Mudança média matplotlib

Introdução matplotlib é uma biblioteca de traçado 2D python que produz números de qualidade de publicação em uma variedade de formatos impressos e ambientes interativos em plataformas. Matplotlib pode ser usado em scripts python, o shell python e ipython (ala MATLAB reg ou Mathematica reg8224), servidores de aplicativos web e seis ferramentas gráficas de interface de usuário. Matplotlib tenta facilitar coisas simples e difíceis. Você pode gerar gráficos, histogramas, espectros de poder, gráficos de barras, gráficos de erros, diagramas de dispersão, etc., com apenas algumas linhas de código. Para uma amostragem, veja as capturas de tela. Galeria de miniaturas e diretório de exemplos Para o simples planejamento da interface pyplot fornece uma interface semelhante ao MATLAB, particularmente quando combinada com o IPython. Para o usuário avançado, você possui controle total de estilos de linhas, propriedades de fontes, propriedades de eixos, etc., através de uma interface orientada a objetos ou através de um conjunto de funções familiares aos usuários do MATLAB. John Hunter (1968-2017) Em 28 de agosto de 2017, John D. Hunter, criador de matplotlib, morreu por complicações decorrentes do tratamento do câncer, após uma breve mas intensa batalha com essa terrível doença. John é sobrevivido por sua esposa Miriam, suas três filhas Rahel, Ava e Clara, suas irmãs Layne e Mary, e sua mãe Sarah. Se você se beneficiou das muitas contribuições de Johns, fale obrigado da maneira que mais lhe interessaria. Considere fazer uma doação para a John Hunter Technology Fellowship. Documentação de instalação Esta é a documentação para matplotlib versão 1.5.3. Tentando aprender como fazer um determinado tipo de trama Verifique a galeria. exemplos. Ou a lista de comandos de traçado. Outros recursos de aprendizagem Existem muitos recursos de aprendizado externos disponíveis, incluindo material impresso, vídeos e tutoriais. Precisa de ajuda O matplotlib é um projeto acolhedor e inclusivo, e tentamos seguir o Código de Conduta da Fundação Python Software em tudo o que fazemos. Verifique as faq. Os arquivos do api, arquivos da lista de discussão. E junte-se aos usuários da Matplotlib mailing lists. Anuncie e desenvolva. Confira as questões matplotlib no stackoverflow. A ferramenta de pesquisa pesquisa toda a documentação, incluindo pesquisa de texto completo de mais de 350 exemplos completos que exercem quase todos os cantos do matplotlib. Você pode enviar bugs, patches e solicitações de recursos no rastreador github. Mas é uma boa idéia nos fazer ping também na lista de discussão. Para manter-se atualizado com o que está acontecendo no matplotlib, veja a nova página ou navegue no código-fonte. Qualquer coisa que possa exigir alterações ao seu código existente é registrada no arquivo de alterações api. Existem vários kits de ferramentas add-on matplotlib. Incluindo uma escolha de duas ferramentas de mapeamento e mapeamento de mapas base e cartopia. Traçado em 3D com mplot3d. Eixos e auxiliares de eixos em axesgrid. Várias interfaces de plotagem de nível superior seaborn. Holoviews. Ggplot. e mais. Citar matplotlib matplotlib é criativo de John Hunter (1968-2017), que, juntamente com seus muitos colaboradores, colocaram uma quantidade e tempo de esforço imensos para produzir um software usado por milhares de cientistas em todo o mundo. Se matplotlib contribui para um projeto que leva a uma publicação científica, reconheça este trabalho citando o projeto. Você pode usar esta entrada de citações pronta. Fonte aberta A licença matplotlib é baseada na licença Python Software Foundation (PSF). Existe uma comunidade de desenvolvedores ativa e uma longa lista de pessoas que fizeram contribuições significativas. O Matplotlib está hospedado no Github. Problemas e solicitações de envio são acompanhados no Github também. MATLAB é uma marca registrada da The MathWorks, Inc. 8224 Mathematica é uma marca comercial registrada da cópia de Wolfram Research, Inc. Copyright 2002 - 2017 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom e a equipe de desenvolvimento matplotlib 2017 - 2017 O desenvolvimento matplotlib equipe. Última atualização em 19 de dezembro de 2017. Criada usando o Sphinx 1.4.3. Anteriormente introduzimos como criar médias móveis usando python. Este tutorial será uma continuação deste tópico. Uma média móvel no contexto das estatísticas, também chamada de média de deslocamento, é um tipo de resposta de impulso finito. Em nosso tutorial anterior, traçamos os valores das matrizes x e y: Let8217s traçam x contra a média móvel de y que devemos chamar yMA: Em primeiro lugar, let8217s igualam o comprimento de ambos os arrays: E para mostrar isso em contexto: O resultante Gráfico: Para ajudar a entender isso, let8217s traçam dois relacionamentos diferentes: x vs y e x vs MAy: A média móvel aqui é o gráfico verde que começa em 3: Compartilhe isso: Curtiu: Postar navegação Deixe uma resposta Cancelar resposta Muito útil eu Gostaria de ler a última parte em grandes conjuntos de dados Espero que venha em breve8230 d blogueiros como este: eu sei que esta é uma pergunta antiga, mas aqui está uma solução que não usa nenhuma estrutura de dados ou bibliotecas adicionais. É linear no número de elementos da lista de entrada e não consigo pensar em outras formas de torná-lo mais eficiente (na verdade, se alguém conhece uma maneira melhor de alocar o resultado, avise-me). NOTA: isso seria muito mais rápido usando um array numpy em vez de uma lista, mas eu queria eliminar todas as dependências. Também seria possível melhorar o desempenho por execução multi-threaded. A função assume que a lista de entrada é de uma dimensão, então tenha cuidado. UPD: soluções mais eficientes foram propostas por Alleo e jasaarim. Você pode usar np. convolve para isso: o argumento modo especifica como lidar com as bordas. Eu escolhi o modo válido aqui porque acho que é assim que a maioria das pessoas espera correr significa trabalhar, mas você pode ter outras prioridades. Aqui está um gráfico que ilustra a diferença entre os modos: respondido 24 de março 14 às 22:01 Eu gosto desta solução porque é limpo (uma linha) e relativamente eficiente (trabalho feito dentro de numpy). Mas Alleo39s quotEfficient solutionquot usando numpy. cumsum tem melhor complexidade. Ndash Ulrich Stern 25 de setembro 15 às 0:31 Você pode calcular uma média de corrida com: Felizmente, numpy inclui uma função de convolve que podemos usar para acelerar as coisas. A média de corrida é equivalente a convolver x com um vetor que é N longo, com todos os membros iguais a 1N. A implementação numpy de convolve inclui o transiente inicial, então você deve remover os primeiros N-1 pontos: Na minha máquina, a versão rápida é 20-30 vezes mais rápida, dependendo do comprimento do vetor de entrada e do tamanho da janela de média . Note-se que o convolve inclui um mesmo modo que parece que deve abordar o problema transitório inicial, mas o divide entre o início eo fim. Ele remove o transiente do final, e o começo não possui um. Bem, acho que é uma questão de prioridades, não preciso do mesmo número de resultados a expensas de obter uma inclinação em direção a zero que não existe nos dados. BTW, aqui está um comando para mostrar a diferença entre os modos: modos (39full39, 39same39, 39valid39) plot (convolve (uns ((200,)), uns ((50,)) 4750, modem)) para modos m in Legenda do eixo (-10, 251, -.1, 1.1) (modos, loc39lower center39) (com piplot e numpy importados). Ndash lapis 24 mar 14 às 13:56 pandas é mais adequado para isso do que NumPy ou SciPy. Sua função rollingmean faz o trabalho convenientemente. Ele também retorna uma matriz NumPy quando a entrada é uma matriz. É difícil vencer o rolamento em desempenho com qualquer implementação personalizada Python pura. Aqui está um exemplo de desempenho contra duas das soluções propostas: também há boas opções sobre como lidar com os valores da borda. I39m sempre irritado pela função de processamento de sinal que retorna sinais de saída de forma diferente dos sinais de entrada quando as entradas e saídas são da mesma natureza (por exemplo, ambos os sinais temporais). Ele quebra a correspondência com a variável independente relacionada (por exemplo, tempo, frequência) fazendo conspiração ou comparação não é uma questão direta. De qualquer forma, se você compartilhar o sentimento, você pode querer mudar as últimas linhas da função proposta como ynp. convolve (ww. sum (), s, mode39same39) return ywindowlen-1 :-( windowlen-1) ndash Christian O39Reilly Ago 25 15 às 19:56 Um pouco atrasado para a festa, mas eu fiz minha própria função pequena que NÃO envolve as extremidades ou almofadas com zeros que são usados ​​para encontrar a média também. Como um tratamento adicional é, que também re-amostras o sinal em pontos espaçados linearmente. Personalize o código à vontade para obter outros recursos. O método é uma simples multiplicação de matriz com um kernel gaussiano normalizado. Um uso simples em um sinal sinusoidal com ruído distribuído normal adicionado: Esta questão é agora mais antiga do que quando o NeXuS escreveu sobre isso no mês passado, MAS EU gosto de como seu código lida com casos de ponta. No entanto, como é uma média móvel simples, seus resultados ficam atrás dos dados a que se aplicam. Eu pensei que lidar com casos de ponta de uma maneira mais satisfatória do que os modos NumPys válidos. mesmo. E cheio poderia ser conseguido aplicando uma abordagem semelhante a um método baseado em convolução (). Minha contribuição usa uma média de execução central para alinhar seus resultados com seus dados. Quando existem dois pontos disponíveis para a janela de tamanho completo, as médias correntes são calculadas a partir de janelas sucessivamente menores nas margens da matriz. Na verdade, de janelas sucessivamente maiores, mas isso é um detalhe de implementação. É relativamente lento porque usa convolve (). E provavelmente poderia ser bem sucedido por um verdadeiro Pythonista, no entanto, eu acredito que a idéia está em pé. Respondeu em 2 de janeiro às 0:28 np. convolve é bom, mas lento quando a largura da janela cresce. Algumas respostas fornecem algoritmos mais eficientes com np. cumsum, mas parecem incapazes de lidar com valores de borda. Eu mesmo implementei um algoritmo que pode lidar bem com este problema, se este problema for declarado como: o parâmetro de entrada de entrada pode ser pensado como 2 largura de janela 1. Eu sei que este código é um pouco ilegível se você achar útil e quiser algumas explicações, por favor me avise e eu vou atualizar esta resposta. (Uma vez que escrever uma explicação pode me custar muito tempo, espero que eu faça isso somente quando alguém precisa disso. Por favor, perdoe-me pela preguiça :)) Se você estiver interessado na sua versão original: é ainda mais ilegível: a primeira solução Se livra do problema da borda por preenchimento de zeros em torno da matriz, mas a segunda solução publicada aqui lida com elas de forma direta e direta :) lapis sim, mas dizemos que você usa o método cumsum no primeiro tiquetaque e salve sua matriz média rolante para o Próxima marca. Cada anotação depois disso você só precisa anexar o valor médio móvel mais recente para sua matriz em armazenamento. Usando este método, você não recalcula as coisas que você já calculou: no primeiro, marque o cumsum depois disso, você apenas adiciona o quotmean dos elementos do último período que é 2 vezes mais rápido para todos os carrapatos subseqüentes. Ndash litepresence 10 de junho 16 às 12:29 Se você optar por rolar o seu próprio, em vez de usar uma biblioteca existente, esteja consciente do erro de ponto flutuante e tente minimizar seus efeitos: se todos os seus valores forem aproximadamente a mesma ordem de grandeza , Então isso ajudará a preservar a precisão sempre adicionando valores de magnitudes aproximadamente semelhantes. Na minha última frase, eu estava tentando indicar por que isso ajuda o erro de ponto flutuante. Se dois valores são aproximadamente da mesma ordem de grandeza, então adicioná-los perde menos precisão do que se você adicionasse um número muito grande a um número muito pequeno. O código combina quotadjacentquot valores de uma maneira que mesmo as somas intermediárias devem ser sempre razoavelmente próximas em magnitude, para minimizar o erro de ponto flutuante. Nada é à prova de engano, mas esse método salvou alguns projetos muito pouco implementados em produção. Ndash Mayur Patel 15 de dezembro às 17:22 Alleo: Em vez de fazer uma adição por valor, você estará fazendo dois. A prova é a mesma coisa que o problema do lançamento de bits. No entanto, o ponto desta resposta não é necessariamente desempenho, mas precisão. O uso de memória para valores médios de 64 bits não excederia 64 elementos no cache, de modo que também é amigável no uso de memória. Ndash Mayur Patel 29 de dezembro às 17:04