python convolve 计算滑动平均之后再画出折线图
时间: 2023-10-25 16:19:06 浏览: 34
可以通过以下代码实现:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# 计算滑动平均
window_size = 10
window = np.ones(window_size)/float(window_size)
y_avg = np.convolve(y, window, 'same')
# 画出折线图
plt.plot(x, y, label='Original')
plt.plot(x, y_avg, label='Moving Average')
plt.legend()
plt.show()
```
这段代码可以计算滑动平均并画出原始数据和平均后的折线图。
相关问题
python convolve 计算滑动平均的代码
可以使用numpy中的convolve函数来计算滑动平均,代码如下:
```python
import numpy as np
def moving_average(data, window):
weights = np.repeat(1.0, window) / window
convolved = np.convolve(data, weights, 'valid')
return convolved
```
其中,data为输入数据,window为窗口大小。
convolve滑动平均滤波 C++
根据提供的引用内容,我们可以了解到Python中的滑动平均滤波是基于Numpy.convolve实现的。而对于C++,我们可以使用OpenCV库中的filter2D函数来实现滑动平均滤波。
以下是使用OpenCV库中的filter2D函数实现滑动平均滤波的C++代码:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat src = imread("test.jpg");
if (src.empty())
{
cout << "Could not open or find the image!\n" << endl;
return -1;
}
Mat dst;
int kernel_size = 3;
Mat kernel = Mat::ones(kernel_size, kernel_size, CV_32F) / (float)(kernel_size * kernel_size);
filter2D(src, dst, -1, kernel, Point(-1, -1), 0, BORDER_DEFAULT);
imshow("Source Image", src);
imshow("Filtered Image", dst);
waitKey(0);
return 0;
}
```
在上述代码中,我们首先读取了一张图片,然后定义了一个3x3的卷积核,通过filter2D函数对原图进行滑动平均滤波,最后将滤波后的图像显示出来。