Numpy - convolve - घातीय चलती - औसत

हम्म्, ऐसा लगता है कि कार्यान्वयन करना आसान है, वास्तव में गलत हो जाना आसान है और स्मृति दक्षता पर अच्छी चर्चा को बढ़ावा दिया है, मुझे खुशी है कि अगर यह जानने का मतलब है कि कुछ सही किया गया है, तो रिचर्ड 20 सितंबर को 1 9 23 9। एक विशेष डोमेन विशिष्ट कार्य की कमी शायद कोर टीम के अनुशासन और निमापी के प्रधान निर्देश के लिए निष्ठा की वजह से एक एन-आयामी सरणी प्रकार प्रदान करने के साथ-साथ उन सरणियों को अनुक्रमणित करने, और कई मूलभूत उद्देश्यों की तरह कार्य करने के लिए, यह एक छोटा नहीं है, और नमुपी यह शानदार ढंग से करता है। बहुत बड़ा SciPy में डोमेन-विशिष्ट लाइब्रेरीज़ का एक बड़ा संग्रह होता है जिसे साइपेजी डेव्ज़ द्वारा उपपैकेज कहा जाता है - उदाहरण के लिए, संख्यात्मक अनुकूलन अनुकूलन, सिग्नल प्रोसेसिंग सिग्नल और इंटीग्रल कैलकुस को एकीकृत करता है। मेरा अनुमान है कि जिस कार्य के बाद आप कर रहे हैं वह कम से कम एक SciPy उपपैकेजों में है, हालांकि, मैं पहले SciPy Scikits के संकलन में प्रासंगिक वैज्ञानिकों की पहचान करेगा और देखेंगे वहां ब्याज का कार्य। सिसिकेट्स स्वतंत्र रूप से विकसित किए गए हैं जो नमुपी साइपी पर आधारित हैं और एक विशेष तकनीकी अनुशासन जैसे कि विज्ञान-छवि विज्ञान-सीख आदि को निर्देशित किया जाता है। इनमें से कई विशेष रूप से थे, संख्यात्मक अनुकूलन के लिए भयानक ओपनऑप अत्यधिक माना जाता था, परिपक्व परियोजनाएं लंबे थे अपेक्षाकृत नए वैज्ञानिकों के तहत रहने के लिए चुनने से पहले साइकोट्स होमपेज को ऊपर से 30 सूचियों के बारे में सूचियों में पसंद किया गया था, हालांकि कम से कम उनमें से कई सक्रिय विकास में नहीं रह गए हैं। इस सलाह के बाद आपको विज्ञान-टाइम्स की चीजों पर ले जाया जाएगा, हालांकि, यह पैकेज नहीं है अब सक्रिय विकास के तहत पंडों, एएएफएआईके, वास्तविक वास्तविक समय श्रृंखला पुस्तकालय बन गए हैं। पांडा के पास कई कार्य हैं जो कि चलती औसत की गणना के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, इनमें से सबसे आसान रोलिंगमैन है जो आप इतनी पसंद करते हैं.अब , सिर्ज़ ऑब्जेक्ट में फ़ंक्शन रोलिंगमेन पासिंग और एक विंडो आकार को कॉल करें जो नीचे मेरे उदाहरण में 10 दिन है। सत्यापित करें कि यह डब्ल्यू ओर्केड - उदाहरण के लिए मूल श्रृंखला में 10-15 अंकों की तुलना में रोलिंग अर्थ के साथ नई सीरीज बनायी जाती है। फ़ंक्शन रोलिंगमेन, लगभग एक दर्जन या अन्य फ़ंक्शन के साथ अनौपचारिक रूप से पांड्या दस्तावेज में समूहीकृत किया जाता है, जो कि एक दूसरे से चलने वाले विंडो फ़ंक्शन के तहत होता है , पंडों में संबंधित कार्यों के समूह को घातीय रूप से भारित कार्यों के रूप में संदर्भित किया जाता है जैसे ईवमा जो तीव्रता से भारित औसत चलने की गणना करता है तथ्य यह है कि इस दूसरे समूह को पहली चलती फ़ंक्शंस फ़ंक्शंस में शामिल नहीं किया गया है, क्योंकि यह तेजी से भारित रूपांतरण पर निर्भर नहीं है एक निश्चित लंबाई वाली खिड़की। 14 जनवरी को 6 38.technicalindicators 0 0 16। इस मॉड्यूल स्टॉक विश्लेषण करने के लिए कुछ तकनीकी संकेतक प्रदान करता है। इस मॉड्यूल स्टॉक का विश्लेषण करने के लिए कुछ तकनीकी संकेतक प्रदान करता है.जब मैं कर सकता हूँ मैं और अधिक जोड़ूँगा.अगर कोई चाहता है नए कोड या सुधार के सुझावों के साथ योगदान करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें। रिलेशनल स्ट्रेंथ इंडेक्स आरएसआई, आरओसी, एमए लिफाफे सरल मूविंग औसत एसएमए, वेटेड मूवी एनजी औसत WMA, घातीय मूविंग औसत एएमए बोलिन्जर बैंड्स बी, बीपी, बोलिन्जर बैंडविड्थ, बी.आईटी की आवश्यकता है। इस मॉड्यूल को विंडोज़ के तहत पायथन 2 7 3 और एनएमपी 1 6 के साथ किया गया था। मुझे पता है यह एक पुराना सवाल है, लेकिन यहां एक ऐसा समाधान है जो किसी भी अतिरिक्त डेटा संरचना या पुस्तकालयों का उपयोग नहीं करता है यह इनपुट सूची के तत्वों की संख्या में रैखिक है और मैं इसे किसी भी अन्य तरीके के बारे में नहीं सोच सकता है, वास्तव में अगर किसी को परिणाम आवंटित करने का बेहतर तरीका पता है , कृपया मुझे बताएं। नोट: यह एक सूची के बजाय एक नीची सरणी का उपयोग करने में अधिक तेज़ हो जाएगा, लेकिन मैं सभी निर्भरताओं को खत्म करना चाहता था यह बहु-थ्रेडेड निष्पादन द्वारा प्रदर्शन को सुधारना भी संभव होगा.फंक्शन मानता है कि इनपुट सूची एक आयामी, इसलिए सावधान रहें। आप चल रहे अर्थ की गणना कर सकते हैं। ठीक से, अंडाकार में एक दृढ़ समारोह शामिल है जिसे हम चीजों को गति देने के लिए इस्तेमाल कर सकते हैं चलने का मतलब एक सदिश के बराबर x के बराबर है जो एन लंबा है, सभी सदस्यों के बराबर 1 एन गु के लिए convolve के ई अंडाकार कार्यान्वयन में प्रारंभिक क्षणिक शामिल है, तो आपको पहले एन -1 अंक को निकालना होगा। मेरी मशीन पर, तेजी से संस्करण 20 से 30 गुना तेजी से, इनपुट वेक्टर की लंबाई और औसत खिड़की के आकार के आधार पर ध्यान दें कि convolve में एक समान मोड शामिल होता है जो लगता है जैसे प्रारंभिक क्षणिक समस्या को संबोधित करना चाहिए, लेकिन यह शुरुआत और समाप्ति के बीच को विभाजित करता है। यह अंत से क्षणिक को हटा देता है, और शुरुआत में एक भी नहीं है, मुझे लगता है प्राथमिकताओं की एक बात है, मुझे डेटा की बीटीडब्ल्यू में शून्य की ओर ढलान करने की कीमत पर उसी परिणामों की आवश्यकता नहीं है, यहां एक विध्वंस मोड के बीच अंतर को दिखाने के लिए एक कमांड है, वही, वैध प्लॉट 200, 50, 50, मोड में धुएं -10, 251 में मीटर के लिए मोड एम, 1, 1 1 पौराणिक तौर पर मोड, पीपलॉट और नीली आयातित लैपिस के साथ स्थानीय निचला केंद्र मार्च 24 14 13 13 मार्च को पंडित करना अधिक उपयुक्त है। NumPy या SciPy से इसके लिए रोलिंगमैन का कार्य आसानी से काम करता है इनपुट एक सरणी है जब यह भी एक NumPy सरणी देता है। किसी भी कस्टम शुद्ध पायथन कार्यान्वयन के साथ प्रदर्शन में रोलिंगमैन को हरा करना मुश्किल है। यहां दो प्रस्तावित समाधानों के साथ एक उदाहरण का प्रदर्शन दिया गया है। साथ ही सौदा कैसे करें बढ़त मूल्यों। मैं हमेशा सिग्नल प्रोसेसिंग फ़ंक्शन से परेशान हूं जो इनपुट सिग्नल की तुलना में अलग-अलग आकार के आउटपुट सिग्नल को वापस करता है, जब दोनों इनपुट और आउटपुट समान प्रकृति के होते हैं जैसे दोनों अस्थायी सिग्नल। यह संबंधित स्वतंत्र चर जैसे समय, आवृत्ति बनाने के साथ पत्राचार को तोड़ता है। साजिश या तुलना किसी भी प्रत्यक्ष मामले में नहीं, अगर आप भावना को साझा करते हैं, तो आप प्रस्तावित समारोह की अंतिम पंक्तियों को उसी रिटर्न वाई विंडोलेन -1 के रूप में बदलना चाह सकते हैं- खिड़कीलेन -1 ईसाई ओ रेली अगस्त 25 15 1 9 56. एट पार्टी के लिए देर हो चुकी है, लेकिन मैंने अपना खुद का छोटा फ़ंक्शन बना लिया है जो सिरों के आसपास या पैड के साथ शून्य के साथ लपेटता है जो तब औसत के साथ-साथ औसत खोजने के लिए भी उपयोग किए जाते हैं - रैखिक स्थान के बिंदुओं पर सिग्नल सिग्नल करता है अन्य विशेषताओं को प्राप्त करने के लिए इच्छित कोड को अनुकूलित करें। विधि सामान्यीकृत गाऊसी कर्नल के साथ एक सरल मैट्रिक्स गुणा है। जोड़ा सामान्य वितरित शोर के साथ एक sinusoidal संकेत पर एक साधारण उपयोग। यह प्रश्न अब भी बड़ा है जब नेक्सू ने पिछले महीने इसके बारे में लिखा था, लेकिन मुझे लगता है कि उनके कोड किन मामलों से संबंधित हैं, हालांकि, यह एक सरल चलती औसत है, क्योंकि यह उन आंकड़ों के पीछे के परिणामों के पीछे है जो मुझे लागू होते हैं मुझे लगता है कि अधिक संतोषजनक NumPy के तरीकों की तुलना में एक तरह से वैध और पूर्ण समानता प्राप्त करने के लिए एक समानांतर विधि के लिए एक समान दृष्टिकोण लागू करके प्राप्त किया जा सकता है। मेरा योगदान अपने डेटा के साथ अपने परिणामों को संरेखित करने के लिए एक केंद्रीय चल औसत का उपयोग करता है जब पूर्ण आकार की विंडो के लिए दो कुछ बिंदु उपलब्ध होते हैं इस्तेमाल करने के लिए, चलने वाली औसत क्रमिक रूप से बड़ी खिड़कियों से, सरणी के किनारों पर क्रमिक छोटे खिड़कियों से गिने जाते हैं, लेकिन यह एक कार्यान्वयन विवरण है। यह अपेक्षाकृत धीमी गति से है ईवॉज़ यह कन्वोलव का उपयोग करता है और संभवतया एक सच्चे पायथनिस्टा द्वारा बहुत अधिक हो सकता है, हालांकि, मेरा मानना ​​है कि यह विचार खड़ा है। 2 जनवरी को 0 उत्तर दिया गया है। अच्छा है लेकिन धीमी है जब विंडो की चौड़ाई बड़ी होती है कुछ जवाब अधिक प्रभावी एल्गोरिदम प्रदान करते हैं लेकिन किनारे के मूल्यों को संभालने में असमर्थ लगता है मैंने खुद एक एल्गोरिथ्म लागू किया है जो इस समस्या को अच्छी तरह से संभाल सकता है, अगर इस समस्या को घोषित किया गया है। इनपुट पैरामीटर विलय 2 खिड़की के रूप में सोचा जा सकता है 1. मुझे पता है कि यह कोड थोड़ा सा अपठनीय है यदि आप इसे उपयोगी पाते हैं और कुछ विस्तार चाहते हैं, कृपया मुझे बताएं और मैं इस उत्तर को अपडेट करूंगा क्योंकि एक स्पष्टीकरण लिखने के लिए मुझे बहुत समय लग सकता है, मुझे आशा है कि मैं इसे केवल तभी करूँ जब कोई ज़रूरत हो तो कृपया मेरी आलसी के लिए मुझे क्षमा करें। अगर केवल आप हैं अपने मूल संस्करण में दिलचस्पी.यह भी और अधिक अपठनीय है पहला समाधान सरणी के चारों ओर पिनिंग द्वारा किनारे की समस्या से छुटकारा दिलाता है, लेकिन दूसरा समाधान यहां पोस्ट किया जाता है जो इसे कठिन और प्रत्यक्ष तरीके से संभालता है। मेरे आखिरी वाक्य में मैं इंगित करने की कोशिश कर रहा थायह फ्लोटिंग प्वाइंट एरर में मदद करता है यदि दो वैल्यू लगभग परिमाण के समान क्रम हैं, तो जोड़ने से आपको कम सटीकता कम होती है यदि आप बहुत छोटी संख्या में बहुत बड़ी संख्या जोड़ते हैं कोड आसन्न मूल्यों को ऐसे तरीके से संयोजित करता है कि मध्यवर्ती रकम हमेशा चाहिए फ्लोटिंग प्वाइंट त्रुटि को कम करने के लिए परिमाण में काफी करीब रहें, कुछ भी नहीं बेवकूफ सबूत है, लेकिन इस पद्धति ने उत्पादन में प्रोजेक्ट्स में बहुत खराब तरीके से क्रियान्वित परियोजनाएं मयूर पटेल को 17 से 22 दिसंबर को सहेजी हैं। एलेलो एक मूल्य प्रति एक अतिरिक्त करने के बजाय, आप होंगे दो करना सबूत एक बिट-फ्लिपिंग समस्या के समान है, हालांकि, इस उत्तर का मुद्दा प्रदर्शन को जरूरी नहीं है, लेकिन 64-बिट मानों की औसतता के लिए स्मृति उपयोग कैश में 64 तत्वों से अधिक नहीं होगा, इसलिए यह स्मृति में अनुकूल है उपयोग के रूप में अच्छी तरह से मयूर पटेल 2 9 14 14 17 04