滑动平均_滑动窗口问题最简单的教程
时间: 2023-07-30 15:06:08 浏览: 38
滑动平均是一种常见的时间序列数据处理方法,它可以平滑噪声数据,减少随机波动的影响,使数据更加趋于平稳。
滑动平均的实现方法有很多种,其中最简单的一种是滑动窗口法。具体步骤如下:
1. 确定滑动窗口的大小n,一般选择与数据周期相同的值。
2. 从第n个数据开始,每次向前滑动一个单位,计算当前窗口内数据的平均值。
3. 将计算出的平均值作为当前数据的滑动平均值。
4. 重复以上步骤,直到处理完所有数据。
下面是一个Python代码实现滑动平均的示例:
```python
import numpy as np
def moving_average(data, n):
# 定义一个长度为n的全1向量
weights = np.ones(n) / n
# 使用np.convolve函数对数据进行卷积处理
return np.convolve(data, weights, mode='valid')
# 测试代码
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
print('原始数据:', data)
print('滑动平均:', moving_average(data, 3))
```
输出结果如下:
```
原始数据: [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]
滑动平均: [ 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]
```
其中,np.convolve函数是用来进行卷积运算的,mode='valid'表示卷积的输出结果只包含完全重叠的部分,即数据长度会减少n-1个单位。
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