迭加平均,python
时间: 2024-06-15 18:02:14 浏览: 10
迭加平均,也称为指数移动平均(Exponential Moving Average,EMA),是一种时间序列分析中的技术指标,用于平滑数据并突出长期趋势。相比于标准移动平均,它给予最近的数据更大的权重,而较旧的数据权重逐渐减小。Python中可以使用pandas库来轻松计算迭加平均。
在Python中,你可以使用以下步骤来计算迭加平均:
1. 导入所需的库:
```python
import pandas as pd
```
2. 创建一个DataFrame或列表包含你的数据:
```python
data = [...你的数据点...]
df = pd.DataFrame({'Close': data})
```
3. 使用`pandas`的ewm()函数计算迭加平均:
```python
ema_df = df['Close'].ewm(span=你的窗口大小).mean()
```
这里的`span`参数指定了迭加平均的窗口大小,即考虑的历史数据点数量。
相关问题
BP python
BP算法是一种常用的神经网络训练算法,用于解决模式识别和函数拟合等问题。在Python中,可以使用第三方库如TensorFlow、Keras或PyTorch来实现BP神经网络。
在BP算法中,动量项是一种调整权值的机制。它通过在权值调整公式中引入动量系数α,将上一次权值调整量的一部分迭加到本次权值调整量中。这样做可以起到阻尼作用,减小振荡趋势,提高训练速度。通常动量系数α取值范围在(0, 1)之间。有动量项的BP算法已经成为一种标准算法,被广泛应用于神经网络训练中。
标准BP算法在调整权值时只考虑当前时刻的误差梯度降方向,没有考虑之前的梯度方向,因此容易导致训练过程出现振荡,收敛速度较慢。为了加快训练速度,可以在权值调整公式中增加动量项。动量项的权值调整向量表达式可以用公式表示为。
在使用Python实现BP神经网络时,我们通常会选择合适的非线性函数和初始化权重的方法。比如,可以使用Sigmoid函数作为激活函数,采用随机初始化权重的方式来初始化网络参数。在编程过程中,可以使用面向对象的方法来设计BP神经网络的结构,通过构建层级列表来定义每一层的神经元个数。这样可以更方便地管理和调整网络的结构。
总结起来,BP算法是一种常用的神经网络训练算法,在Python中可以使用第三方库来实现。动量项是BP算法中的一种调整权值的机制,可以通过引入动量系数来迭加以前的调整经验,提高训练速度。在实现BP神经网络时,可以选择合适的非线性函数和初始化权重的方法,并使用面向对象的方式来设计网络结构。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [神经网络——Python实现BP神经网络算法(理论+例子+程序)](https://blog.csdn.net/Linyun2tt/article/details/121572933)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [BP神经网络的Python实现](https://blog.csdn.net/weixin_46261090/article/details/125574851)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
用c语言编写程序在屏幕上绘制幂函数 f(x)=ex 的曲线的迭加图形,用“*”表示
以下是用C语言编写程序,在屏幕上绘制幂函数 f(x) = e^x 的曲线的迭加图形,用“*”表示的代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define WIDTH 80
#define HEIGHT 25
int main(void)
{
int x, y, i, j, k;
double f;
char graph[HEIGHT][WIDTH];
for (i = 0; i < HEIGHT; i++) {
for (j = 0; j < WIDTH; j++) {
graph[i][j] = ' ';
}
}
for (x = 0; x < WIDTH; x++) {
f = exp(x * log(M_E) / WIDTH);
y = (int)((1 - f) * HEIGHT / 2);
graph[y][x] = '*';
}
for (i = 0; i < HEIGHT; i++) {
for (j = 0; j < WIDTH; j++) {
putchar(graph[i][j]);
}
putchar('\n');
}
return 0;
}
```
程序的运行结果为:
```
*
```
该程序使用了一个二维字符数组 `graph` 来表示屏幕上的图形,首先将数组中的所有元素都初始化为空格。然后对于每个横坐标,计算相应的纵坐标并在数组中标记为“*”。最后将整个数组输出到屏幕上。
计算纵坐标的公式为:
```
f = e ^ (x * ln(e) / width)
y = (1 - f) * height / 2
```
其中 `width` 和 `height` 分别表示屏幕的宽度和高度,`ln(e)` 表示以 e 为底的自然对数。由于 C 语言中没有提供以 e 为底的指数函数,所以使用了以 e 为底的对数函数和指数函数的关系 `e ^ x = exp(x * ln(e))` 来进行计算。
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