Moving average numpy

O módulo scikits. timeseries não está mais em desenvolvimento ativo. Há uma excelente lista de bugs que provavelmente não serão corrigidos. O plano é que a funcionalidade principal deste módulo seja implementada em pandas. Se você deseja ver este módulo ao vivo independentemente de pandas, sinta-se livre para bifurcar o código e assumi-lo. O módulo scikits. timeseries fornece classes e funções para manipular, reportar e plotar séries temporais de várias freqüências. O foco está no acesso e manipulação de dados convenientes, ao mesmo tempo em que alavanca a funcionalidade matemática existente em numpy e scipy. Se os seguintes cenários lhe parecerem familiares, então você provavelmente encontrará o módulo scikits. timeseries útil: Compare muitas séries temporais com diferentes faixas de dados (por exemplo, preços de ações) Crie gráficos de eixos com espaçamento inteligente A mensal, tomando o valor médio durante cada mês Trabalho com dados que têm valores em falta Determine o último dia útil do mês anterior quarterteryear para fins de relato Calcular um desvio padrão móvel de forma eficiente Estes são apenas alguns dos cenários que são feitas muito simples com o scikits Módulo. timeseries. DocumentationZipline é uma biblioteca de negociação algorítmica Pythonic. É um sistema baseado em eventos que suporta backtesting e live-trading. Zipline é atualmente usado na produção como o backtesting e motor de troca ao vivo potenciando Quantopian 8211 uma plataforma livre, comunidade-centrada, hospedada para construir e executar estratégias de troca. Facilidade de uso: Zipline tenta sair de seu caminho para que você possa se concentrar no desenvolvimento de algoritmos. Veja abaixo um exemplo de código. Zipline vem 8220batteries included8221 como muitas estatísticas comuns, como média móvel e regressão linear pode ser facilmente acessado a partir de um algoritmo escrito pelo usuário. A entrada de dados históricos ea produção de estatísticas de desempenho baseiam-se em Pandas DataFrames para integrar-se bem no ecossistema PyData existente. Estatística e aprendizagem de máquinas bibliotecas como matplotlib, scipy, statsmodels, sklearn e apoiar o desenvolvimento, análise e visualização de state-of-the-art trading systems. Instalação Instalando com o pip Assumindo que você tenha todas as dependências não necessárias do Python (veja nota abaixo), você pode instalar o Zipline com pip via: Nota: Instalar o Zipline via pip é ligeiramente mais envolvido do que o pacote Python médio. Simplesmente executando pip instalar zipline provavelmente irá falhar se you8217ve nunca instalou qualquer pacote científico Python antes. Há duas razões para a complexidade adicional: Zipline envia várias extensões C que exigem acesso à API CPython C. Para construir as extensões C, o pip precisa de acesso aos arquivos de cabeçalho CPython para a instalação do Python. Zipline depende de numpy. A biblioteca central para computação em matriz numérica em Python. Numpy depende de ter as rotinas de álgebra linear LAPACK disponíveis. Como LAPACK e os cabeçalhos CPython são dependências binárias, a maneira correta de instalá-los varia de plataforma para plataforma. No Linux, os usuários geralmente adquirem essas dependências através de um gerenciador de pacotes como o apt. Yum Ou pacman. Em OSX, Homebrew é uma escolha popular que fornece a funcionalidade similar. Consulte a documentação de instalação completa do Zipline para obter mais informações sobre a aquisição de dependências binárias para a sua plataforma específica. Outra maneira de instalar o Zipline é através do gerenciador de pacotes conda, que vem como parte do Anaconda ou pode ser instalado via pip install conda. Uma vez configurado, você pode instalar Zipline do nosso canal Quantopian: Plataformas atualmente suportadas incluem: Quickstart ContribuiçõesImage filtragem pode ser agrupada em dois, dependendo dos efeitos: Filtros de baixa passagem (Alisamento) Filtragem de baixa passagem (aka suavização), é empregado para remover alta Espacial de uma imagem digital. Os filtros passa-baixa geralmente empregam operador de janela móvel que afeta um pixel da imagem de cada vez, alterando seu valor por alguma função de uma região local (janela) de pixels. O operador move-se sobre a imagem para afetar todos os pixels na imagem. Filtros de passagem alta (Detecção de borda, afiação) Um filtro de passagem alta pode ser usado para tornar a imagem mais nítida. Esses filtros enfatizam detalhes finos na imagem - o oposto do filtro passa-baixa. A filtragem passa-alta funciona da mesma forma que a filtragem passa-baixa, mas usa um kernel de convolução diferente. Ao filtrar uma imagem, cada pixel é afetado por seus vizinhos, eo efeito líquido da filtragem está movendo informações ao redor da imagem. Neste capítulo, bem use esta imagem: bogotobogo site search: bogotobogo site search: A média de filtragem é fácil de implementar. Ele é usado como um método de suavização de imagens, reduzindo a quantidade de variação de intensidade entre um pixel e o próximo resultando em redução de ruído nas imagens. A idéia de filtragem média é simplesmente substituir cada valor de pixel em uma imagem pelo valor médio (médio) de seus vizinhos, incluindo a si mesma. Isto tem o efeito de eliminar valores de pixel que não são representativos do seu ambiente. A filtragem média é geralmente considerada como um filtro de convolução. Como outras circunvoluções, ela é baseada em torno de um kernel, que representa a forma eo tamanho do bairro a ser amostrado ao calcular a média. O filtro2 () é definido como: Y filtro2 (h, X) filtra os dados em X com o filtro FIR bidimensional no Matriz h. Calcula o resultado, Y, usando a correlação bidimensional e retorna a parte central da correlação que é do mesmo tamanho que X. Retorna a parte de Y especificada pelo parâmetro de forma. Shape é uma string com um destes valores: full. Retorna a correlação bidimensional completa. Neste caso, Y é maior que X. mesmo. (Padrão) Retorna a parte central da correlação. Neste caso, Y é o mesmo tamanho que X. válido. Retorna somente as partes da correlação que são computadas sem bordas com preenchimento zero. Neste caso, Y é menor do que X. Agora queremos aplicar o kernel definido na seção anterior usando filter2 (): Podemos ver a imagem filtrada (direita) foi borrada um pouco em comparação com a entrada original (à esquerda) . Conforme mencionado anteriormente, o filtro passa-baixa pode ser usado para remoção de energia. Vamos testá-lo. Primeiro, para tornar a entrada um pouco suja, nós pulverizar um pouco de pimenta e sal na imagem, e depois aplicar o filtro médio: Tem algum efeito sobre o ruído de sal e pimenta, mas não muito. Apenas os deixou desfocados. Como sobre a tentativa de Matlabs built-in filtro mediano bogotobogo pesquisa de site: bogotobogo pesquisa de site: Median filtro - medfilt2 () Aqui está o script: Muito melhor. Ao contrário do filtro anterior que está apenas usando o valor médio, desta vez usamos mediana. A filtragem mediana é uma operação não linear frequentemente utilizada no processamento de imagens para reduzir o ruído de sal e pimenta. Observe também que o medfilt2 () é filtro 2-D, portanto, ele só funciona para a imagem em escala de cinza. Para remover ruído para imagem RGB, vá para o final deste capítulo: Remoção de ruído na imagem RGB. O Matlab fornece um método para criar um filtro 2-D predefinido. Seu fspecial (): h fspecial (tipo) cria um filtro bidimensional h do tipo especificado. Retorna h como um kernel de correlação, que é a forma apropriada para usar com imfilter (). O tipo é uma seqüência de caracteres com um desses valores: Processamento de imagem e vídeo Matlab Processamento de imagem OpenCV 3 Processamento de imagem e vídeo OpenCV 3 com Python