滑动平均_滑动窗口问题最简单的教程

滑动平均是一种常见的数据处理技术，它可以用来平滑处理时间序列数据，去除噪声和异常值，提取出数据的趋势和周期性变化。滑动窗口是实现滑动平均的一种方式，它将一个固定大小的窗口应用于时间序列数据，每次移动一个时间步长，计算窗口内数据的平均值。

下面是一个简单的教程，介绍如何使用Python实现滑动窗口滑动平均：

1. 导入必要的库

import numpy as np
import pandas as pd

2. 定义时间序列数据

data = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]

3. 定义窗口大小和时间步长

window_size = 3
stride = 1

4. 定义滑动窗口函数

def sliding_window(data, window_size, stride):
    windows = []
    for i in range(0, len(data) - window_size + 1, stride):
        windows.append(data[i:i+window_size])
    return windows

5. 计算滑动平均值

windows = sliding_window(data, window_size, stride)
averages = np.mean(windows, axis=1)

6. 输出结果

print("原始数据：", data)
print("滑动窗口：", windows)
print("滑动平均：", averages)

输出结果：

原始数据： [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
滑动窗口： [[10, 20, 30], [20, 30, 40], [30, 40, 50], [40, 50, 60], [50, 60, 70], [60, 70, 80], [70, 80, 90], [80, 90, 100]]
滑动平均： [20. 30. 40. 50. 60. 70. 80. 90.]

这里我们使用了numpy库中的mean函数来计算窗口数据的平均值，axis=1表示沿着行方向计算平均值，即每个窗口的平均值。可以根据需要修改窗口大小和时间步长，以及计算平均值的方式和参数。