Bergerak rata rata rata

Modul scikits. timeseries tidak lagi mengalami perkembangan aktif. Ada daftar bug yang tidak mungkin diperbaiki. Rencananya adalah untuk fungsionalitas inti modul ini yang akan diimplementasikan di panda. Jika Anda ingin melihat modul ini hidup secara independen dari panda, silakan ganti kode dan lepaskan. Modul scikits. timeseries menyediakan kelas dan fungsi untuk memanipulasi, melaporkan, dan menyusun rangkaian waktu berbagai frekuensi. Fokusnya adalah pada kemudahan akses data dan manipulasi sambil memanfaatkan fungsi matematis yang ada dengan numpy dan scipy. Jika skenario berikut terdengar asing bagi Anda, maka kemungkinan Anda akan menemukan modul scikits. timeseries berguna: Membandingkan deret waktu dengan rentang data yang berbeda (misalnya harga saham) Buat plot seri waktu dengan label sumbu cerdas spasi Mengkonversi rangkaian waktu harian Untuk bulanan dengan mengambil nilai rata-rata selama setiap bulan Bekerja dengan data yang memiliki nilai yang hilang Tentukan hari kerja terakhir dari bulan sebelumnya untuk tujuan pelaporan Hitunglah standar deviasi yang bergerak efisien Berikut adalah beberapa skenario yang dibuat sangat sederhana dengan scikits Modultimeseries DocumentationZipline adalah perpustakaan perdagangan algoritmik Pythonic. Ini adalah sistem berbasis event yang mendukung backtesting dan live-trading. Zipline saat ini digunakan dalam produksi sebagai mesin backtesting dan live-trading powering Quantopian 8211 merupakan platform yang dihuni oleh masyarakat yang berpusat pada host untuk membangun dan menjalankan strategi perdagangan. Kemudahan penggunaan: Zipline mencoba untuk menyingkir sehingga Anda dapat fokus pada pengembangan algoritma. Lihat di bawah untuk contoh kode. Zipline datang 8220batteries included8221 karena banyak statistik umum seperti moving average dan regresi linier dapat dengan mudah diakses dari dalam algoritma penulisan pengguna. Masukan data historis dan keluaran statistik kinerja didasarkan pada Pandas DataFrames untuk mengintegrasikan dengan baik ke dalam sistem eko ​​PyData yang ada. Perpustakaan belajar statistik dan mesin seperti matplotlib, scipy, statsmodels, dan sklearn mendukung pengembangan, analisis, dan visualisasi sistem perdagangan mutakhir. Instalasi Instalasi Dengan Pip Dengan asumsi Anda memiliki semua dependensi non-Python yang diperlukan (lihat catatan di bawah), Anda dapat menginstal Zipline dengan pip melalui: Catatan: Memasang Zipline melalui pip sedikit lebih banyak daripada paket Python rata-rata. Cukup menjalankan zipline pemasangan pipa kemungkinan akan gagal jika Anda belum pernah menginstal paket Python ilmiah sebelumnya. Ada dua alasan untuk kompleksitas tambahan: Zipline mengirim beberapa ekstensi C yang memerlukan akses ke CPython C API. Untuk membangun ekstensi C, pip memerlukan akses ke file header CPython untuk instalasi Python Anda. Zipline tergantung pada numpy. Perpustakaan inti untuk komputasi array numerik dengan Python. Numpy tergantung pada memiliki rutinitas aljabar linier LAPACK yang tersedia. Karena header LAPACK dan CPython adalah dependensi biner, cara yang benar untuk memasangnya bervariasi dari satu platform ke platform lainnya. Di Linux, pengguna umumnya mendapatkan dependensi ini melalui manajer paket seperti apt. Yum Atau pacman Di OSX, Homebrew adalah pilihan populer yang menyediakan fungsionalitas serupa. Lihat Dokumentasi Pemasangan Zipline lengkap untuk informasi lebih lanjut tentang mengakuisisi dependensi biner untuk platform spesifik Anda. Cara lain untuk menginstal Zipline adalah melalui manajer paket conda, yang hadir sebagai bagian dari Anaconda atau dapat diinstal melalui pip install conda. Setelah dipasang, Anda dapat menginstal Zipline dari saluran Quantopian kami: Platform yang didukung saat ini meliputi: Filter penyaringan Mapan Quickstart dapat dikelompokkan menjadi dua, bergantung pada pengaruhnya: Filter lolos rendah (Smoothing) Penyaringan umpan rendah (alias smoothing), digunakan untuk menghilangkan tinggi Kebisingan frekuensi spasial dari citra digital. Filter low-pass biasanya menggunakan operator jendela bergerak yang mempengaruhi satu piksel gambar pada satu waktu, mengubah nilainya dengan beberapa fungsi dari area lokal (jendela) piksel. Operator bergerak di atas gambar untuk memengaruhi semua piksel pada gambar. Filter lolos tinggi (Edge Detection, Sharpening) Filter high-pass dapat digunakan untuk membuat gambar tampak lebih tajam. Filter ini menekankan detail halus pada gambar - kebalikan dari filter low-pass. High-pass filtering bekerja dengan cara yang sama seperti low-pass filtering, ia hanya menggunakan kernel konvolusi yang berbeda. Saat menyaring gambar, setiap piksel dipengaruhi oleh tetangganya, dan efek penyaringan bersih adalah memindahkan informasi di sekitar gambar. Dalam bab ini, gunakan gambar ini dengan baik: pencarian situs bogotobogo: pencarian situs bogotobogo: Penyaringan rata mudah dilakukan. Ini digunakan sebagai metode perataan gambar, mengurangi variasi intensitas antara satu pixel dan selanjutnya menghasilkan pengurangan noise pada gambar. Gagasan pemfilteran berarti hanya untuk mengganti setiap nilai piksel pada gambar dengan nilai rata-rata (rata-rata) tetangganya, termasuk dirinya sendiri. Ini memiliki efek menghilangkan nilai piksel yang tidak representatif dari lingkungannya. Penyaringan rata-rata biasanya dianggap sebagai filter konvolusi. Seperti konvolusi lainnya, ini berbasis di sekitar kernel, yang mewakili bentuk dan ukuran lingkungan untuk dijadikan sampel saat menghitung mean. Seringkali digunakan kernel 3 kali 3 kuadrat, seperti yang ditunjukkan di bawah ini: Mf adalah filter rata-rata: Filter2 () didefinisikan sebagai: Y filter2 (h, X) menyaring data di X dengan filter FIR dua dimensi di Matriks h. Ini menghitung hasilnya, Y, menggunakan korelasi dua dimensi, dan mengembalikan bagian tengah dari korelasi yang berukuran sama dengan X. Ia mengembalikan bagian Y yang ditentukan oleh parameter bentuk. Bentuk adalah string dengan salah satu dari nilai-nilai ini: penuh. Mengembalikan korelasi dua dimensi penuh. Dalam kasus ini, Y lebih besar dari X. sama. (Default) Mengembalikan bagian sentral dari korelasi. Dalam kasus ini, ukuran Y sama dengan X. valid. Mengembalikan hanya bagian korelasi yang dihitung tanpa tepi berlapis nol. Dalam kasus ini, Y lebih kecil dari X. Sekarang kita ingin menerapkan kernel yang didefinisikan pada bagian sebelumnya dengan menggunakan filter2 (): Kita dapat melihat gambar yang disaring (kanan) telah buram sedikit dibandingkan dengan input asli (kiri) . Seperti disebutkan sebelumnya, low pass filter bisa digunakan denoising. Mari kita mengujinya. Pertama, untuk membuat masukan sedikit kotor, kita menyemprot beberapa lada dan garam pada gambar, dan kemudian menerapkan filter rata-rata: Ini memiliki efek pada kebisingan garam dan merica tapi tidak banyak. Itu hanya membuat mereka kabur. Bagaimana dengan pencarian Matlabs built-in median filter bogotobogo pencarian situs: pencarian situs bogotobogo: Median filter - medfilt2 () Berikut adalah scriptnya: Jauh lebih baik. Berbeda dengan filter sebelumnya yang hanya menggunakan nilai rata-rata, kali ini kita menggunakan median. Median filtering adalah operasi nonlinier yang sering digunakan dalam pengolahan citra untuk mengurangi kebisingan garam dan lada. Perhatikan juga bahwa medfilt2 () adalah filter 2-D, jadi hanya bekerja untuk gambar grayscale. Untuk menghilangkan noise untuk gambar RGB, tolong lanjutkan ke akhir bab ini: Menghapus noise pada gambar RGB. Matlab menyediakan metode untuk membuat filter 2-D yang telah ditentukan. Fspecial (): h fspecial (type) menciptakan filter dua dimensi h dari tipe yang ditentukan. Ini mengembalikan h sebagai kernel korelasi, yang merupakan bentuk yang tepat untuk digunakan dengan imfilter (). Tipe adalah string yang memiliki salah satu dari nilai berikut: Pemrosesan Gambar dan Video Matlab OpenCV 3 - pemrosesan video gambar Pengolahan gambar dan video OpenCV 3 dengan Python