在数据分析和机器学习中，数据平滑处理是一个重要的步骤，可以帮助消除数据中的噪音，提高计算结果的稳定性。近日，我在处理一项数据分析任务时遇到了需要“Python 数据平滑处理代码”的问题。为了记录解决这个问题的过程，并为后续参考，我整理了以下内容。
### 问题背景
在分析某些传感器收集的数据时，我们发现数据的波动性较大，影响了最终分析结果的准确性。这对我们的业务决策造成了困扰。
- 业务影响
文章目录1 训练曲线--震荡的非常厉害2 Savitzky-Golay 滤波器--平滑曲线3 python 绘制训练曲线--插值法 曲线平滑处理4 python 绘制训练曲线--基于Numpy.convolve曲线平均滤波5 用python自己绘制训练曲线 1 训练曲线–震荡的非常厉害上一篇文章用python自己绘制训练曲线震荡的非常厉害（下图绿色曲线），而tensorboard的曲线比较平滑（
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2023-08-07 14:39:17
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理论基础在尽量保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，这一过程称为对图像的平滑处理，所得的图像称为平滑图像。 图像平滑处理的基本原理是，将噪声所在像素点的像素值处理为其周围临近像素点的值的近似值。取近似值的方式很多，主要包括：均值滤波方框滤波高斯滤波中值滤波双边滤波2D 卷积（自定义滤波）均值滤波均值滤波是指用当前像素点周围 N·N 个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内
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2023-08-09 15:13:33
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文章目录一.均值滤波1.基本原理2.相关函数3.示例二.方框滤波1.基本原理2.相关函数3.示例三.高斯滤波1.基本原理2.相关函数3.示例四.中值滤波1.基本原理2.相关函数3.示例五.双边滤波1.基本原理2.相关函数3.示例六.2D卷积1.基本原理2.相关函数3.示例 图像平滑处理（Smoothing Images），也称为图像模糊处理、图像滤波（Images Filtering），就是在
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2023-09-16 14:17:48
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本篇文章介绍图像平滑处理，也称为模糊处理和低通滤波。图像平滑处理有利于降低噪声干扰。主要学习filter2D()等函数的使用。环境：Windows 7（64） Python 3.6 OpenCV3.4.2一、均值滤波1.1 blur()、boxFilter()、filter2D()函数介绍blur()函数形式如下：dst = cv.blur( sr
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2023-09-22 11:10:41
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1.高斯平滑（1）高斯卷积核的构建利用以上三个步骤构建高斯卷积算子的Python实现代码如下：def getGaussKernel(sigma, H, W):
# 第一步：构建高斯矩阵
gaussMatrix = np.zeros([H, W], np.float32)
# 得到中心点的位置
cH = (H - 1) / 2
cW = (W - 1) / 2
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2024-01-09 19:07:30
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主要讲解Python调用OpenCV实现图像平滑，包括四个算法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波和中值滤波.给图像增加噪声:import cv2
import numpy as np
def test10():
img = cv2.imread("result.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
rows, cols, chn = img.shape
#
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2023-06-30 23:17:02
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在处理数据的时候，我们经常会遇到一些非连续的散点时间序列数据：有些时候，这样的散点数据是不利于我们进行数据的聚类和预测的。因此我们需要把它们平滑化，如下图所示：如果我们将散点及其范围区间都去除，平滑后的效果如下：这样的时序数据是不是看起来舒服多了？此外，使用平滑后的时序数据去做聚类或预测或许有令人惊艳的效果，因为它去除了一些偏差值并细化了数据的分布范围。如果我们自己开发一个这样的平滑工具，会耗费不
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2023-08-28 14:44:07
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基于python的OpenCV快速入门——图像平滑处理 在尽量保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，这一过程称为对图像的平滑处理，所得的图像称为平滑图像 图像平滑处理会对图像中与周围像素点的像素值差异较大的像素点进行处理，将其调整为周围像素点像素值的近似值1、均值滤波 均值滤波是指用当前像素点周围N·N个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图
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2023-08-26 02:43:42
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1 前言上一节，我们介绍了C++调用OpenCV接口，如何实现对图像的平滑处理，本节我们介绍一下在Python环境下调用OPenCV接口，如何对图像进行平滑模糊处理。接下来我们依次介绍均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器和双边滤波器的Python代码实现。其原理介绍，请参见C++调用OpenCV实现图像平滑处理，本节不再重复描述。2 均值滤波2.1 关键接口Python调用OpenCV实现
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2023-09-14 18:52:12
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文章目录1 Savitzky-Golay 滤波器实现曲线平滑1.1 问题描述1.2 Savitzky-Golay 滤波器--调用讲解1.3 Savitzky-Golay 曲线平滑处理 示例1.4 Savitzky-Golay原理剖析2 插值法对折线平滑处理——详解3 基于Numpy.convolve实现滑动平均滤波——详解 1 Savitzky-Golay 滤波器实现曲线平滑1.1 问题描述在寻
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2023-08-31 21:23:48
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# 数据平滑处理与Python应用指南
数据平滑是数据分析中常见的预处理步骤，尤其在处理时间序列数据时常用来消除噪声和波动，帮助我们更好地理解数据趋势。作为一名刚入行的小白，本文将引导你逐步实现数据平滑处理。我们将使用Python语言及其强大的数据处理库完成这项任务。
## 数据平滑的流程概述
我们将执行以下步骤来实现数据平滑处理：
| 阶段 | 描述
原创
2024-10-03 04:15:51
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# Python 数据平滑处理教程
## 概述
在数据处理过程中，有时候我们需要对数据进行平滑处理，以便去除噪音或者使数据更具有可读性。本教程将教你如何使用Python进行数据平滑处理。
### 步骤概览
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 进行数据平滑处理 |
| 4 | 可视化处理后的数据 |
## 详细
原创
2024-07-11 06:18:07
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# 数据平滑处理Python实现方法
## 一、流程概述
下面是执行“数据平滑处理Python”任务的步骤概览：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 数据收集
数据收集 --> 数据预处理
数据预处理 --> 数据平滑处理
数据平滑处理 --> 完成
完成 --> [*]
```
## 二、详细
原创
2024-05-19 04:37:21
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在尽量保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，这一过程称之为对图像的平滑处理。图像平滑处理会对图像中与周围像素点像素值差异较大的像素点(即所谓噪声)进行处理，将其值调整为周围像素点像素值的近似值。举例如下，下图中大部分像素值位于[144，149]区间内，只有位于第三行第三列的像素点的值[22]不在此范围中 反应于图像上近似如下效果 除第三行第三列的[22]像素点呈现近似黑色外，其他像素点都
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2024-03-05 21:16:24
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参考的一些文章以及论文我都会给大家分享出来 —— 链接就贴在原文，论文我上传到资源中去，大家可以免费下载学习，如果当天资源区找不到论文，那就等等，可能正在审核，审核完后就可以下载了。大家一起学习，一起进步！加油！！ 目录1. 图像平滑概述2. 均值滤波（1）基本概念（2）代码实现图片添加噪声进行均值滤波 3. 方框滤波（1）基本概念（2）代码实现4. 高斯滤波（1）
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2024-02-10 06:59:12
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老规矩，把昨天的流程控制复制到今天的内容里，方便后期查阅Scanner对象之前我们学的基本语法中我们并没有实现程序和人的交互， 但是Java给我们提供了这样一个工具类， 我们可以获取用户的输入。java.util.Scanner是Java 5的新特征，我们可以通过Scanner类来获取用户的输入。基本语法： Scanner s = new Scanner(System.in) ；通过Scanner
图像的平滑与锐化处理（一）图像的平滑滤波（二）图像的锐化滤波之拉普拉斯算子（三）图像的锐化滤波之普瑞斯特算子与索贝尔算子（四）结语 （一）图像的平滑滤波平滑与锐化相反， 就是滤掉高频分量， 从而达到减少图象噪声， 使图片变得有些模糊。 因此又称为低通滤波。均值滤波和和中值滤波的对比均值滤波和和中值滤波都可以起到平滑图像， 虑去噪声的功能。 均值滤波采用线性的方法， 平均整个窗口范围内的像素值，
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2023-09-27 14:02:36
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1、关于平滑处理“平滑处理“（smoothing）也称“模糊处理”（bluring），是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多，最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。在涉及到降低图像分辨率时，平滑处理是非常好用的方法。2、图像滤波与滤波器图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和
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2024-07-15 20:50:09
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平滑数据噪声的一个简单朴素的做法是，对窗口（样本）求平均，然后仅仅绘制出给定窗口的平均值，而不是所有的数据点。import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def moving_average(interval, window_size):
window = np.ones(int(window_size)) / float(win
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2023-06-26 10:48:10
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