Dados em movimento média pura no Brasil

Eu estou jogando em Python um pouco novamente, e encontrei um livro limpo com exemplos. Um dos exemplos é traçar alguns dados. Eu tenho um arquivo. txt com duas colunas e eu tenho os dados. Eu planejei os dados bem, mas no exercício que diz: Modifique seu programa para calcular e traçar a média de execução dos dados, definida por: onde r5 neste caso (e o yk é a segunda coluna no arquivo de dados) . Peça ao programa que trace os dados originais e a média de corrida no mesmo gráfico. Até agora eu tenho isso: Então, como faço para calcular a soma Em Mathematica é simples desde a manipulação simbólica (Sumi, por exemplo), mas como calcular a soma em python, que leva cada dez pontos nos dados e a média, e faz isso Até o final dos pontos eu olhei para o livro, mas não encontrei nada que explicasse isso: o código da Heltonbikers fez o truque: D Muito obrigado :) Existe um problema com a resposta aceita. Eu acho que precisamos usar o válido em vez do mesmo aqui - retornar numpy. convolve (intervalo, janela, o mesmo). Como um exemplo, experimente a MA desse conjunto de dados 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - o resultado Deve ser de 4,2,5,4,6,0,5,0,5,0,5,2,5,4,4,4,5,4,5,6,5,6,4,6,7.0,6.8. Mas ter o mesmo dá-nos uma saída incorreta de 2.6,3.0,4.2,5.4,6.0,5.0,5.0,5.2,5.4,4.4,5.4,5.6,5.6, 4.6,7.0,6.8,6.2,4.8 Código oxidado para tentar isso -: Tente com um válido amplificador e veja se a matemática faz sentido. Respondeu 29 de outubro 14 às 4:27 Haven39t tentou isso, mas eu vou olhar para ele, faz um tempo desde que eu fui codificado em Python. Ndash dingod 29 de outubro 14 às 7:07 dingod Por que não tenta rapidamente isso com o código oxidado (e o conjunto de dados de amostra (como uma lista simples), publiquei. Para algumas pessoas preguiçosas (como eu já estive no início) - está mascarando o fato de que a média móvel está incorreta. Provavelmente, você deveria considerar a edição de sua resposta original. Eu tentei isso apenas ontem e a verificação dupla me salvou face de parecer ruim em relatar ao nível Cxo. Tudo o que você precisa fazer é tentar Sua mesma média móvel uma vez com quotvalidquot e outra vez com quotsamequot - e uma vez que você está convencido me dê um pouco de amor (aka-up-vote) ndash ekta 29 de outubro às 7: 16Railando 12 meses de média no DAX Computando a média de 12 meses O DAX parece uma tarefa simples, mas esconde alguma complexidade. Este artigo explica como escrever a melhor fórmula evitando armadilhas comuns usando funções de inteligência de tempo. Começamos com o modelo de dados AdventureWorks usual, com produtos, vendas e tabela de calendário. Foi marcado como um calendário ta Ble (é necessário trabalhar com qualquer função de inteligência do tempo) e nós construímos uma hierarquia simples ano-mês-data. Com esta configuração, é muito fácil criar uma primeira tabela dinâmica mostrando vendas ao longo do tempo: ao fazer análise de tendências, se as vendas estiverem sujeitas à sazonalidade ou, em geral, se desejar remover o efeito de picos e queda nas vendas, A técnica comum é a de calcular o valor em um determinado período, geralmente 12 meses, e a média. A média móvel em 12 meses fornece um indicador suave da tendência e é muito útil em gráficos. Dado uma data, podemos calcular a média móvel de 12 meses com esta fórmula, que ainda possui alguns problemas que resolveremos mais tarde: O comportamento da fórmula é simples: calcula o valor das Vendas depois de criar um filtro no calendário que Mostra exatamente um ano completo de dados. O núcleo da fórmula é o DATESBETWEEN, que retorna um conjunto inclusivo de datas entre os dois limites. O menor é: lendo-o do mais íntimo: se mostramos dados por um mês, digamos, julho de 2007, tomamos a última data visível usando LASTDATE, que retorna o último dia em julho de 2007. Então usamos NEXTDAY para tomar o primeiro De agosto de 2007 e finalmente usamos o SAMEPERIODLASTYEAR para retornar um ano, produzindo 1 de agosto de 2006. O limite superior é simplesmente LASTDATE, ou seja, final de julho de 2007. Se usarmos esta fórmula em uma tabela dinâmica, o resultado parece ser bom, mas nós Tem um problema para a última data: de fato, como você pode ver na figura, o valor é calculado corretamente até 2008. Então, não há valor em 2009 (o que é correto, não temos vendas em 2009), mas existe Um valor surpreendente em dezembro de 2010, onde nossa fórmula mostra o grande total em vez de um valor em branco, como seria de esperar. De fato, em dezembro, LASTDATE retorna o último dia do ano e NEXTDAY deve retornar o 1 de janeiro de 2017. Mas NEXTDAY é uma função de inteligência do tempo e espera-se que retornem conjuntos de datas existentes. Este fato não é muito evidente e vale mais algumas palavras. As funções de inteligência do tempo não executam matemática nas datas. Se você quiser tomar o dia após uma determinada data, você pode simplesmente adicionar 1 a qualquer coluna de data e o resultado será no dia seguinte. Em vez disso, as funções de inteligência do tempo mudam os conjuntos de datas de ida e volta ao longo do tempo. Assim, NEXTDAY adquire a sua entrada (no nosso caso uma tabela de uma única linha com o 31 de dezembro de 2010) e desloca-a um dia depois. O problema é que o resultado deve ser 1 de janeiro de 2017, mas, porque a tabela do Calendário não contém essa data, o resultado é BLANK. Assim, nossa expressão calcula as vendas com um limite inferior em branco, o que significa o início dos tempos, resultando como resultado do grande total de vendas. Para corrigir a fórmula, basta alterar a ordem de avaliação do limite inferior: como você pode ver, agora NEXTDAY é chamado após a mudança de um ano de volta. Desta forma, tomamos 31 de dezembro de 2010, movê-lo para 31 de dezembro de 2009 e levamos no dia seguinte, que é 1 de janeiro de 2010: uma data existente na tabela do calendário. O resultado é agora o esperado: neste ponto, precisamos apenas dividir esse número em 12 para obter a média móvel. Mas, como você pode facilmente imaginar, nem sempre podemos dividi-lo por 12. De fato, no início do período não há 12 meses para agregar, mas um número menor. Precisamos calcular o número de meses para os quais há vendas. Isso pode ser feito usando a filtragem cruzada da tabela do calendário com a tabela de vendas depois que aplicamos o novo contexto de 12 meses. Definimos uma nova medida que calcula o número de meses existentes no período de 12 meses: você pode ver na próxima figura que a medida Months12M calcula um valor correto: Vale ressaltar que a fórmula não funciona se você escolher um período Mais de 12 meses, porque o CalendarMonthName possui apenas 12 valores. Se você precisar de períodos mais longos, você precisará usar uma coluna YYYYMM para poder contar mais de 12. A parte interessante desta fórmula que usa filtragem cruzada é o fato de que ele calcula o número de meses disponíveis mesmo quando você filtra usando outro atributos. Se, por exemplo, você selecionar a cor azul usando um slicer, então as vendas começam em julho de 2007 (não em 2005, como acontece com muitas outras cores). Usando o filtro cruzado em Vendas, a fórmula calcula corretamente que, em julho de 2007, há um único mês de vendas disponíveis para o Blue: neste ponto, a média móvel é apenas um DIVIDE: quando usamos isso em uma tabela dinâmica, nós ainda Tem um pequeno problema: de fato, o valor é calculado também por meses para os quais não há vendas (ou seja, meses futuros): isso pode ser resolvido usando uma declaração IF para evitar que a fórmula mostre valores quando não há vendas. Eu não tenho nada contra IF, mas, para o viciado em desempenho entre você, sempre vale a pena lembrar que IF pode ser um assassino do desempenho, porque poderia forçar o mecanismo de fórmula DAX a entrar. Neste caso específico, a diferença é insignificante, mas , Como regra geral, a melhor maneira de remover o valor quando não há vendas é confiar em fórmulas de mecanismo de armazenamento puro como esta: Comparando um gráfico usando o Avg12M com outro que mostra as vendas, você pode facilmente apreciar como a média móvel Descreve as tendências de uma maneira muito mais limpa: Mantenha-me informado sobre os próximos artigos (boletim informativo). Desmarque para baixar livremente o arquivo.