在Python中,可以使用NumPy和pandas库来实现移动平均。 使用NumPy库: 使用NumPy库: 上述代码中,moving_average函数接受一个数据列表和窗口大小作为参数。它使用np.repeat函数创建一个权重数组,然后使用np.convolve函数计算移动平均值。最后,打印出移动平均结果。 使用pandas库: 使用pandas库: 上述代码中,
importnumpyasnpdefsimple_moving_average(data,window_size):""" 计算简单移动平均 :param data: 输入数据 :param window_size: 窗口大小 :return: 移动平均数组 """returnnp.convolve(data,np.ones(window_size)/window_size,mode='valid')# 示例数据data=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]window_size=3# 计算...
# Program to calculate moving average using numpyimportnumpyasnparr=[1,2,3,7,9]window_size=3i=0# Initialize an empty list to store moving averagesmoving_averages=[]# Loop through the array t o#consider every window of size 3whilei<len(arr)-window_size+1:# Calculate the average of cu...
# 导入必要的库importnumpyasnpimportpandasaspd# 创建样本数据np.random.seed(0)data=np.random.randn(100)# 定义移动平均的函数defmoving_average(data,window_size):""" 计算给定数据的移动平均 :param data: 一维数组或者Pandas Series :param window_size: 移动窗口的大小 :return: 移动平均的结果 """series...
Python中滑动平均算法(Moving Average)方案: #!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-importnumpyasnp# 等同于MATLAB中的smooth函数,但是平滑窗口必须为奇数。# yy = smooth(y) smooths the data in the column vector y ..# The first few elements of yy are given by# yy(1) = y(1)# ...
import numpy as np # 示例数据 prices = np.array([115, 120, 123, 122, 121, 125, 127, 130, 133, 131]) # 计算5天的简单移动平均线(SMA)和指数移动平均线(EMA) # 5天的SMA n_sma = 5 sma_5_day = np.mean(prices[-n_sma:]) # 5天的EMA n_ema = 5 alpha = 2 / (n_ema + ...
这样可以看出moving average的定义和这个表达式非常相像,只要我们将h[N]定义为N代表移动窗口的宽度,而h[N]的每个元素就是1/N,这样就将y[k]表示为moving average了 defmovingaverage(values,window):weigths=np.repeat(1.0,window)/window smas=np.convolve(values,weigths,'valid')returnsmas# as a numpy array...
似乎没有函数可以简单地计算 numpy/scipy 上的移动平均值,从而导致 复杂的解决方案。 我的问题有两个: (正确)使用 numpy 实现移动平均线的最简单方法是什么? 既然这看起来不简单且容易出错,那么是否有充分的理由不将 电池包含 在这种情况下? 原文由 loopbackbee 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 python...
pip install numpy matplotlib 接着,在你的Python脚本或Jupyter Notebook中导入这两个库: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt 数据准备 为了演示,我们可以创建一些模拟的数据作为示例。这里我们生成一个包含100个点的数组,每个点代表一天的股票收盘价: ...
指数移动平均线(exponential moving average)是另一种技术指标。指数移动平均线使用的权重是指数衰减的。对历史数据点赋予的权重以指数速度减小,但不会到达0。在计算权重的过程中使用 exp 和 linspace 函数。 1)先了解numpy中的exp 和 linspace 函数 x = np.arange(5) ...