python 0.17 ewma 与python 0.18 区别
时间: 2023-11-04 15:51:22 浏览: 47
在 Python 中,0.17 版本和 0.18 版本都是 pandas 库的版本。从 0.17 版本到 0.18 版本,pandas 库对 EWMA 进行了一些改进和更新。
在 pandas 0.17 版本中,EWMA 的计算方法是基于指定窗口大小的简单移动平均。它使用了指定的窗口大小来计算每个数据点的加权平均值。
而在 pandas 0.18 版本中,EWMA 的计算方法得到了改进。它引入了一个新的参数 `com`,用于指定 EWMA 的衰减因子。这个衰减因子可以通过公式 `com = 1 / (span + 1)` 来计算得到,其中 `span` 是指定的窗口大小。这种改进使得 EWMA 的计算更加灵活,可以根据需求调整衰减因子来平衡最近观测值和历史观测值之间的权重。
另外,在 pandas 0.18 版本中,EWMA 的函数名也由 `ewm` 改为了 `ewma`,以更加直观地表示其功能。
所以,总的来说,pandas 0.18 版本相对于 0.17 版本在 EWMA 的计算方法上进行了改进,并引入了新的参数 `com`,提供了更多的灵活性和自定义选项。
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python绘制EWMA控制图
要绘制EWMA(Exponentially Weighted Moving Average)控制图,你可以使用Python中的matplotlib库来完成。下面是一个简单的示例代码来绘制EWMA控制图:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def ewma(data, alpha):
# 计算EWMA值
ewma_values = [data[0]]
for i in range(1, len(data)):
ewma = alpha * data[i] + (1-alpha) * ewma_values[i-1]
ewma_values.append(ewma)
return ewma_values
def control_chart(data, alpha):
# 计算EWMA控制线
ewma_values = ewma(data, alpha)
ucl = np.mean(data) + 3 * np.std(data)
lcl = np.mean(data) - 3 * np.std(data)
# 绘制数据和控制线
plt.plot(data, label='Data')
plt.plot(ewma_values, label='EWMA')
plt.axhline(ucl, color='r', linestyle='--', label='UCL')
plt.axhline(lcl, color='r', linestyle='--', label='LCL')
plt.legend()
plt.xlabel('Sample')
plt.ylabel('Value')
plt.title('EWMA Control Chart')
plt.show()
# 示例数据
data = [10, 12, 14, 8, 10, 9, 11, 12, 13, 15, 8, 10, 12, 14]
alpha = 0.2
# 绘制EWMA控制图
control_chart(data, alpha)
```
在这个示例中,`ewma`函数计算了给定数据的EWMA值,`control_chart`函数计算了EWMA控制线,并使用matplotlib绘制了数据、EWMA值和控制线。你可以根据自己的数据和需要调整alpha值来绘制不同的EWMA控制图。
python EWMA
在Python中,EWMA是指数加权移动平均(Exponentially Weighted Moving Average)的缩写,是一种常用的时间序列预测方法。它适用于平稳或具有趋势的数据。在Python的pandas库中,可以使用ewm()函数来实现EWMA方法,并且可以通过不同的参数进行调整。比如,可以使用alpha参数来控制加权的程度,alpha越小表示对历史数据的权重越小,alpha越大表示对历史数据的权重越大。使用ewm()函数可以计算出EWMA的数值,并将其用于数据分析和预测。以下是一个示例代码:
```
import pandas as pd
# 生成一组示例数据
data = pd.Series([10, 8, 9, 12, 15, 14, 13, 11, 10, 9, 8, 10])
# 计算EWMA值,指定alpha参数为0.5
ewma_data = data.ewm(alpha=0.5).mean()
# 输出原始数据和EWMA数据
print("Original Data:\n", data)
print("\nEWMA Data:\n", ewma_data)
```
以上代码首先导入了pandas库,然后生成了一组示例数据。接着使用ewm()函数计算了alpha参数为0.5时的EWMA值,并将结果赋给了ewma_data变量。最后,通过打印输出原始数据和EWMA数据,可以查看计算结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [史上最通俗易懂的EWMA(指数加权移动平均)的参数解释以及程序代码](https://blog.csdn.net/qlkaicx/article/details/130718288)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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