用python实现matlab smooth中的moving average、lowess、loess、sgolay、rlowess、rloess平滑方法

可以使用Python中的numpy库实现这些平滑方法。例如，可以使用numpy的convolve函数实现moving average方法，使用scipy的savgol_filter函数实现sgolay方法。另外，也可以使用statsmodels库中的lowess和rloess方法实现lowess和rloess方法。具体代码实现可以参考相关库的文档和示例。

相关问题

用python实现matlab smooth中的moving average、lowess、loess、sgolay、rlowess、rloess平滑方法具体代码

以下是使用Python实现MATLAB中的平滑方法的代码示例：

1. Moving Average

import numpy as np

def moving_average(arr, k):
    """
    Computes the moving average of an array `arr` with window size `k`.
    """
    weights = np.repeat(1.0, k) / k
    return np.convolve(arr, weights, 'valid')

2. Lowess

from statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess import lowess

def lowess_smooth(arr, frac=0.25):
    """
    Applies lowess smoothing to an array `arr` with smoothing parameter `frac`.
    """
    return lowess(arr, np.arange(len(arr)), frac=frac, is_sorted=True)[:, 1]

3. Loess

from statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess import lowess

def loess_smooth(arr, frac=0.25, degree=2):
    """
    Applies loess smoothing to an array `arr` with smoothing parameter `frac`
    and polynomial degree `degree`.
    """
    return lowess(arr, np.arange(len(arr)), frac=frac, is_sorted=True, delta=0.01, return_sorted=False, frac_policy='symmetric', it=0, delta_policy='weighted', robust=True, return_std=False, conf_int=False, degree=degree)[:, 1]

4. Savitzky-Golay

from scipy.signal import savgol_filter

def savgol_smooth(arr, window_length=11, polyorder=2):
    """
    Applies Savitzky-Golay filtering to an array `arr` with window length `window_length`
    and polynomial order `polyorder`.
    """
    return savgol_filter(arr, window_length=window_length, polyorder=polyorder, mode='nearest')

5. Robust Lowess

from statsmodels.robust.robust_linear_model import RLM
from statsmodels.robust.robust_linear_model import HuberT

def rlowess_smooth(arr, frac=0.25):
    """
    Applies robust lowess smoothing to an array `arr` with smoothing parameter `frac`.
    """
    x = np.arange(len(arr))
    y = arr
    rlm_model = RLM(y, x, M=HuberT())
    rlm_results = rlm_model.fit()
    res = rlm_results.resid
    loess_model = lowess(res, x, frac=frac, is_sorted=True)
    return arr - loess_model[:, 1]

6. Robust Loess

from statsmodels.robust.robust_linear_model import RLM
from statsmodels.robust.robust_linear_model import HuberT
from statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess import lowess

def rloess_smooth(arr, frac=0.25, degree=2):
    """
    Applies robust loess smoothing to an array `arr` with smoothing parameter `frac`
    and polynomial degree `degree`.
    """
    x = np.arange(len(arr))
    y = arr
    rlm_model = RLM(y, x, M=HuberT())
    rlm_results = rlm_model.fit()
    res = rlm_results.resid
    loess_model = lowess(res, x, frac=frac, delta=0.01, return_sorted=False, frac_policy='symmetric', it=0, delta_policy='weighted', robust=True, return_std=False, conf_int=False, degree=degree)
    return arr - loess_model[:, 1]

以上是Python实现MATLAB平滑方法的代码示例，希望对你有所帮助。

用python实现matlab中的moving average、lowess、loess、sgolay平滑方法

好的，关于用 Python 实现 matlab 中的 moving average、lowess、loess、sgolay 平滑方法，我可以给您介绍一下：

1. Moving Average 平滑法

Moving Average 平滑法又叫滑动平均法，是一种最简单的平滑方法之一。它的实现思路是：将数据序列中的每个元素替换为它周围的一定数量（一般为 n 个）元素的平均值。

Python 实现代码示例：

import numpy as np

def moving_average(data, n):
    weights = np.repeat(1.0, n)/n
    sma = np.convolve(data, weights, 'valid')
    return sma

其中，data 是输入的一个数组，n 是滑动窗口的大小。

2. Lowess 平滑法

Lowess 平滑法是局部的回归方法，它使用多项式回归来平滑数据。它的实现思路是：在数据中选择一个窗口，对窗口内的数据进行多项式回归，然后通过拟合的多项式来预测每个数据点的值。

Python 实现代码示例：

from statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess import lowess

def lowess_smoothing(data, frac):
    smoothed = lowess(data, np.arange(len(data)), frac=frac)
    return smoothed[:, 1] # 返回平滑后的序列

其中，data 是输入的一个数组，frac 是平滑因子，控制着拟合的多项式的阶数。

3. Loess 平滑法

Loess 平滑法是 Lowess 平滑法的改进版，它也是一种局部回归方法，它使用三次样条函数来拟合数据。它的实现思路与 Lowess 平滑法类似。

Python 实现代码示例：

from statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess import lowess

def loess_smoothing(data, frac, it=3):
    smoothed = data
    for i in range(it):
        smoothed = lowess(smoothed, np.arange(len(data)), frac=frac)[:, 1]
    return smoothed

其中，data 是输入的一个数组，frac 是平滑因子，it 是迭代的次数。

4. Sgolay 平滑法

Sgolay 平滑法是一种基于多项式拟合的平滑方法，它通过在一个数据区间内拟合一个多项式函数，然后取该多项式函数在该区间内的平均值来完成平滑处理。它的实现思路是：在每个数据点的周围取一定数量的数据点，然后使用最小二乘法拟合一个多项式函数，并求出该多项式函数在该区间内的平均值。

Python 实现代码示例：

from scipy.signal import savgol_filter

def sgolay_smoothing(data, window_size, poly_order):
    smoothed = savgol_filter(data, window_size, poly_order)
    return smoothed

其中，data 是输入的一个数组，window_size 是窗口大小，poly_order 是多项式拟合的阶数。

以上就是四种常见的平滑方法的 Python 实现代码示例，希望对您有所帮助！