempo lo que a menudo se necesita es un promedio de funcionamiento. Éste es el promedio de un cierto período y muy valioso al hacer análisis de la tendencia. La forma más simple de un promedio de ejecución se puede hacer por el código que se basa en el promedio anterior de ejecución: Si uno no quiere utilizar matemáticas punto flotante - como esto ocupa la memoria y disminuye la velocidad - uno puede hacer lo mismo completamente en el dominio entero. La división por 256 en el código de ejemplo es un desplazamiento a la derecha 8, que es más rápido que decir división por ejemplo. 100. Esto es cierto para cada potencia de 2 como divisor y sólo uno debe tener cuidado la suma de los pesos es igual a la potencia de 2. Y por supuesto uno debe tener cuidado no hay desbordamiento intermedio (considere el uso de unsigned largo) Si usted necesita Un promedio de ejecución más preciso, in concreto de las últimas 10 mediciones, se necesita una matriz (o lista vinculada) para mantenerlos. Esta matriz actúa como un amortiguador circular y con cada nueva medida se elimina la más antigua. El promedio de ejecución se calcula como la suma de todos los elementos divididos por el número de elementos de la matriz. El código para el promedio de ejecución será algo como esto: Desventaja de este código es que la matriz para contener todos los valores puede llegar a ser bastante grande. Si usted tiene una medición por segundo y desea un promedio de ejecución por minuto que necesita una matriz de 60 un promedio por hora necesitaría una matriz de 3600. Eso no podría hacerse de esta manera en un Arduino, ya que sólo tiene 2 K de RAM. Sin embargo, mediante la construcción de un promedio de 2 etapas se puede abordar bastante bien (renuncia: no para todas las mediciones). En el código psuedo: Como una nueva matriz estática interna es necesaria para cada función runningAverage, esto grita para ser implementado como una clase. Biblioteca RunningAverage La biblioteca runningAverage crea una clase de la función anterior para que pueda usarse varias veces en un boceto. Desacopla la función add () y avg () para que sea un poco más flexible, p. Uno puede llamar al promedio varias veces sin agregar nada. Tenga en cuenta que cada instancia de la clase añade su propia matriz para realizar mediciones, y que esto se suma al uso de la memoria. La interfaz de la clase se mantiene lo más pequeña posible. Nota: con la versión 0.2 los nombres de los métodos se hacen más descriptivos. Uso Un pequeño bosquejo muestra cómo se puede utilizar. Un generador aleatorio se utiliza para imitar un sensor. En setup () el myRA se borra para que podamos empezar a agregar nuevos datos. En loop () primero se genera un número aleatorio y se convierte en un flotador que se agregará a myRA. A continuación, el valor de ejecución se imprime en el puerto serie. También se puede mostrar en algunos LCD o enviar a través de Ethernet, etc Cuando se añaden 300 elementos myRA se borra para empezar de nuevo. Notas Para utilizar la biblioteca, cree una carpeta en su SKETCHBOOKPATHlibaries con el nombre RunningAverage y coloque allí. h y. cpp. Opcionalmente, haga un subdirectorio de ejemplos para colocar la aplicación de ejemplo. Historia 2011-01-30: inicial versión 2011-02-28: fijo desaparecido destructor en archivo. h 2011-02-28: eliminado por defecto constructor 2012--. Añadido fillValue () refactorizado para la publicación 2017-07-03: agregó código de protección de la memoria - si la matriz interna no se puede asignar tamaño Se convierte en 0. Esto es para solucionar el problema descrito aquí - forum. arduino. cc/indextopic50473.msg1790086msg1790086 - Todo Pruebe extensivamente. Clase de plantilla RunningAverage. h RunningAverage. cppEsta funcionalidad es experimental y puede cambiarse o eliminarse completamente en una versión futura. Dada una serie ordenada de datos, la agregación Moving Average deslizará una ventana a través de los datos y emitirá el valor promedio de esa ventana. Por ejemplo, dados los datos 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10. podemos calcular un promedio móvil simple con un tamaño de ventanas de 5 como sigue: Las medias móviles son un método simple para suavizar secuencial datos. Los promedios móviles se aplican típicamente a los datos basados ​​en el tiempo, como los precios de las acciones o las métricas del servidor. El suavizado puede utilizarse para eliminar las fluctuaciones de alta frecuencia o ruido aleatorio, lo que permite visualizar las tendencias de frecuencia más bajas, como la estacionalidad. Syntaxedit Linearedit El modelo lineal asigna una ponderación lineal a los puntos de la serie, de modo que los puntos de datos antiguos (por ejemplo, aquellos al principio de la ventana) aportan una cantidad linealmente menor a la media total. La ponderación lineal ayuda a reducir el rezago detrás de la media de los datos, ya que los puntos más antiguos tienen menos influencia. Un modelo lineal no tiene configuraciones especiales para configurar Al igual que el modelo simple, el tamaño de la ventana puede cambiar el comportamiento de la media móvil. Por ejemplo, una pequeña ventana (ventana: 10) seguirá de cerca los datos y sólo suavizará las fluctuaciones de pequeña escala: En cambio, un promedio móvil lineal con una ventana más grande (ventana: 100) Suavizará todas las fluctuaciones de alta frecuencia, dejando sólo las tendencias de baja frecuencia y largo plazo. También tiende a quedarse atrás de los datos reales por una cantidad sustancial, aunque por lo general menos que el modelo simple: Multiplicative Holt-Wintersedit Multiplicative se especifica mediante el tipo de ajuste: mult. Esta variedad se prefiere cuando el efecto estacional se multiplica en función de sus datos. P. ej. Si el efecto estacional es x5 los datos, en lugar de simplemente agregarle. Los valores por defecto de alpha y gamma son 0.3 mientras que beta es 0.1. Los ajustes aceptan cualquier flotador de 0-1 inclusive. El valor predeterminado de period es 1. El modelo multiplicativo Holt-Winters puede ser Minimizado Multiplicativo Holt-Winters funciona dividiendo cada punto de datos por el valor estacional. Esto es problemático si cualquiera de sus datos es cero, o si hay vacíos en los datos (ya que esto resulta en un divid-by-cero). Para combatir esto, el mult Holt-Winters imprime todos los valores por una cantidad muy pequeña (110 -10) para que todos los valores no sean cero. Esto afecta al resultado, pero sólo mínimamente. Si sus datos son distintos de cero, o prefiere ver NaN cuando se encuentren ceros, puede desactivar este comportamiento con pad: false Predictionedit Todo el modelo de media móvil soporta un modo de predicción que intentará extrapolar en el futuro dada la corriente Suavizado, móvil promedio. Dependiendo del modelo y parámetro, estas predicciones pueden o no ser exactas. Las predicciones se habilitan agregando un parámetro predict a cualquier agregación de media móvil, especificando el número de predicciones que le gustaría anexar al final de la serie. Estas predicciones se espaciarán en el mismo intervalo que sus cubos: El simple. Lineales y de ewma, todos producen predicciones planas: convergen esencialmente en la media del último valor de la serie, produciendo un plano: Figura 11. Promedio móvil simple con ventana de tamaño 10, predecir 50 En contraste, el modelo holt puede extrapolar con base En las tendencias constantes locales o globales. Si establecemos un valor beta alto, podemos extrapolar basándonos en las tendencias locales constantes (en este caso las predicciones bajan la cabeza, porque los datos al final de la serie se dirigían hacia abajo): Figura 12. Holt - Media móvil lineal Con ventana de tamaño 100, predecir 20, alfa 0,5, beta 0,8 En contraste, si elegimos una pequeña beta. Las predicciones se basan en la tendencia global constante. En esta serie, la tendencia global es ligeramente positiva, por lo que la predicción hace un viraje fuerte y comienza una pendiente positiva: Figura 13. Promedio móvil exponencial doble con ventana de tamaño 100, predecir 20, alfa 0,5, beta 0,1 El modelo holtwinters Tiene el potencial para entregar las mejores predicciones, ya que también incorpora las fluctuaciones estacionales en el modelo: Figura 14. Holt-Winters media móvil con ventana de tamaño 120, predecir 25, alfa 0.8, beta 0.2, gamma 0.7, período 30