简单滚动平均值 - 前几个值答案

【问题标题】：Simple rolling average - first few values简单滚动平均值 - 前几个值
【发布时间】：2018-04-02 19:03:05
【问题描述】：

我写了一个简单的滚动平均函数，效果很好。我也不想使用像 numpy 或 pandas 这样的外部库，你知道的。

def get_rolling_average(data, period):

  rolling = []
  for i in range (0, len(data)):

    end = i + period
    nums = data[i:end]

   # if i < (period-1):
   # nums = data[0:i+1]
   # rolling.append(mean(nums))

    if len(nums) == period:
      rolling.append(mean(nums))

  return rolling

def round_nicely(num, places):
  return round(num, places)

def mean(lst):
  summ = sum(lst[0:len(lst)])
  summ = float(summ)
  return round_nicely(summ/len(lst),1)


print("Rolling average!")

xl = [45, 51, 73, 82, 76, 56, 57, 78, 89, 59]
print get_rolling_average(xl, 3)

结果是

Rolling average!
[56.3, 68.7, 77.0, 71.3, 63.0, 63.7, 74.7, 75.3]

但是，如果前几个值小于句点，我想包括它们。在这个例子中，它只是 45 和 48。

Rolling average!
[45.0, 48.0, 56.3, 68.7, 77.0, 71.3, 63.0, 63.7, 74.7, 75.3]

 where
 (45)/1 = 45.0
 (45 + 51)/2 = 48.0

我不确定最 Pythonic 的方法来做到这一点。我有点头脑发热，我最有凝聚力的尝试是注释掉的三行，但它跳过了一个值。

【问题讨论】：

stackoverflow.com/a/44797397/7919597

标签： python arrays python-2.7 average

【解决方案1】：

你很亲密。尝试如下修改您现有的功能。

def get_rolling_average(data, period):

  rolling = []

  for i in range (0, len(data)):

    nums = data[i-period+1:i+1]

    if i < period-1:
      rolling.append(mean(data[:i+1]))

    if (i >= period-1) and (len(nums) == period):
      rolling.append(mean(nums))

  return rolling

[45.0, 48.0, 56.3, 68.7, 77.0, 71.3, 63.0, 63.7, 74.7, 75.3]

说明

您需要 i < period-1 与 i >= period-1 的特定逻辑。以这种方式构建您的逻辑。
定义 nums = data[i-period:i] 以使您能够捕获 3 个值的所有分组。

一旦您对该解决方案感到满意，您可能希望了解替代实现，例如itertools, numpy, pandas.

【讨论】：

【解决方案2】：

一种方法是使用itertools 到chain 的多个标记值到原始列表的3 路tee，例如：

In []:
xl = [45, 51, 73, 82, 76, 56, 57, 78, 89, 59]
ts = [it.chain([0]*c, t) for c, t in enumerate(it.tee(xl, 3))]
[sum(x)/sum(1 for i in x if i) for x in it.zip_longest(*ts, fillvalue=0)]

Out[]:
[45.0,
 48.0,
 56.333333333333336,
 68.66666666666667,
 77.0,
 71.33333333333333,
 63.0,
 63.666666666666664,
 74.66666666666667,
 75.33333333333333,
 74.0,
 59.0]

如果0 是列表中的有效值，那么您可以使用另一个哨兵并明确地将filter 取出。

或者，您可以将collections.deque 与maxlen=3 一起使用，例如：

In []:
from collections import deque

d = deque(maxlen=3)
r = []
for x in xl:
    d.append(x)
    r.append(sum(d)/len(d))
for _ in range(len(d)-1):
    d.popleft()
    r.append(sum(d)/len(d))
r

Out[]:
[45.0,
 48.0,
 56.333333333333336,
 68.66666666666667,
 77.0,
 71.33333333333333,
 63.0,
 63.666666666666664,
 74.66666666666667,
 75.33333333333333,
 74.0,
 59.0]

【讨论】：