Sintakse:
Slīdošo vidējo var aprēķināt dažādos veidos, kas ir šādi:
1. metode:
NumPy. cumsum ( )Tas atgriež elementu summu dotajā masīvā. Mēs varam aprēķināt mainīgo vidējo, dalot cumsum() izvadi ar masīva lielumu.
2. metode:
NumPy. un . vidēji ( )Tam ir šādi parametri.
a: dati masīva formā, kuriem jāaprēķina vidējais rādītājs.
ass: tās datu tips ir int, un tas ir izvēles parametrs.
svars: tas ir arī masīvs un izvēles parametrs. Tam var būt tāda pati forma kā 1-D formai. Viendimensijas gadījumā tam jābūt vienādam ar “a” masīva garumu.
Ņemiet vērā, ka, šķiet, NumPy nav standarta funkcijas, lai aprēķinātu mainīgo vidējo, tāpēc to var izdarīt ar citām metodēm.
3. metode:
Vēl viena metode, ko var izmantot, lai aprēķinātu mainīgo vidējo, ir:
piem. saplūst ( a , iekšā , režīmā = 'pilns' )Šajā sintaksē a ir pirmā ievades dimensija un v ir otrā ievades dimensijas vērtība. Mode ir izvēles vērtība, tā var būt pilna, vienāda un derīga.
01. piemērs:
Tagad, lai paskaidrotu vairāk par mainīgo vidējo Numpy, sniegsim piemēru. Šajā piemērā mēs izņemsim masīva mainīgo vidējo vērtību ar NumPy funkciju convolve. Tātad, mēs ņemsim masīvu “a” ar 1,2,3,4,5 kā tā elementiem. Tagad mēs izsauksim funkciju np.convolve un saglabāsim tās izvadi mūsu “b” mainīgajā. Pēc tam mēs izdrukāsim mūsu mainīgā “b” vērtību. Šī funkcija aprēķinās mūsu ievades masīva kustīgo summu. Mēs izdrukāsim rezultātu, lai redzētu, vai mūsu izvade ir pareiza vai nē.
Pēc tam mēs konvertēsim savu izvadi uz mainīgo vidējo, izmantojot to pašu konvolēšanas metodi. Lai aprēķinātu mainīgo vidējo, mums būs tikai jādala kustīgā summa ar paraugu skaitu. Taču galvenā problēma šeit ir tā, ka, tā kā šis ir mainīgais vidējais rādītājs, paraugu skaits nemitīgi mainās atkarībā no mūsu atrašanās vietas. Tātad, lai atrisinātu šo problēmu, mēs vienkārši izveidosim saucēju sarakstu, un mums tas jāpārvērš par vidējo.
Šim nolūkam esam inicializējuši citu saucēja mainīgo “denom”. Tas ir vienkārši, lai saprastu sarakstu, izmantojot diapazona triku. Mūsu masīvā ir pieci dažādi elementi, tāpēc paraugu skaits katrā vietā samazināsies no viena līdz pieciem un pēc tam atkal samazināsies no pieciem līdz vienam. Tātad, mēs vienkārši pievienosim divus sarakstus un saglabāsim tos parametrā “denom”. Tagad mēs izdrukāsim šo mainīgo, lai pārbaudītu, vai sistēma mums ir devusi patiesos saucējus. Pēc tam mēs sadalīsim savu kustīgo summu ar saucējiem un izdrukāsim, saglabājot izvadi mainīgajā “c”. Ļaujiet mums izpildīt mūsu kodu, lai pārbaudītu rezultātus.
imports nejutīgs kā piem.a = [ 1 , divi , 3 , 4 , 5 ]
b = piem. saplūst ( a , piem. onees_like ( a ) )
drukāt ( 'kustīgā summa' , b )
nosaukums = sarakstu ( diapazons ( 1 , 5 ) ) + sarakstu ( diapazons ( 5 , 0 , - 1 ) )
drukāt ( 'Saucēji' , nosaukums )
c = piem. saplūst ( a , piem. onees_like ( a ) ) / vārds
drukāt ( 'Slīdošais vidējais' , c )
Pēc veiksmīgas mūsu koda izpildes mēs saņemsim šādu izvadi. Pirmajā rindā mēs esam izdrukājuši “kustīgo summu”. Mēs redzam, ka mums ir “1” masīva sākumā un “5” beigās, tāpat kā mūsu sākotnējā masīvā. Pārējie skaitļi ir dažādu mūsu masīva elementu summas.
Piemēram, seši masīva trešajā rādītājā tiek iegūti, pievienojot 1, 2 un 3 no mūsu ievades masīva. Desmit uz ceturtā rādītāja nāk no 1, 2, 3 un 4. Piecpadsmit ir, summējot visus skaitļus utt. Tagad mūsu izvades otrajā rindā mēs esam izdrukājuši mūsu masīva saucējus.
No mūsu izvades mēs redzam, ka visi saucēji ir precīzi, kas nozīmē, ka mēs varam tos sadalīt ar mūsu kustīgo summu masīvu. Tagad pārejiet uz izvades pēdējo rindiņu. Pēdējā rindā mēs redzam, ka mūsu mainīgā vidējā masīva pirmais elements ir 1. Vidējais 1 ir 1, tāpēc mūsu pirmais elements ir pareizs. Vidējais 1+2/2 būs 1,5. Mēs redzam, ka mūsu izvades masīva otrais elements ir 1,5, tāpēc arī otrais vidējais ir pareizs. Vidējais 1,2,3 būs 6/3=2. Tas arī padara mūsu rezultātu pareizu. Tātad no izvades mēs varam teikt, ka esam veiksmīgi aprēķinājuši masīva mainīgo vidējo.
Secinājums
Šajā rokasgrāmatā mēs uzzinājām par mainīgajiem vidējiem: kas ir mainīgais vidējais, kāds ir tā lietojums un kā aprēķināt mainīgo vidējo. Mēs to detalizēti pētījām gan no matemātikas, gan programmēšanas viedokļa. Programmā NumPy nav noteiktas funkcijas vai procesa, lai aprēķinātu mainīgo vidējo. Bet ir dažādas citas funkcijas, ar kuru palīdzību mēs varam aprēķināt mainīgo vidējo. Mēs izveidojām piemēru, lai aprēķinātu mainīgo vidējo, un aprakstījām katru mūsu piemēra soli. Slīdošie vidējie lielumi ir noderīga pieeja nākotnes rezultātu prognozēšanai, izmantojot esošos datus.