已知移动平均数，估算数据中的最大值

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-10-21 16:47 标签：

Numpy练习的目标仅作为学习numpy的参考並让你脱离基础性的NumPy使用。这些问题有4个级别的难度其中L1是最容易的，L4是最难的

如果你想快速进阶你的numpy知识，那么和可能就是你要寻找的内容

**更新：**现在有一套类似的关于的练习。

NumPy数据分析问答

1、导入numpy作为np，并查看版本

**难度等级：**L1 **问题：**将numpy导入为 np 并打印版本号 答案：

你必须将numpy导入np，才能使本练习中的其余代码正常工作

2、如何创建一维数組

**难度等级：**L1 **问题：**创建从0到9的一维数字数组



我试图计算信号的移动平均值信号值（a double）随机更新。
我正在寻找一种有效的方法来计算它的时间加权平均在一个时间窗口实时。我可以做我的自我但它是比我想象嘚挑战。

我在互联网上找到的大部分资源是计算移动平均的周期信号

/ code>。但是您还需要跟踪更新时间窗口的时间窗口，因此您设置了一個"闹钟"调用时间+ N

如果实时发生这种情况您可以请求操作系统进行更新调用时间+ N

如果这是一个模拟，你不能从操作系统得到帮助你需要掱动做。在模拟中你可以用提供的时间作为参数调用方法（这与实时不相关）。然而一个合理的假设是，保证调用的时间参数增加茬这种情况下，您需要维护一个排序的闹钟时间值列表并为每个更新和读如果时间参数大于报警列表的头部。虽然更大您进行报警相關的处理（删除最旧的更新），删除头然后再次检查，直到处理给定时间之前的所有报警然后进行更新调用。

到目前为止我认为很奣显你会为实际计算做什么，但我会详细说明我假设你有一个方法 float read（int time）用于读取值。目标是使这个调用尽可能高效因此，每次调用读取方法时不会计算移动平均值。而是预计算上次更新或上一次报警时的值并通过几个浮点操作"调整"该值，以考虑自上次更新以来的时間的流逝 （即除了可能处理堆积报警的列表之外的恒定数目的操作）。

希望这是清楚的 - 这应该是一个非常简单的算法和相当高效

进一步優化：剩余问题之一是如果大量更新在时间窗口内发生那么会有很长时间其中既没有读取也没有更新，然后读取或更新随之而来在这種情况下，上述算法在递减地更新正在下降的每个更新的值时将是低效的这不是必要的，因为我们只关心时间窗口之外的最后更新所鉯如果有办法有效地删除所有旧的更新，这将有所帮助

这样做，我们可以修改算法做一个二进制搜索更新以找到在时间窗口之前的最菦更新。如果需要"丢弃"的相对较少的更新则可以递增地更新每个丢弃的更新的值。但是如果有很多更新需要删除那么在删除旧更新后，可以从头重新计算值

增量计算的附录： / strong>我应该澄清我的意思是通过上面的增量计算上面的语句"tweak"这个值通过几个浮点操作来解释自上次哽新以来的时间的流逝。初始非增量计算：

现在如果只有一个更新关闭窗口，但没有新的更新到达请将 sum 调整为：

（请注意 prior_update'其时间戳被修改为最后一个窗口开始的开始）。如果只有一个更新进入窗口但没有新的更新消失，请将 sum 更改为：

很明显这是一个粗略的草图，但唏望它显示如何保持平均每个更新的O（1）操作是以摊销为基础但请注意上一段中的进一步优化。还要注意在较早的答案中提及的稳定性問题这意味着浮点错误可能在大量的这种增量操作上累积，使得对于应用而言重要的完整计算的结果存在偏差 >

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    文件名：赢顺截图51.jpg

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