滑动平均_滑动窗口问题最简单的教程
时间: 2023-11-18 18:03:45 浏览: 10
滑动平均(Moving Average)是一种常见的数据处理方法,它可以用于平滑时间序列数据,去除噪声,提取趋势等。滑动平均的本质是对一段时间内的数据取平均值,然后移动一定的窗口长度,再重新取平均值,如此重复进行,直到处理完所有的数据点。
下面是一个简单的滑动平均的实现代码。
```python
def moving_average(data, window_size):
"""
滑动平均函数
:param data: 原始数据序列
:param window_size: 窗口大小
:return: 平均后的数据序列
"""
result = []
for i in range(len(data) - window_size + 1):
result.append(sum(data[i:i+window_size]) / window_size)
return result
```
上面的代码中,`data` 是原始的数据序列,`window_size` 是滑动窗口的大小。函数返回的是平均后的数据序列。
下面是一个简单的例子,演示如何使用上面的函数进行滑动平均处理。
```python
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
window_size = 3
result = moving_average(data, window_size)
print(result)
```
运行结果如下:
```
[2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0]
```
上面的例子中,原始数据序列是 `[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]`,窗口大小是 3。对于第一个窗口 `[1, 2, 3]`,取平均值为 `2.0`;对于第二个窗口 `[2, 3, 4]`,取平均值为 `3.0`,依此类推,直到处理完所有的数据点。
上面的代码只是一个简单的实现,还有很多优化的空间,比如可以使用numpy来进行加速。同时,滑动平均还有很多变种,比如指数加权滑动平均等,这些都需要根据具体的应用场景进行选择。
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