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第一次使用 Python 用户,我迷路了。我需要从一个列表中创建一个表格,该表格显示每日温度和截至当天的运行平均温度。

xData = arange(1,32)    
tData = [86,87,84,86,86,86,84,83,90,89,88,85,86,79,83,81, \
     75,80,81,85,81,88,89,87,84,85,86,88,88,90,90]
avg = [86.]  # First value for monthly avg high temp is just the Day 1 temp
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4 回答 4

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对于列表中的每个值,运行平均值只是直到该值的所有值的平均值。对于您的示例的精简版本:

>>> tData = [86,87,84,86]

运行平均值为86/1(86+87)/2(86+87+84)/3(86+87+84+86)/4

因此,在每个索引处,运行平均值是运行总计,除以 (index + 1)。

您可以通过以下方式获得运行总计accumulate

>>> list(accumulate(tData))
[86, 173, 257, 343]

您可以使用以下命令获取(基于 1 的)索引enumerate

>>> list(enumerate(accumulate(tData, start=1))
[(1, 86), (2, 73), (3, 257), (4, 343)]

所以,只需划分:

>>> [total / index for index, total in enumerate(accumulate(tData, start=1))]
[86.0, 86.5, 85.66666666666667, 85.75]

statistics在 Python 3.4 或其stats3.1-3.3 的反向端口/前身中使用:

>>> from stats import running_average
>>> running_average(tData)
[86, 86.5, 85.66666666666667, 85.75]

当然,如果您愿意,您可以随时明确地执行此操作:

>>> running_sum, running_sums = 0, []
>>> for value in tData:
...     running_sum += value
...     running_sum.append(running_sum)
>>> [value / index for index, value in enumerate(running_sums, start=1)]
[86, 86.5, 85.66666666666667, 85.75]

… 甚至:

>>> running_sum, running_averages = 0, []
>>> for index, value in enumerate(tData, start=1):
...     running_sum += value
...     running_averages.append(running_sum / index)
>>> running_averages
[86, 86.5, 85.66666666666667, 85.75]
于 2013-09-10T01:30:10.187 回答
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我会这样做:

def runningAvgs(data):
    avg = data[0]
    for i, d in enumerate(data[1:], start=1):
        yield avg
        avg = ((i * avg) + d) / (i + 1.0)
    yield avg

tData = [86,87,84,86,86,86,84,83,90,89,88,85,86,79,83,81, \
     75,80,81,85,81,88,89,87,84,85,86,88,88,90,90]

print list(runningAvgs(tData))
于 2013-09-10T01:43:39.503 回答
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这是另一种方法:

def cumSeries(series):
    result = [0]
    for s in series:
        result.append(s + result[-1])
    return result

def runningAvg(series):
    cs = cumSeries(series)
    return [(cs[i] - cs[0]) / float(i) for i in range(1, len(cs))]


tData = [86,87,84,86,86,86,84,83,90,89,88,85,86,79,83,81, \
     75,80,81,85,81,88,89,87,84,85,86,88,88,90,90]

print runningAvg(tData)

使用累积系列是处理系列部分总和的非常有用的方法。

于 2013-09-10T01:48:39.537 回答
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这是一种使用itertools操作符的方法

from itertools import starmap, accumulate
from operator import add

def moving_average(data):
   moving_sum = enumerate(accumulate(data, add)), start=1)
   return starmap(lambda index, elem: elem / index, moving_sum)
于 2019-02-09T05:48:45.627 回答