def ewma(arr, alpha): n = len(arr) weights = np.exp(np.linspace(-alpha, 0, n)) weights /= weights.sum() a = np.convolve(arr, weights, mode='full')[:n] a[:alpha] = a[alpha] return a代码中
时间: 2024-04-06 15:31:48 浏览: 15
这段代码是用于计算指数加权移动平均(Exponential Weighted Moving Average,EWMA)的函数。其中,arr是一个一维数组,表示要计算移动平均的原始数据;alpha表示平滑因子,通常是一个小于1的实数。函数的实现过程如下:
1. 首先计算出要使用的权重,这里使用了一个指数级数来计算,具体来说,使用了np.exp(np.linspace(-alpha, 0, n))计算出了一个长度为n的指数级数,其中-n表示最早的数据点的权重,0表示最新的数据点的权重。
2. 然后将这些权重除以它们的总和,以确保它们的和为1。
3. 接下来,使用np.convolve函数将原始数据arr和权重weights卷积起来,从而得到移动平均序列a。这里使用了mode='full'参数来控制卷积的模式,从而保证计算结果的长度与原始数据一致。
4. 最后,将前alpha个元素设置为a[alpha],这是为了避免移动平均序列的前几个数据点受到较大的偏差。
5. 返回计算出的移动平均序列a。
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就我的例子,请修改增大的方法: last_10_ewma = forestdata.iloc[-10:, :].ewm(alpha=0.5).mean() forestdata = forestdata.append(last_10_ewma.iloc[-1,:],ignore_index = True)
针对你的例子,如果你想要增大滑动窗口的大小,可以将`-10`改为一个更大的值,例如`-20`或`-30`,来扩大滑动窗口的长度。具体来说,可以修改为以下代码:
```python
last_30_ewma = forestdata.iloc[-30:, :].ewm(alpha=0.5).mean()
forestdata = forestdata.append(last_30_ewma.iloc[-1,:],ignore_index = True)
```
这样可以利用更多的历史数据来进行预测,提高模型的预测精度。不过需要注意的是,增加滑动窗口的长度会增加模型的计算复杂度和内存消耗,需要根据实际情况进行调整。同时也需要考虑滑动步长等参数的设置,以保证每个时间点都有足够的历史数据来进行预测。
请把均值的方法 :last_10_average = forestdata.iloc[-5:, :].mean() 改为EWMA方法
可以使用 `pandas` 库的 `ewm()` 函数来实现指数加权移动平均。下面是将 `last_10_average` 改为 EWMA 方法的代码示例:
```
# 计算 EWMA 均值
last_10_ewma = forestdata.iloc[-5:, :].ewm(alpha=0.5).mean()
```
其中,`alpha` 是平滑系数,取值范围为 0 到 1 之间,根据实际情况进行调整。这里我设置为 0.5,您可以根据实际情况进行调整。