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我有一个SortedList<dateTime,double>. 我想计算这个系列的移动平均值。我可以使用简单的 for 循环来做到这一点。我想知道是否有更好的方法来使用 linq。

我的版本：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;

namespace ConsoleApplication1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var mySeries = new SortedList<DateTime, double>();
            mySeries.Add(new DateTime(2011, 01, 1), 10);
            mySeries.Add(new DateTime(2011, 01, 2), 25);
            mySeries.Add(new DateTime(2011, 01, 3), 30);
            mySeries.Add(new DateTime(2011, 01, 4), 45);
            mySeries.Add(new DateTime(2011, 01, 5), 50);
            mySeries.Add(new DateTime(2011, 01, 6), 65);

            var calcs = new calculations();
            var avg = calcs.MovingAverage(mySeries, 3);
            foreach (var item in avg)
            {
                Console.WriteLine("{0} {1}", item.Key, item.Value);                
            }
        }
    }
    class calculations
    {
        public SortedList<DateTime, double> MovingAverage(SortedList<DateTime, double> series, int period)
        {
            var result = new SortedList<DateTime, double>();

            for (int i = 0; i < series.Count(); i++)
            {
                if (i >= period - 1)
                {
                    double total = 0;
                    for (int x = i; x > (i - period); x--)
                        total += series.Values[x];
                    double average = total / period;
                    result.Add(series.Keys[i], average);  
                }

            }
            return result;
        }
    }
}
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8 回答 8

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为了实现O(n)的渐近性能（就像手动编码的解决方案一样），您可以使用如下Aggregate函数

series.Skip(period-1).Aggregate(
  new {
    Result = new SortedList<DateTime, double>(), 
    Working = List<double>(series.Take(period-1).Select(item => item.Value))
  }, 
  (list, item)=>{
     list.Working.Add(item.Value); 
     list.Result.Add(item.Key, list.Working.Average()); 
     list.Working.RemoveAt(0);
     return list;
  }
).Result;

累积值（实现为匿名类型）包含两个字段：Result包含到目前为止建立的结果列表。Working包含最后的period-1元素。聚合函数将当前值添加到工作列表中，构建当前平均值并将其添加到结果中，然后从工作列表中删除第一个（即最旧的）值。

“种子”（即累积的起始值）是通过将第一个period-1元素放入Working并初始化Result为一个空列表来构建的。

因此，聚合从元素开始（通过在开头period跳过元素）(period-1)

在函数式编程中，这是聚合（或fold）函数的典型使用模式，顺便说一句。

两个备注：

该解决方案不是“功能上”干净的，因为在每个步骤中都重复使用相同的列表对象 (Working和)。Result如果某些未来的编译器尝试自动并行化 Aggregate 函数，我不确定这是否会导致问题（另一方面，我也不确定，这是否可能……）。一个纯粹的功能解决方案应该在每一步“创建”新列表。

另请注意，C# 缺乏强大的列表表达式。在一些假设的 Python-C#-mixed 伪代码中，可以编写聚合函数，如

(list, item)=>
  new {
    Result = list.Result + [(item.Key, (list.Working+[item.Value]).Average())], 
    Working=list.Working[1::]+[item.Value]
  }

在我看来，这会更优雅一点:)

于 2011-03-03T00:48:41.863 回答
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对于使用 LINQ 计算移动平均线的最有效方法，您不应该使用 LINQ！

相反，我建议创建一个帮助类，它以最有效的方式计算移动平均值（使用循环缓冲区和因果移动平均过滤器），然后是一个扩展方法，使其可供 LINQ 访问。

首先，移动平均线

public class MovingAverage
{
    private readonly int _length;
    private int _circIndex = -1;
    private bool _filled;
    private double _current = double.NaN;
    private readonly double _oneOverLength;
    private readonly double[] _circularBuffer;
    private double _total;

    public MovingAverage(int length)
    {
        _length = length;
        _oneOverLength = 1.0 / length;
        _circularBuffer = new double[length];
    }       

    public MovingAverage Update(double value)
    {
        double lostValue = _circularBuffer[_circIndex];
        _circularBuffer[_circIndex] = value;

        // Maintain totals for Push function
        _total += value;
        _total -= lostValue;

        // If not yet filled, just return. Current value should be double.NaN
        if (!_filled)
        {
            _current = double.NaN;
            return this;
        }

        // Compute the average
        double average = 0.0;
        for (int i = 0; i < _circularBuffer.Length; i++)
        {
            average += _circularBuffer[i];
        }

        _current = average * _oneOverLength;

        return this;
    }

    public MovingAverage Push(double value)
    {
        // Apply the circular buffer
        if (++_circIndex == _length)
        {
            _circIndex = 0;
        }

        double lostValue = _circularBuffer[_circIndex];
        _circularBuffer[_circIndex] = value;

        // Compute the average
        _total += value;
        _total -= lostValue;

        // If not yet filled, just return. Current value should be double.NaN
        if (!_filled && _circIndex != _length - 1)
        {
            _current = double.NaN;
            return this;
        }
        else
        {
            // Set a flag to indicate this is the first time the buffer has been filled
            _filled = true;
        }

        _current = _total * _oneOverLength;

        return this;
    }

    public int Length { get { return _length; } }
    public double Current { get { return _current; } }
}

此类提供了一个非常快速和轻量级的 MovingAverage 过滤器实现。它创建一个长度为 N 的循环缓冲区，并为每个附加的数据点计算一个加法、一个减法和一个乘法，这与蛮力实现的每个点的 N 次乘加相反。

接下来，对它进行 LINQ 化！

internal static class MovingAverageExtensions
{
    public static IEnumerable<double> MovingAverage<T>(this IEnumerable<T> inputStream, Func<T, double> selector, int period)
    {
        var ma = new MovingAverage(period);
        foreach (var item in inputStream)
        {
            ma.Push(selector(item));
            yield return ma.Current;
        }
    }

    public static IEnumerable<double> MovingAverage(this IEnumerable<double> inputStream, int period)
    {
        var ma = new MovingAverage(period);
        foreach (var item in inputStream)
        {
            ma.Push(item);
            yield return ma.Current;
        }
    }
}

上述扩展方法包装了 MovingAverage 类并允许插入到 IEnumerable 流中。

现在使用它！

int period = 50;

// Simply filtering a list of doubles
IEnumerable<double> inputDoubles;
IEnumerable<double> outputDoubles = inputDoubles.MovingAverage(period);   

// Or, use a selector to filter T into a list of doubles
IEnumerable<Point> inputPoints; // assuming you have initialised this
IEnumerable<double> smoothedYValues = inputPoints.MovingAverage(pt => pt.Y, period);
于 2014-04-14T22:01:47.370 回答
7

您已经有了一个答案，向您展示了如何使用LINQ，但坦率地说，我不会在这里使用 LINQ，因为与您当前的解决方案相比，它的性能很可能很差，而且您现有的代码已经很清楚了。

period但是，您可以保留一个运行总计并在每次迭代时对其进行调整，而不是计算每一步的先前元素的总数。也就是说，改变这个：

total = 0;
for (int x = i; x > (i - period); x--)
    total += series.Values[x];

对此：

if (i >= period) {
    total -= series.Values[i - period];
}
total += series.Values[i];

这意味着无论period.

于 2011-03-02T11:23:09.387 回答
7

这块

double total = 0;
for (int x = i; x > (i - period); x--)
    total += series.Values[x];
double average = total / period;

可以改写为：

double average = series.Values.Skip(i - period + 1).Take(period).Sum() / period;

您的方法可能如下所示：

series.Skip(period - 1)
    .Select((item, index) =>
        new 
        {
            item.Key,            
            series.Values.Skip(index).Take(period).Sum() / period
        });

如您所见，linq 非常具有表现力。我建议从一些教程开始，例如Introducing LINQ and 101 LINQ Samples。

于 2011-03-02T13:14:47.160 回答
3

要以更实用的方式执行此操作，您需要一个Scan存在于 Rx 中但不存在于 LINQ 中的方法。

让我们看看如果我们有一个 scan 方法会是什么样子

var delta = 3;
var series = new [] {1.1, 2.5, 3.8, 4.8, 5.9, 6.1, 7.6};

var seed = series.Take(delta).Average();
var smas = series
    .Skip(delta)
    .Zip(series, Tuple.Create)
    .Scan(seed, (sma, values)=>sma - (values.Item2/delta) + (values.Item1/delta));
smas = Enumerable.Repeat(0.0, delta-1).Concat(new[]{seed}).Concat(smas);

这是从这里获取和调整的扫描方法：

public static IEnumerable<TAccumulate> Scan<TSource, TAccumulate>(
    this IEnumerable<TSource> source,
    TAccumulate seed,
    Func<TAccumulate, TSource, TAccumulate> accumulator
)
{
    if (source == null) throw new ArgumentNullException("source");
    if (seed == null) throw new ArgumentNullException("seed");
    if (accumulator == null) throw new ArgumentNullException("accumulator");

    using (var i = source.GetEnumerator())
    {
        if (!i.MoveNext())
        {
            throw new InvalidOperationException("Sequence contains no elements");
        }
        var acc = accumulator(seed, i.Current);

        while (i.MoveNext())
        {
            yield return acc;
            acc = accumulator(acc, i.Current);
        }
        yield return acc;
    }
}

这应该比蛮力方法具有更好的性能，因为我们使用运行总计来计算 SMA。

这里发生了什么？

首先，我们需要计算我们seed在这里调用的第一个周期。然后，我们根据累积的种子值计算每个后续值。为此，我们需要旧值（即 t-delta）和我们将序列压缩在一起的最新值，一次从头开始，一次移动 delta。

最后，我们通过为第一个周期的长度添加零并添加初始种子值来进行一些清理。

于 2013-06-19T22:58:08.553 回答
2

另一种选择是使用MoreLINQ的Windowed方法，它显着简化了代码：

var averaged = mySeries.Windowed(period).Select(window => window.Average(keyValuePair => keyValuePair.Value));
于 2017-10-10T06:32:15.193 回答
0

我使用此代码来计算 SMA：

private void calculateSimpleMA(decimal[] values, out decimal[] buffer)
{
    int period = values.Count();     // gets Period (assuming Period=Values-Array-Size)
    buffer = new decimal[period];    // initializes buffer array
    var sma = SMA(period);           // gets SMA function
    for (int i = 0; i < period; i++)
        buffer[i] = sma(values[i]);  // fills buffer with SMA calculation
}

static Func<decimal, decimal> SMA(int p)
{
    Queue<decimal> s = new Queue<decimal>(p);
    return (x) =>
    {
        if (s.Count >= p)
        {
            s.Dequeue();
        }
        s.Enqueue(x);
        return s.Average();
    };
}
于 2015-04-01T15:02:29.577 回答
0

这是一个扩展方法：

public static IEnumerable<double> MovingAverage(this IEnumerable<double> source, int period)
{
    if (source is null)
    {
        throw new ArgumentNullException(nameof(source));
    }

    if (period < 1)
    {
        throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(period));
    }

    return Core();

    IEnumerable<double> Core()
    {
        var sum = 0.0;
        var buffer = new double[period];
        var n = 0;
        foreach (var x in source)
        {
            n++;
            sum += x;
            var index = n % period;
            if (n >= period)
            {
                sum -= buffer[index];
                yield return sum / period;
            }

            buffer[index] = x;
        }
    }
}
于 2021-05-24T09:18:32.880 回答