一维移动平均法python

一维移动平均法是一种数据平滑方法，用于去除时间序列数据中的噪声。在Python中，可以使用以下代码实现一维移动平均法：

def moving_average(data, window_size):
    ma = []
    for i in range(len(data)):
        if i < window_size:
            ma.append(sum(data[:i+1]) / (i+1))
        else:
            ma.append(sum(data[i-window_size+1:i+1]) / window_size)
    return ma

这个函数接受两个参数：`data`表示要进行平滑处理的数据，`window_size`表示移动平均窗口的大小。函数遍历数据，并根据窗口大小计算每个点的移动平均值，并将结果存储在列表`ma`中。

相关问题

给一段用对称指数移动平均滤波法对一维数组的代码python

对称指数移动平均（SMA, Symmetric Moving Average）是一种平滑数据的技术，常用于金融领域去除噪声，得到更清晰的趋势线。以下是使用Python实现对一维数组进行SMA计算的一个简单例子：

import numpy as np

def symmetric_exponential_moving_average(data, window_size):
    # 确保窗口大小是奇数
    if window_size % 2 == 0:
        window_size += 1

    weights = np.ones(window_size) / window_size
    cumsum_weights = np.cumsum(weights)
    sma = (data[::-1] * cumsum_weights[::-1])[::-1].cumsum() * weights
    return sma

# 示例：
data_points = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
window_size = 5
filtered_data = symmetric_exponential_moving_average(data_points, window_size)

print("原始数据:", data_points)
print("SMA滤波后的数据:", filtered_data.tolist())

python一维数组平滑

在Python中，对一维数组（通常称为列表）进行平滑处理通常是指通过一些数学方法减少数据的波动性，使其看起来更平滑连续。常见的平滑算法有移动平均法、指数移动平均法（Exponential Moving Average, EMA）、加权平均等。

1. 移动平均法：取一段固定长度的数据窗口，计算其中每个元素值的平均作为新的值。例如，如果你想要5点滑动平均，会依次计算第1到第5个数的平均，然后移位到下一个位置，再计算新的5个数的平均。

import numpy as np

def moving_average(arr, window_size):
    return np.convolve(arr, np.ones(window_size), 'same') / window_size

arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
smoothed_arr = moving_average(arr, 3)  # 使用3点滑动平均

2. 指数移动平均(EWA)：它更重视最近的数据，并逐渐“遗忘”较旧的数据。Python可以利用`ewm`函数从`pandas`库实现：

import pandas as pd

df = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
ema = df.ewm(span=3).mean()