文章目录专栏导读1、np.mean()2、np.median()3、np.std()4、np.var()5、np.min()6、np.max()7、np.sum()8、np.prod()9、np.percentile()10、np.any()11、np.all() 1、np.mean()np.mean()：计算数组的平均值。它将数组中所有元素相加，然后除以数组的长度，得到平均值。import n
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2024-03-01 08:19:27
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
import datetime as dt
import matplotlib.dates as md
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移动均线：制作收盘价的5日移动均线，即从第5天开始，每天计算最近5天的收盘价的均值构成的一条线
----作用：降噪
'''
# 日期转化函数
def dmy2
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2023-05-18 14:24:01
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这次主要计算真实波动平均值，简单移动曲线，指数移动平均线和布林带。1.计算真实波动平均值主要介绍的是maxium函数，maxium函数可以找到两个数组中对应元素的最大值。#ATR(真实波动幅度均值)的计算
N = 20 # 需要计算的天数
h = HighData[-N:] # 读取最近N天的最高价
l = LowData[-N:] # 读取最近N天的最低价
previousclose
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2023-10-11 09:19:43
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Numpy的数组各行，各列的求和，平均值，最大值，最小值，最大最小值差，标准差，方差等的计算函数numnumpy.sum()可以算出ndarray数组中所有元素的和，函数numpy.mean()可以算出ndarray数组中所有元素的平均值。 默认的情况下是算出数组中所有元素的和与平均值，但是也可以使用参数axis，对行或列进行计算。在此，对一下的内容进行说明。numpy.sum() 求和numpy
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2023-09-04 16:29:45
342阅读
# Python中使用Numpy库实现滑动平均
在数据处理和分析中，滑动平均是一种常见的数据平滑技术，用于减少数据中的噪声，使数据更具可读性。在Python中，我们可以使用Numpy库来实现滑动平均操作。Numpy是一个强大的数值计算库，提供了丰富的数学函数和数据结构，非常适合处理数值数据。
## 什么是滑动平均
滑动平均是一种对时间序列数据进行平滑处理的方法，通过计算一定窗口大小内的数据均
原创
2024-03-11 05:05:13
233阅读
文章目录numpy统计函数数据类型随机函数数组的其他函数 numpy统计函数求平均值mean()m1=np.arange(20).reshape((4,5)
#默认求数组所有元素的平均值）
m1.mean()
#axis=0列从上往下
m1.mean(axis=0)
#axis=1行从左往右
m1.mean(axis=1)中位数np.medianar1=np.array([1,3,5,6,8])
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2024-03-07 18:00:53
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# Python NumPy滑动平均
滑动平均是一种常用的信号处理技术，用于对信号进行平滑处理。在Python中，NumPy库提供了一些方便的函数和方法来实现滑动平均。本文将介绍滑动平均的概念和原理，并提供代码示例来演示如何使用NumPy进行滑动平均处理。
## 滑动平均的概念和原理
滑动平均是一种对时间序列数据进行平滑处理的方法，通过计算一定窗口内数据的平均值来降低噪声和抖动。它适用于许多
原创
2023-07-21 00:59:25
888阅读
# 使用 NumPy 计算移动平均
在数据分析与处理领域，移动平均是一种经典且有效的技术，通常用于平滑时间序列数据，消除短期波动，以更好地识别长期趋势。移动平均在金融、天气预报、交通流量等多个领域都有广泛的应用。本文将通过 NumPy 库来实现移动平均计算，并结合代码示例进行详细说明。
## 什么是移动平均？
移动平均是一种通过计算一个数据集特定窗口内的平均值来平滑数据的统计方法。根据计算方
原创
2024-09-14 06:02:10
179阅读
目录1.回归损失平均绝对误差( Mean Absolute Error,MAE )均方误差Smooth L1 Loss2.分类损失交叉熵带权重的交叉熵Dice LossFocal Loss损失函数是用于衡量模型所作出的预测离真实值（Ground Truth）之间的偏离程度。 通常，我们都会最小化目标函数，最常用的算法便是“梯度下降法”（Gradient Descent）。俗话说，任何事情必然有它的
Numpy的常用函数算术平均值 numpy.mean 样本: S = [s1, s2, …, sn] 算术平均值: M = (s1 + s2 + … + sn) / n 我们举个例子 在现实中，我们反复测量一个物体的实际高度可以得到这样一组数据 S = [s1, s2, …, sn] 这组数据围绕着这个物体的实际高度（真值）上下波动 每个数据与真值的差为d 即： s1 = s + d1 s2 =
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2024-04-10 10:19:27
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NumPy缺乏特定的特定于域的功能可能是由于Core Team的纪律和对NumPy主要指令的保真度：提供N维数组类型，以及创建和索引这些数组的函数。像许多基本目标一样，这个目标并不小，NumPy非常出色。(更大)的SciPy包含更大的域特定库集合(SciPy开发人员称为子包) - 例如，数值优化(优化)，信号处理(信号)和积分微积分(积分)。我的猜测是你所追求的功能至少在一个SciPy子包中(或许
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2024-05-27 19:45:11
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接上上篇blog: Numpy基础功能索引ndarrayndarray（数组）作为Numpy中定义的一个对象，是Numpy的基础。ndarray是一个同构数据多维容器。也就是说，ndarray作为一个容器，其中数据的数据类型必需是相同的，其中的数据可以是多维的。ndarray有两个属性来形容它自己：shape表示数组结构+dtype表示数组的数据类型。创建数组最常用的是np.array()In [
# Python NumPy 移动平均法解析
## 什么是移动平均法？
移动平均法是一种常用的数据平滑技术，广泛应用于时间序列分析。它通过取最近N个数据点的平均值来减少数据的波动，从而更好地观察数据的趋势。移动平均法特别适合处理金融市场、气象、生产等领域的数据。
## 移动平均法的基本原理
考虑一个数列 \( x_1, x_2, x_3, \ldots, x_n \)，我们可以通过选择一个
TensorFlow笔记：指数衰减学习率学习率决定了参数更新的幅度。通常我们希望在学习开始阶段提供一个较大的学习率，使得参数快速更新，达到最优解附近。然后随着训练的进行，我们希望在学习率随着训练次数的增加而减少，即在接近最优解的时候能够以较小的学习率逼近最优解 TensorFlow为我们提供了tf.train.exponential_decay()函数实现这个功能tf.train.exponent
1.定义：numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>)
#a:数组（不是数组就转为数组）
#axis:可选（不选择就是全部数的平均值）为0求各列平均值，为1求各行平均值
#dtype数据类型，可选，用于计算平均值的类型。对于整数输入，默认float64; 对于浮点输入，它与输入dtype相同。
#
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2023-07-04 14:31:59
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文章目录一、滑动平均二、一维最佳实践三、二维图像平滑平均一、滑动平均滑动平均滤波法（又称递推平均滤波法），时把连续取N个采样值看成一个
原创
2020-08-21 20:12:01
650阅读
# Python numpy 平均值
## 介绍
在数据分析和科学计算中，平均值是最基本的统计量之一。在Python中，我们可以使用numpy库来计算数据集的平均值。本文将详细介绍numpy库中计算平均值的方法，并附带代码示例，以帮助读者更好地理解和应用。
## numpy库简介
numpy是Python中一个重要的科学计算库，提供了高效的多维数组对象和一系列数学函数，是进行数据分析和科学计算
原创
2024-01-01 08:53:43
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1、求平均数： .mean()方法1 import numpy
2 list=[]
3 for i in range(10):
4 list.append(i)
5 print(list)
6 avg=numpy.mean(list)
7 print(avg)
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2023-07-04 14:32:38
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函数体：numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims= < class ‘numpy._globals._NoValue’>)[source]功能：计算指定轴的算术平均值。返回数组元素的平均值。默认的情况下，求均值的操作在平展开来的数组上进行，否则就在指定的轴上。参数：①a：必须是数组。②axis：默认条件下是flatt
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2023-05-31 20:08:12
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针对于单片机的AD数据滤波算法有很多，众多算法中我唯独钟爱滑动平均值和卡尔曼滤波，因为一个够简单，一个够霸道 卡尔曼滤波算法已经有半个多世纪的历史了，时至今日仍然在很多领域有不可撼动的地位，我等只能振臂高呼 卡尔曼滤波yyds 数学yyds接下来分享的小工具，是把收集到的单片机ad数据，在电脑端显示，并调节卡尔曼的Q和R参数观察效果，当然你需要把ad数据提前保存到一个txt文件中，数据格式很简单就
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2024-10-26 18:52:32
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