Moving Average Matplotlib

Einführung matplotlib ist eine Python-2D-Plotbibliothek, die Publikationsqualitätszahlen in einer Vielzahl von Hardcopyformaten und interaktiven Umgebungen über Plattformen hinweg produziert. Matplotlib kann in Python-Skripten, der Python - und ipython-Shell (ala MATLAB reg oder Mathematica reg8224), Webanwendungsservern und sechs grafischen Benutzeroberflächen-Toolkits verwendet werden. Matplotlib versucht einfache Dinge einfach und schwer zu machen. Sie können Plots, Histogramme, Potenzspektren, Balkendiagramme, Fehlerdiagramme, Scatterplots usw. mit nur wenigen Zeilen Code erstellen. Eine Stichprobe finden Sie in den Screenshots. Thumbnail-Galerie und Beispieleverzeichnis Für das einfache Plotten bietet die pyplot-Schnittstelle eine MATLAB-ähnliche Schnittstelle, insbesondere in Kombination mit IPython. Für den Power User haben Sie die volle Kontrolle über Linienstile, Font-Eigenschaften, Achseneigenschaften, etc. über eine objektorientierte Schnittstelle oder über eine Reihe von Funktionen, die den MATLAB-Benutzern bekannt sind. John Hunter (1968-2012) Am 28. August 2012, John D. Hunter, der Schöpfer von Matplotlib, starb an Komplikationen, die sich aus Krebsbehandlung, nach einem kurzen, aber intensiven Kampf mit dieser schrecklichen Krankheit. John ist überlebt von seiner Frau Miriam, seinen drei Töchtern Rahel, Ava und Clara, seinen Schwestern Layne und Mary und seiner Mutter Sarah. Wenn Sie von Johns vielen Beiträgen profitiert haben, sagen Sie bitte Dank in der Weise, die am wichtigsten für ihn wäre. Bitte bedenkt eine Spende für das John Hunter Technology Fellowship. Installationsdokumentation Dies ist die Dokumentation für matplotlib Version 1.5.3. Versuchen zu lernen, wie man eine bestimmte Art von Handlung machen Schauen Sie sich die Galerie. Beispiele. Oder die Liste der Plotterbefehle. Andere Lernressourcen Es gibt viele externe Lernressourcen wie gedrucktes Material, Videos und Tutorials. Brauchen Sie Hilfe Matplotlib ist ein einladendes, inklusive Projekt, und wir versuchen, die Python Software Foundation Code of Conduct in allem, was wir tun zu folgen. Überprüfen Sie die FAQ. Die AIP-Dokumente, Mailing-Listen-Archive. Und nehmen Sie an den Mailinglisten von matplotlib teil. Ankündigen und Devel. Schauen Sie sich die matplotlib Fragen auf stackoverflow. Das Suchwerkzeug durchsucht alle Dokumente, einschließlich Volltextsuche von über 350 vollständigen Beispielen, die fast jede Ecke von matplotlib ausüben. Sie können Bugs, Patches und Feature-Anfragen auf dem Github Tracker. Aber es ist eine gute Idee, ping uns auf der Mailing-Liste zu. Um auf dem Laufenden zu bleiben, was in matplotlib los ist, sehen Sie die neue Seite oder den Quellcode. Alles, was Änderungen an Ihrem bestehenden Code erfordern könnte, wird in der AIP-Änderungsdatei protokolliert. Es gibt mehrere Matplotlib Add-on Toolkits. Einschließlich einer Auswahl von zwei Projektion und Mapping-Toolkits Basiskarte und cartopy. 3D-Plotten mit mplot3d. Achsen und Achshelfer in axesgrid. Mehrere übergeordnete Plotter-Schnittstellen seaborn. Holoviews. Ggplot. und mehr. Das Zitieren von matplotlib matplotlib ist der Gedanke von John Hunter (1968-2012), der zusammen mit seinen zahlreichen Mitwirkenden unermesslich viel Zeit und Mühe in die Produktion von Software investiert hat, die von Tausenden von Wissenschaftlern weltweit genutzt wird. Wenn matplotlib zu einem Projekt beiträgt, das zu einer wissenschaftlichen Publikation führt, bitten wir Sie, diese Arbeit unter Angabe des Projekts zu bestätigen. Sie können diesen fertigen Zitateintrag verwenden. Open Source Die matplotlib Lizenz basiert auf der Python Software Foundation (PSF) Lizenz. Es gibt eine aktive Entwicklergemeinschaft und eine lange Liste von Menschen, die bedeutende Beiträge geleistet haben. Matplotlib wird auf Github gehostet. Probleme und Zuganforderungen werden bei Github auch verfolgt. MATLAB ist ein eingetragenes Warenzeichen von The MathWorks, Inc. 8224 Mathematica ist ein eingetragenes Warenzeichen von Wolfram Research, Inc. Copyright 2002 - 2012 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom und das Entwicklungsteam von matplotlib 2012 - 2014 Die Entwicklung von matplotlib Mannschaft. Letzte Aktualisierung am 19. Dezember 2016. Erstellt mit Sphinx 1.4.3.Hmmm, scheint es, diese quoteasy zu implementieren Funktion ist eigentlich ziemlich einfach, falsch zu bekommen und hat eine gute Diskussion über Speicher-Effizienz gefördert. I39m glücklich, aufblasen zu haben, wenn es bedeutet, dass etwas nach rechts gemacht worden ist. Ndash Richard NumPys Mangel an einer bestimmten Domain-spezifische Funktion ist vielleicht aufgrund der Core Teams Disziplin und Treue zu NumPys Prime-Direktive: bieten einen N-dimensionalen Array-Typ. Sowie Funktionen zum Erstellen und Indizieren dieser Arrays. Wie viele grundlegende Ziele, diese ist nicht klein, und NumPy macht es brillant. Das (viel) grßere SciPy enthält eine viel grßere Sammlung von domänenspezifischen Bibliotheken (sogenannte Unterpakete von SciPy-Devs), beispielsweise numerische Optimierung (Optimierung), Signalverarbeitung (Signal) und Integralrechnung (integrieren). Meine Vermutung ist, dass die Funktion, die Sie nach ist in mindestens einem der SciPy-Unterpakete (scipy. signal vielleicht) aber ich würde zuerst in der Sammlung von SciPy Scikits suchen. Identifizieren die relevanten Scikit (s) und suchen die Funktion von Interesse dort. Scikits sind unabhängig voneinander entwickelte Pakete, die auf NumPySciPy basieren und auf eine spezielle technische Disziplin gerichtet sind (z. B. scikits-image, scikits-learn etc.) Einige davon waren (vor allem das geniale OpenOpt für numerische Optimierung) hoch angesehene, ausgereifte Projekte Bevor er sich unter der relativ neuen Scikits-Rubrik befindet. Auf der Homepage der Scikits sind über 30 solcher Scikits aufgelistet. Obwohl mindestens einige von ihnen nicht mehr unter aktiver Entwicklung sind. Nach diesem Rat würden Sie zu scikits-timeseries führen, aber das Paket ist nicht mehr unter aktiver Entwicklung In Wirklichkeit ist Pandas geworden, AFAIK, die de facto NumPy-basierte Zeitreihen-Bibliothek. Pandas hat mehrere Funktionen, die verwendet werden können, um einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, der einfachste ist wahrscheinlich rollingmean. Die Sie so verwenden: Nun, rufen Sie einfach die Funktion Rolling Mean Passing in der Serie Objekt und eine Fenstergröße. Die in meinem Beispiel unten ist 10 Tage. Ob es funktioniert hat - z. Verglichen Werte 10-15 in der ursprünglichen Serie gegenüber der neuen Serie geglättet mit rollenden Mittel Die Funktion Rolling Mean, zusammen mit etwa ein Dutzend oder so andere Funktion sind informell gruppiert in der Pandas-Dokumentation unter der Rubrik Moving-Fenster-Funktionen eine zweite, verwandte Gruppe von Funktionen In Pandas wird als exponentiell gewichtete Funktionen bezeichnet (zB ewma, die einen exponentiell verschobenen gewichteten Durchschnitt berechnet). Die Tatsache, daß diese zweite Gruppe nicht in den ersten (bewegten Fensterfunktionen) enthalten ist, liegt vielleicht daran, daß die exponentiell gewichteten Transformationen sich nicht auf ein Fenster mit fester Länge verlassen