المتوسط ​​المتحرك Numpy

بناء الجملة:

يمكننا حساب المتوسط ​​المتحرك بعدة طرق وهي كالتالي:

طريقة 1:

تقوم بإرجاع مجموع العناصر في المصفوفة المحددة. يمكننا حساب المتوسط ​​المتحرك بقسمة ناتج cumsum () على حجم المصفوفة.

الطريقة الثانية:

لديها المعلمات التالية.

أ: بيانات في شكل مصفوفة يتم حساب متوسطها.

المحور: نوع البيانات الخاص به هو int وهو معلمة اختيارية.

الوزن: هو أيضًا مصفوفة ومعلمة اختيارية. يمكن أن يكون له نفس شكل الشكل أحادي الأبعاد. في حالة البعد الواحد ، يجب أن يكون له نفس طول المصفوفة 'a'.

لاحظ أنه يبدو أنه لا توجد وظيفة قياسية في NumPy لحساب المتوسط ​​المتحرك بحيث يمكن القيام به بواسطة بعض الطرق الأخرى.

الطريقة الثالثة:

هناك طريقة أخرى يمكن استخدامها لحساب المتوسط ​​المتحرك وهي:

في هذه الصيغة ، a هو أول بعد إدخال و v هو ثاني قيمة بعدية للإدخال. الوضع هو القيمة الاختيارية ، يمكن أن يكون ممتلئًا ونفسًا وصالحًا.

المثال رقم 01:

الآن ، لشرح المزيد عن المتوسط ​​المتحرك في Numpy ، دعنا نعطي مثالاً. في هذا المثال ، سنخرج المتوسط ​​المتحرك لمصفوفة مع وظيفة الالتفاف لـ NumPy. لذلك ، سوف نأخذ المصفوفة 'a' مع 1،2،3،4،5 كعناصرها. الآن ، سوف نستدعي الدالة np.convolve ونخزن ناتجها في المتغير 'b' الخاص بنا. بعد ذلك سنطبع قيمة المتغير 'ب'. ستحسب هذه الدالة المجموع المتحرك لمصفوفة الإدخال. سنقوم بطباعة الإخراج لمعرفة ما إذا كان الإخراج الخاص بنا صحيحًا أم لا.

بعد ذلك ، سنقوم بتحويل ناتجنا إلى المتوسط ​​المتحرك باستخدام نفس طريقة الالتفاف. لحساب المتوسط ​​المتحرك ، سيتعين علينا فقط قسمة المبلغ المتحرك على عدد العينات. لكن المشكلة الرئيسية هنا هي أنه نظرًا لأن هذا متوسط ​​متحرك ، فإن عدد العينات يتغير باستمرار اعتمادًا على الموقع الذي نتواجد فيه. لذا ، لحل هذه المشكلة ، سننشئ ببساطة قائمة بالمقامرين ونحتاج إلى تحويلها إلى متوسط.

لهذا الغرض ، قمنا بتهيئة متغير آخر للمقام. إنه سهل لفهم القائمة باستخدام خدعة النطاق. تحتوي المصفوفة لدينا على خمسة عناصر مختلفة ، لذا فإن عدد العينات في كل مكان سينتقل من واحد إلى خمسة ثم يتراجع من خمسة إلى واحد. لذلك ، سنقوم ببساطة بإضافة قائمتين معًا وسنخزنهما في معامل 'فئة'. الآن ، سنقوم بطباعة هذا المتغير للتحقق مما إذا كان النظام قد أعطانا القواسم الحقيقية أم لا. بعد ذلك ، نقسم المجموع المتحرك على المقامات ونطبعه بتخزين الناتج في المتغير 'c'. دعونا ننفذ الكود الخاص بنا للتحقق من النتائج.

بعد التنفيذ الناجح لشفرتنا ، سنحصل على الإخراج التالي. في السطر الأول ، قمنا بطباعة 'Moving Sum'. يمكننا أن نرى أن لدينا '1' في البداية و '5' في نهاية المصفوفة ، تمامًا كما كان لدينا في المصفوفة الأصلية. باقي الأرقام هي مجموع العناصر المختلفة للمصفوفة الخاصة بنا.

على سبيل المثال ، ستة في الفهرس الثالث للمصفوفة تأتي من إضافة 1،2 و 3 من مصفوفة الإدخال لدينا. عشرة في الفهرس الرابع تأتي من 1 ، 2 ، 3 و 4. يأتي خمسة عشر من جمع كل الأرقام معًا ، وهكذا. الآن ، في السطر الثاني من الناتج ، قمنا بطباعة مقامات المصفوفة الخاصة بنا.

من مخرجاتنا ، يمكننا أن نرى أن جميع المقامات دقيقة ، مما يعني أنه يمكننا تقسيمها باستخدام مصفوفة المجموع المتحرك. الآن ، انتقل إلى السطر الأخير من الإخراج. في السطر الأخير ، يمكننا أن نرى أن العنصر الأول من مصفوفة المتوسط ​​المتحرك لدينا هو 1. متوسط ​​1 هو 1 ، لذا فإن العنصر الأول لدينا صحيح. متوسط ​​1 + 2/2 سيكون 1.5. يمكننا أن نرى أن العنصر الثاني من مصفوفة المخرجات لدينا هو 1.5 وبالتالي فإن المعدل الثاني صحيح أيضًا. متوسط ​​1،2،3 سيكون 6/3 = 2. كما أنه يجعل ناتجنا صحيحًا. لذلك ، من الناتج ، يمكننا القول أننا قد نجحنا في حساب المتوسط ​​المتحرك لصفيف.

استنتاج

في هذا الدليل ، تعلمنا عن المتوسطات المتحركة: ما هو المتوسط ​​المتحرك ، وما هي استخداماته ، وكيفية حساب المتوسط ​​المتحرك. درسناها بالتفصيل من وجهة نظر رياضية وبرمجية. في NumPy ، لا توجد وظيفة أو عملية محددة لحساب المتوسط ​​المتحرك. ولكن هناك وظائف أخرى مختلفة يمكننا من خلالها حساب المتوسط ​​المتحرك. قمنا بعمل مثال لحساب المتوسط ​​المتحرك ووصفنا كل خطوة في مثالنا. تعد المتوسطات المتحركة طريقة مفيدة للتنبؤ بالنتائج المستقبلية بمساعدة البيانات الموجودة.