Sintaksė:
Slenkamąjį vidurkį galime apskaičiuoti įvairiais būdais, kurie yra tokie:
1 būdas:
NumPy. cumsum ( )Jis grąžina nurodyto masyvo elementų sumą. Slenkamąjį vidurkį galime apskaičiuoti padalydami cumsum() išvestį iš masyvo dydžio.
2 būdas:
NumPy. ir . vidutinis ( )Jis turi šiuos parametrus.
a: duomenys masyvo pavidalu, kurių vidurkis turi būti apskaičiuojamas.
ašis: jos duomenų tipas yra int ir tai yra pasirenkamas parametras.
svoris: tai taip pat yra masyvas ir pasirenkamas parametras. Jis gali būti tokios pat formos kaip 1-D forma. Vienmatis masyvas turi būti tokio pat ilgio kaip ir „a“ masyvo.
Atkreipkite dėmesį, kad atrodo, kad NumPy nėra standartinės funkcijos slankiajam vidurkiui apskaičiuoti, todėl tai galima padaryti kitais metodais.
3 būdas:
Kitas metodas, kurį galima naudoti slankiajam vidurkiui apskaičiuoti, yra:
pvz. susisukti ( a , in , režimu = 'pilnas' )Šioje sintaksėje a yra pirmasis įvesties matmuo, o v yra antrasis įvesties matmens reikšmė. Režimas yra neprivaloma reikšmė, ji gali būti pilna, tokia pati ir galiojanti.
01 pavyzdys:
Dabar, norėdami daugiau paaiškinti apie slankųjį vidurkį Numpy, pateikiame pavyzdį. Šiame pavyzdyje išimsime slankųjį masyvo vidurkį su NumPy convolve funkcija. Taigi, imsime masyvą „a“, kurio elementai yra 1,2,3,4,5. Dabar iškviesime funkciją np.convolve ir išsaugosime jos išvestį savo „b“ kintamajame. Po to išspausdinsime savo kintamojo „b“ reikšmę. Ši funkcija apskaičiuos judančią mūsų įvesties masyvo sumą. Mes išspausdinsime išvestį, kad pamatytume, ar mūsų išvestis yra teisinga, ar ne.
Po to mes konvertuosime savo išvestį į slankųjį vidurkį naudodami tą patį konvolavimo metodą. Norėdami apskaičiuoti slankųjį vidurkį, tereikia slankiąją sumą padalyti iš imčių skaičiaus. Tačiau pagrindinė problema yra ta, kad, kadangi tai yra slenkamasis vidurkis, mėginių skaičius nuolat kinta priklausomai nuo vietos, kurioje esame. Taigi, norėdami išspręsti šią problemą, tiesiog sukursime vardiklių sąrašą ir turėsime jį paversti vidurkiu.
Tuo tikslu mes inicijavome kitą vardiklio kintamąjį „denom“. Sąrašą suprasti paprasta naudojant diapazono triuką. Mūsų masyvą sudaro penki skirtingi elementai, todėl mėginių skaičius kiekvienoje vietoje sumažės nuo vieno iki penkių, o vėliau – nuo penkių iki vieno. Taigi, mes tiesiog pridėsime du sąrašus ir išsaugosime juos savo parametre „denom“. Dabar išspausdinsime šį kintamąjį, kad patikrintume, ar sistema suteikė mums tikrus vardiklius, ar ne. Po to savo judančią sumą padalinsime su vardikliais ir atspausdinsime išsaugodami išvestį kintamajame „c“. Vykdykime savo kodą, kad patikrintume rezultatus.
importuoti nelygus kaip pvz.a = [ 1 , du , 3 , 4 , 5 ]
b = pvz. susisukti ( a , pvz. tie_patinka ( a ) )
spausdinti ( 'Judanti suma' , b )
vardas = sąrašą ( diapazonas ( 1 , 5 ) ) + sąrašą ( diapazonas ( 5 , 0 , - 1 ) )
spausdinti ( 'Vardikliai' , vardas )
c = pvz. susisukti ( a , pvz. tie_patinka ( a ) ) / vardas
spausdinti ( 'Kintantis vidurkis ' , c )
Sėkmingai įvykdę mūsų kodą, gausime tokią išvestį. Pirmoje eilutėje atspausdinome „Judančioji suma“. Matome, kad masyvo pradžioje turime „1“, o pabaigoje – „5“, kaip ir pradiniame masyve. Likę skaičiai yra skirtingų mūsų masyvo elementų sumos.
Pavyzdžiui, šeši trečiajame masyvo indekse gaunami pridedant 1, 2 ir 3 iš mūsų įvesties masyvo. Dešimt ant ketvirtojo indekso gaunama iš 1, 2, 3 ir 4. Penkiolika gaunama susumavus visus skaičius ir pan. Dabar antroje išvesties eilutėje atspausdinome savo masyvo vardiklius.
Iš mūsų išvesties matome, kad visi vardikliai yra tikslūs, o tai reiškia, kad galime juos padalinti naudodami judančių sumų masyvą. Dabar pereikite prie paskutinės išvesties eilutės. Paskutinėje eilutėje matome, kad pirmasis mūsų slankiojo vidurkio masyvo elementas yra 1. Vidutinis 1 yra 1, todėl pirmasis mūsų elementas yra teisingas. 1+2/2 vidurkis bus 1,5. Matome, kad antrasis mūsų išvesties masyvo elementas yra 1,5, todėl antrasis vidurkis taip pat yra teisingas. 1,2,3 vidurkis bus 6/3=2. Tai taip pat daro mūsų išvestį teisingą. Taigi iš išvesties galime pasakyti, kad sėkmingai apskaičiavome slenkamąjį masyvo vidurkį.
Išvada
Šiame vadove sužinojome apie slankiuosius vidurkius: kas yra slankusis vidurkis, kokia jo paskirtis ir kaip apskaičiuoti slenkamąjį vidurkį. Mes jį išsamiai ištyrėme tiek matematiniu, tiek programavimo požiūriu. NumPy nėra konkrečios funkcijos ar proceso slankiajam vidurkiui apskaičiuoti. Tačiau yra įvairių kitų funkcijų, kurių pagalba galime apskaičiuoti slankųjį vidurkį. Padarėme pavyzdį slankiajam vidurkiui apskaičiuoti ir aprašėme kiekvieną pavyzdžio žingsnį. Slenkamieji vidurkiai yra naudingas būdas prognozuoti būsimus rezultatus, naudojant esamus duomenis.