EWMA 平滑一维数组的代码

下面是一个简单的 Python 代码实现 EWMA 平滑一维数组：

def ewma(arr, alpha):
    n = len(arr)
    weights = np.exp(np.linspace(-alpha, 0, n))
    weights /= weights.sum()
    a = np.convolve(arr, weights, mode='full')[:n]
    a[:alpha] = a[alpha]
    return a

其中，`arr` 表示需要进行平滑的一维数组，`alpha` 表示平滑因子，`np` 是 NumPy 库。

这个函数首先计算指数加权移动平均的权重向量 `weights`，然后使用 `np.convolve` 函数对输入数组 `arr` 和权重向量 `weights` 进行卷积操作，得到平滑后的数组 `a`。最后，将前 `alpha` 个元素设置为 `a[alpha]`，返回平滑后的数组 `a`。

相关问题

def ewma(arr, alpha): n = len(arr) weights = np.exp(np.linspace(-alpha, 0, n)) weights /= weights.sum() a = np.convolve(arr, weights, mode='full')[:n] a[:alpha] = a[alpha] return a代码中

这段代码是用于计算指数加权移动平均（Exponential Weighted Moving Average，EWMA）的函数。其中，arr是一个一维数组，表示要计算移动平均的原始数据；alpha表示平滑因子，通常是一个小于1的实数。函数的实现过程如下：

1. 首先计算出要使用的权重，这里使用了一个指数级数来计算，具体来说，使用了np.exp(np.linspace(-alpha, 0, n))计算出了一个长度为n的指数级数，其中-n表示最早的数据点的权重，0表示最新的数据点的权重。

2. 然后将这些权重除以它们的总和，以确保它们的和为1。

3. 接下来，使用np.convolve函数将原始数据arr和权重weights卷积起来，从而得到移动平均序列a。这里使用了mode='full'参数来控制卷积的模式，从而保证计算结果的长度与原始数据一致。

4. 最后，将前alpha个元素设置为a[alpha]，这是为了避免移动平均序列的前几个数据点受到较大的偏差。

5. 返回计算出的移动平均序列a。