NumPy常用函数(2)成交量加权平均价格(VWAP):vwap是经济学上的一个重要量，代表了金融资产的平均价格。某个价格的成交量越高，该价格所占的权重就越大 示例：import numpy as np
c,v = np.loadtxt("000875.csv",delimiter=',',usecols=(3,5),unpack=True)
vwap = np.average(c,weight
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2023-08-11 17:46:28
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1 问题描述 何为BellmanFord算法？BellmanFord算法功能：给定一个加权连通图，选取一个顶点，称为起点，求取起点到其它所有顶点之间的最短距离，其显著特点是可以求取含负权图的单源最短路径。BellmanFord算法思想：第一，初始化所有点。每一个点保存一个值，表示从原点到达这个点的距离，将原点的值设为0，其它的点的值设为无穷大（表示不可达）。 第二，进行循环，循环下标为从1到n－1
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2024-03-11 12:33:12
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# Java实现计算加权平均
加权平均数是统计学中用于衡量一组数据的重要指标，尤其在需要考虑不同数据的重要性时显得尤为重要。在许多实际应用中，例如成绩计算、投资回报等，常常需要使用加权平均来得出更为合理的结果。本文将介绍如何在Java中实现加权平均的计算，并通过示例代码和可视化工具帮助理解这一概念。
## 加权平均的概念
加权平均是指将每个数值乘以一个权重，然后将所有这些乘积相加，最后再除以
1. 指数加权平均 指数加权平均是深度学习众多优化算法的理论基础，包括Momentum、RMSprop、Adam等，在介绍这些优化算法前，有必要对指数加权平均(exponentially weighted averages)做一个简单的介绍，以期对后续的优化算法的原理有所知晓。 &
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2024-01-26 09:46:57
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# Python实现加权平均
## 介绍
加权平均是一种常见的统计方法，用于计算一组数据的平均值。与简单平均不同的是，加权平均给每个数据点分配一个权重，根据权重的大小来决定其在整体平均值中的贡献程度。在Python中，我们可以使用不同的方法来实现加权平均，本文将介绍一种常见的实现方式。
## 加权平均的计算公式
加权平均的计算公式如下所示：
```
weighted_average = sum
原创
2024-01-03 13:16:42
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原图：(可自提)。一、手动设计滤波器1、均值滤波器定义：在图像上，对待处理的像素给定一个模板（掩膜），该模板包括了该像素其周围的临近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。 优点：算法简单，计算速度快。缺点：降低噪声的同时使图像产生模糊，特别在边缘和细节处。而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。代码：I = imread('xiaoxiaohou.png');
计算和理解平均数：计算均值(算数平均数)均值是计算平均数最常用的形式。等于数组中所有数值的总和除以该数组值的个数。计算加权平均数简单计算的均值，如果出现极端值的情况，并不能反映整体数据的均值，那么我们就需要采用加权平均数。加权平均数：每一数值乘以它出现的频数，并将所有的积相加，然后除以频数的总和。1)列出要计算均值的样本的所有数值。2)列出每一个值出现的频数。3)每一数值乘以它的频数4)计算“数值
# 实现Java加权平均的方法教程
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何在Java中实现加权平均的计算。加权平均是一种计算平均值的方法，其中每个值都有一个权重，最终结果是每个值乘以其权重后的总和再除以所有权重的总和。这在很多计算中都非常有用，比如成绩计算、投资分析等。
## 流程
首先，让我们来看一下实现加权平均的流程，我们可以用下面的表格来展示每一步需要做什么：
```mermaid
原创
2024-06-04 06:45:41
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线性和EWMA指数加权移动平均模型模型应用场景： 对历史测量值赋权重，对现在t时刻的数值做估计。1 移动平均移动平均是是技术分析其中一种分析时间序列数据的工具移动平均可抚平短期波动，将长线趋势或周期显现出来。数学上，移动平均可视为一种卷积。(1)简单移动平均简单移动平均（Simple moving average, SMA）是之前n个数值的未作加权算术平均。例如，收市价的10日简单移动平均指之前
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2023-11-21 10:30:38
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Intro to NumPy1在上一篇推文中我们讲过，NumPy是Python中的一个科学计算库，也可以说是一个功能强大的软件包。主要是因为NumPy可以对各种数学函数进行计算，比如它可以轻松执行线性代数的计算等。(以下我们用“np”表示NumPy) 最简单来说，我们可以使用NumPy去计算我们投资组合(portfolio)中的平均回报(mean return)。那么假设我们有个list
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2023-10-26 22:13:28
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在学习吴恩达的深度学习系列课程，优化算法部分，权重更新部分讲到指数加权平均，查找到下面博文。图，举例，也是吴恩达课程的总结，故此转载。 指数加权平均举个例子,对于图中英国的温度数据计算移动平均值或者说是移动平均值(Moving average).大体公式就是前一日的V值加上当日温度的0.1倍,如果用红线表示这个计算数值的话就可以得到每日温度的指数加权平均值. Vt=βVt−1+(1−β)
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2024-03-14 19:51:31
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## 加权平均 JAVA 实现步骤
### 1. 定义加权平均的概念和公式
加权平均是一种计算平均值的方法，其中每个数值都有一个与之相关的权重。加权平均的公式如下：
```
加权平均 = (数值1 * 权重1 + 数值2 * 权重2 + ... + 数值n * 权重n) / (权重1 + 权重2 + ... + 权重n)
```
其中，数值1至数值n是待计算的数值，权重1至权重n是与每个数值相关
原创
2023-11-02 04:52:13
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1、窗口计算Pandas 窗口函数，为了处理数字数据，Pandas 提供几种窗口函数，如移动窗口函数(rolling())，扩展窗口函数(expanding())，指数加权滑动(ewm())，同时可在基基础上调用适合的统计函数，如求和、中位数、均值、协方差、方差、相关性等。rolling(10) 与 groupby 很像，但并没有进行分组，而是创建了一个按移动 10（天）位的滑动窗口对象。我们再对
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2023-08-19 16:35:21
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支持向量机这里简单的介绍一下支持向量机的概念。支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习(supervised learning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalized linear classifier)，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-margin hyperplane)。SVM使用铰链损失函数(hi
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2024-06-03 07:18:33
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前言python语言中的groupby技术，是一种“拆分-应用-合并”的范式。所谓范式，它具有复用能力，可以应用到不同的符合的应用场景。pandas有两种数据结构，分别是Series和DataFrame。我们可以简单理解Series是一个没有列名的一组值，DataFrame是几个带有列表的列的组合。如果首次接触，可以多想想平时接触到的各种excel和csv等格式的数据文件，然后结合着
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2023-09-25 05:57:26
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一、 加权平均法
概念：加权平均法亦称全月一次加权平均法，是指以当月全部进货数量加上月初存货数量作为权数，去除当月全部进货成本加上月初存货成本，计算出存货的加权平均单位成本，以此为基础计算当月发出存货的成本和期末存货的成本的一种方法。
加权平均法计算公式：
存货的加权平均单位成本＝（月初结存货成本＋本月购入存货成本）/（月初结存存货数量＋本月购入存货数量）
月末库存存货成本=月
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2023-10-03 15:53:25
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加权平均是这样一类求平均的运算：参与求平均运算的每一个观测变量都有一个对应的权重值。加权平均的计算公式如图： 其中的x1....xn是观测变量，w1....wn是权重值。 我们现将其利用在影片的推荐。 我们可以查找与自己口味最为相近的人，并从他所喜欢的影片中找出一部自己还未看过的影片，不过这样做太随意了。有时，这种方法可能会有问题：评论者还未对某些影片做过评论，而这些
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2023-05-18 10:55:27
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统计学名词．一般来说，平均数反映了一组数据的一般水平，利用平均数，可以从横向和纵向两个方面对事物进行分析比较，从而得出结论.例如，要想比较同一年级的两个班同学学习成绩，如果用每个班的总成绩进行比较，会由于班级人数不同，而使比较失去真正意义.但是如果用平均分数去比较，就可以把各班的平均水平呈现出来.从纵向的角度来看，可以对同一个事物在不同的时间内的情况利用平均数反映出来，例如，通过两个不同时间人均年
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2023-10-05 14:36:01
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# Python实现指数加权平均
在现代数据分析和机器学习领域中，对数据进行平均处理是一项常见的操作。其中，指数加权平均是一种常用的加权平均方法，它赋予了最近观测到的数据更高的权重，从而更好地反映了数据的变化趋势。在本文中，我们将介绍指数加权平均的概念，并使用Python来实现它。
## 指数加权平均的概念
指数加权平均是一种动态加权平均方法，它对不同时刻的数据赋予不同的权重。在指数加权平均
原创
2024-03-27 03:14:25
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# Java 实现加权平均值
加权平均值是一种常见的统计计算方法，它可以根据不同数据的权重，计算出加权后的平均值。在实际应用中，加权平均值常常被用来计算各种指标，比如股票指数、学生成绩等。在本文中，我们将介绍如何使用 Java 实现加权平均值的计算。
## 基本思路
加权平均值的计算方法非常简单，就是将每个数据与其对应的权重相乘，然后将所有结果相加，最后除以总权重。具体的计算公式如下：
`
原创
2023-10-01 09:36:11
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