Python中的滑动平均算法(Moving Average )方案：
#！ /usr/敏感串行/env python
#-* -编码： utf-8-* -
导入编号为NP
与MATLAB中的smooth函数相同，但平滑窗口必须为奇数。
#YY=smooth(y ) smoothsthedatainthecolumnvectory .
# thefirstfewelementsofyyaregivenby
#YY(1)=y(1) ) ) ) ) ) ) ) )。
#YY(2)=) y )1) y )2) y )3)/3
#YY(3)=) y )1) y )2) y )3) y )4) y )5)/5
#YY(4)=) y )2) y )3) y )4) y )5) y )6)/5
# .
defsmooth(a，WSZ ) :
# a:原始数据，numpy1- darraycontainingthedatatobesmoothed
#必须是1-D。 否则，请使用np.ravel (或np.squeeze )转换
# wsz : smoothingwindowsizeneeds，which must be odd number，
# asintheoriginalmatlabimplementation
out0=NP.convolve(a，NP.ones ) wsz，dtype=int )，' valid ' )/WSZ
r=NP.arange(1，wsz-1，2 ) ) ) ) )。
start=NP.cumsum(a[:wsz-1] ) 336033602 )/r
stop=(NP.cumsum (a [ :-wsz :-1 ] ) 3360:2 )/r ) [:-1]
returnNP.concatenate((start，out0，stop ) )
# another one，边缘处理不好
“”'
defmovingaverage(data，window_size ) :
window=NP.ones(int(window_size ) )/float (window _ size ) )。
returnNP.convolve(data，window，' same ' ) )。
“”'
# another one，快一点
#输出结果与原始数据的长度不同，如果原始数据为m，平滑步为t，则输出数据为m-t 1
“”'
defmovingaverage(data，window_size ) :
cumsum _ vec=NP.cumsum (NP.insert (data，0，0 ) )
ma _ vec=(cumsum _ vec [ window _ size : ]-cumsum _ vec [ :-window _ size ] )/window_size
return ma_vec
“”'
以上Python实现“滑动平均”的例子，就是编辑分享给大家的所有内容。 希望您能参考。 另外，我想支持脚本屋。