求用RTS平滑对m行n列数据每列进行处理的代码,处理后新得到数据的首尾行为0的数据用原数据进行填充
时间: 2023-11-30 11:04:49 浏览: 33
可以使用numpy库来实现对数据进行平滑处理并填充首尾行为0的操作。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
def rts_smooth(data):
m, n = data.shape # 获取数据的行列数
# 平滑处理
smoothed_data = np.zeros((m, n)) # 创建一个全零数组,用于存储平滑后的数据
for i in range(n):
smoothed_data[:, i] = np.convolve(data[:, i], [1, 2, 1], mode='same') / 4
# 填充首尾行为0的数据
smoothed_data[0, :] = data[0, :]
smoothed_data[-1, :] = data[-1, :]
return smoothed_data
```
在上述代码中,我们使用了numpy库中的`convolve`函数来进行平滑处理,使用了一个简单的平滑滤波器`[1, 2, 1]`。`mode='same'`参数保证了平滑后的数据与原数据具有相同的长度。
最后,我们将首尾行的数据替换为原始数据,以满足填充要求。
你可以将你的数据传递给`rts_smooth`函数进行处理,并获取平滑后的结果。注意,这里假设输入的数据是一个二维numpy数组,其中每一行代表一个时间步,每一列代表一个特征。
相关问题
求python代码,并且为了避免首尾出现0要求用原数据填充
以下是一个用Python实现的对m行n列列表每一列进行rts平滑处理的代码示例:
```python
import numpy as np
def rts_smooth(data, window_size):
m, n = data.shape
smoothed_data = np.copy(data) # 创建一个与原数组相同的副本,用于存储平滑后的数据
# 遍历每一列
for j in range(n):
# 使用原数据填充每一列首尾的窗口大小一半的位置
fill_value = np.concatenate((data[0, j] * np.ones(window_size // 2),
data[:, j],
data[-1, j] * np.ones(window_size // 2)))
# 遍历每一行
for i in range(window_size // 2, m + window_size // 2):
# 取窗口内的数据进行平均值计算
smoothed_data[i - window_size // 2, j] = np.mean(fill_value[i - window_size // 2:i + window_size // 2 + 1])
return smoothed_data
# 示例用法
data = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
window_size = 3
smoothed_data = rts_smooth(data, window_size)
print(smoothed_data)
```
请注意,上述代码使用了NumPy库来进行数组操作和计算。在代码中,我们使用`np.copy()`函数创建了一个原数组的副本,以避免改变原始数据。在每一列的平滑过程中,我们使用`np.concatenate()`函数将原数据填充到窗口首尾,以避免出现0。最后,我们打印出平滑后的数据`smoothed_data`。你可以根据具体的数据和窗口大小进行调整。
smoothdata函数是怎么处理一列数据的首尾值的
在`rts_smooth`函数中,对于一列数据的首尾值的处理如下:
```python
smoothed_data[:half_window] = data[:half_window]
smoothed_data[data_length - half_window:] = data[data_length - half_window:]
```
这段代码将原始数据的首尾`half_window`个值直接赋给平滑后的结果。这样做是为了保持首尾值不受平滑处理的影响。
其中,`half_window`是窗口大小的一半,用于指示要处理的数据窗口的边界。`smoothed_data[:half_window]`表示平滑后的结果中的前`half_window`个值,将被原始数据的前`half_window`个值替换。同样,`smoothed_data[data_length - half_window:]`表示平滑后的结果中的最后`half_window`个值,将被原始数据的最后`half_window`个值替换。
这样的处理方式确保了平滑后的结果不会影响原始数据的首尾值。
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