Moving Gjennomsnittet Numpy

Scikits. timeseries-modulen gjennomgår ikke lenger aktiv utvikling. Det er en enestående liste over feil som ikke er løst. Planen er at kjernefunksjonaliteten til denne modulen skal implementeres i pandas. Hvis du ønsker å se denne modulen leve uavhengig av pandaer, vær så snill å gaffel koden og ta den over. Scikits. timeseries-modulen gir klasser og funksjoner for å manipulere, rapportere og plotte tidsserier av forskjellige frekvenser. Fokus ligger på praktisk datatilgang og manipulering mens man utnytter den eksisterende matematiske funksjonaliteten i numpy og scipy. Hvis følgende scenarier høres godt kjent for deg, vil du sannsynligvis finne modulen scikits. timeseries nyttig: Sammenlign mange tidsserier med forskjellige dataområder (f. eks. Aksjekurser) Lag tidsserier med intelligente mellomrom til månedlig ved å ta gjennomsnittsverdien i løpet av hver måned. Arbeid med data som mangler verdier. Bestem den siste virkedagen i forrige månedskvartal for rapporteringsformål. Beregn et flytende standardavvik effektivt. Dette er bare noen av scenariene som gjøres veldig enkle med scikits. timeseries-modulen. DocumentationZipline er et Pythonic algoritmisk handelsbibliotek. Det er et hendelsesdrevet system som støtter både backtesting og live-trading. Zipline brukes for tiden i produksjon som backtesting og live-trading motor som driver Quantopian 8211 en gratis, fellesskapssentrert plattform for bygging og utførelse av handelsstrategier. Enkel bruk: Zipline prøver å komme seg ut av veien slik at du kan fokusere på algoritmutvikling. Se nedenfor for et kodeeksempel. Zipline kommer 8220batterier inkludert8221 så mange vanlige statistikker som glidende gjennomsnitt og lineær regresjon kan lett nås fra en brukerskrevet algoritme. Inngang av historiske data og resultater fra resultatstatistikk er basert på Pandas DataFrames for å integrere pent i det eksisterende PyData-økosystemet. Statistiske og maskinlæringsbiblioteker som matplotlib, scipy, statsmodeller og sklearn støtter utvikling, analyse og visualisering av toppmoderne handelssystemer. Installasjon Installere med pip Hvis du antar at du har alle nødvendige (se notat nedenfor) ikke-Python-avhengigheter, kan du installere Zipline med pip via: Merk: Installering av Zipline via pip er litt mer involvert enn den gjennomsnittlige Python-pakken. Bare å kjøre pip installere zipline vil trolig mislykkes hvis you8217ve aldri installert noen vitenskapelige Python-pakker før. Det er to grunner til den ekstra kompleksiteten: Zipline sender flere C-utvidelser som krever tilgang til CPython C API. For å bygge C-utvidelsene trenger pip tilgang til CPython header-filene for Python-installasjonen. Zipline er avhengig av numpy. kjernebiblioteket for numerisk array-beregning i Python. Numpy er avhengig av å ha LAPACK lineære algebra rutiner tilgjengelig. Fordi LAPACK og CPython-toppene er binære avhengigheter, varierer den riktige måten å installere dem fra plattform til plattform. På Linux bruker brukerne vanligvis disse avhengighetene via en pakkebehandling som apt. yum. eller pacman. På OSX er Homebrew et populært valg som gir lignende funksjonalitet. Se fullstendig Zipline Installer dokumentasjon for mer informasjon om å skaffe binære avhengigheter for din spesifikke plattform. En annen måte å installere Zipline på er via conda pakkebehandling, som kommer som en del av Anaconda eller kan installeres via pip install conda. Når du er satt opp, kan du installere Zipline fra vår Quantopian-kanal: For øyeblikket støttede plattformer inkluderer: Quickstart ContributionsImage-filtrering kan grupperes i to avhengig av effektene: Lavpasningsfiltre (utjevning) Lavpassfiltrering (aka utjevning), er ansatt for å fjerne høye romlig frekvenslyd fra et digitalt bilde. Lavpassfiltrene bruker vanligvis flyttevinduoperatør som påvirker en pixel av bildet om gangen, endrer verdien ved hjelp av en funksjon av en lokal region (vindu) av piksler. Operatøren beveger seg over bildet for å påvirke alle pikslene i bildet. Høypassfilter (Kantdeteksjon, Skarphet) Et høypassfilter kan brukes til å gjøre et bilde skarpere. Disse filtrene understreker fine detaljer i bildet - det motsatte av lavpassfilteret. Høypassfiltrering fungerer på samme måte som lavpassfiltrering, den bruker bare en annen konvolusjonskjerne. Når du filtrerer et bilde, påvirkes hver piksel av naboene, og nettoeffekten av filtrering beveger informasjon rundt bildet. I dette kapittelet, bruk dette bildet: Bogotobogo side søk: Bogotobogo nettstedssøk: Gjennomsnittlig filtrering er enkel å implementere. Den brukes som en metode for utjevning av bilder, og reduserer intensitetsvariasjonen mellom en piksel og den neste, noe som resulterer i å redusere støy i bilder. Ideen om gjennomsnittlig filtrering er bare å erstatte hver pikselverdi i et bilde med gjennomsnittlig (gjennomsnittlig) verdi for naboene, inkludert seg selv. Dette medfører at man eliminerer pikselverdier som ikke representerer omgivelsene. Gjennomsnittlig filtrering anses vanligvis som et konvoluttfilter. Som andre omveltninger er den basert rundt en kjerne, som representerer formen og størrelsen på nabolaget som skal samples ved beregning av gjennomsnittet. Ofte brukes en 3 ganger 3 kvadratkjerne, som vist nedenfor: Mf er gjennomsnittlig filter: Filteret2 () er definert som: Y filter2 (h, X) filtrerer dataene i X med det todimensjonale FIR-filteret i matrise h. Den beregner resultatet, Y, ved hjelp av todimensjonal korrelasjon, og returnerer den sentrale delen av korrelasjonen som er like stor som X. Den returnerer den delen av Y som er spesifisert av formparameteren. formen er en streng med en av disse verdiene: full. Returnerer den fulle todimensjonale korrelasjonen. I dette tilfellet er Y større enn X. samme. (standard) Returnerer den sentrale delen av korrelasjonen. I dette tilfellet er Y den samme størrelsen som X. gyldig. Returnerer bare de delene av korrelasjonen som beregnes uten nullpolstrede kanter. I dette tilfellet er Y mindre enn X. Nå ønsker vi å bruke kjernen som er definert i forrige seksjon, ved hjelp av filter2 (): Vi kan se at det filtrerte bildet (høyre) har blitt sløret litt i forhold til den opprinnelige inngangen (til venstre) . Som nevnt tidligere, kan lavpassfilteret benyttes denoising. La oss teste det. Først, for å gjøre innspillet litt skittent, sprayer vi litt pepper og salt på bildet, og bruker deretter det gjennomsnittlige filteret: Det har noen effekt på salt - og pepperbullet, men ikke mye. Det gjorde dem bare uskarpe. Hva med å prøve Matlabs innebygde medianfilter bogotobogo nettstedssøk: Bogotobogo nettstedssøk: Median filter - medfilt2 () Her er skriptet: Mye bedre. I motsetning til det forrige filteret som bare bruker gjennomsnittlig verdi, denne gangen brukte vi median. Medianfiltrering er en ikke-lineær operasjon som ofte brukes i bildebehandling for å redusere salt - og pepperstøy. Vær også oppmerksom på at medfilt2 () er 2-D filter, så det fungerer bare for gråtonebilde. For å fjerne støy for RGB-bilde, vennligst gå til slutten av dette kapitlet: Fjern støy i RGB-bilde. Matlab gir en metode for å lage et forhåndsdefinert 2-D filter. Den spesielle (): h fspecial (type) skaper et todimensjonalt filter h av den angitte typen. Det returnerer h som en korrelasjonskjerne, som er riktig form som skal brukes med imfilter (). Type er en streng som har en av disse verdiene: Matlab Image og Video Processing OpenCV 3 - bildevideobehandling OpenCV 3 bilde - og videoredigering med Python