用python实现matlab中的moving average、lowess、loess、sgolay平滑方法
时间: 2023-06-01 10:04:56 浏览: 75
好的,这些平滑方法在Python中可以通过使用NumPy和SciPy库实现。以下是对应的实现方式:
1. moving average:可以使用numpy中的convolve函数实现,具体代码如下:
```python
import numpy as np
def moving_average(data, window_size):
window = np.ones(int(window_size))/float(window_size)
return np.convolve(data, window, 'valid')
```
2. lowess:可以使用statsmodels库中的lowess函数,具体代码如下:
```python
import statsmodels.api as sm
def lowess_smoothing(x, y, frac):
lowess = sm.nonparametric.lowess(y, x, frac=frac)
return lowess[:, 1]
```
3. loess:也可以使用statsmodels库中的loess函数,需要先安装statsmodels提供的软件包。以下是具体代码:
```python
import statsmodels as sm
def loess_smoothing(x, y, frac):
lowess = sm.nonparametric.smoothers_lowess.lowess(y, x, frac=frac)
return lowess[:, 1]
```
4. sgolay:可以使用SciPy库中的savgol_filter函数实现,具体代码如下:
```python
from scipy.signal import savgol_filter
def sgolay_smoothing(data, window_size, order):
return savgol_filter(data, window_size, order)
```
希望能够满足您的需求。