वाक्य - विन्यास:
हम चलती औसत की गणना विभिन्न तरीकों से कर सकते हैं जो इस प्रकार हैं:
विधि 1:
न्यूमपी। सह ( )यह दिए गए सरणी में तत्वों का योग देता है। हम कमसम () के आउटपुट को ऐरे के आकार से विभाजित करके मूविंग एवरेज की गणना कर सकते हैं।
विधि 2:
न्यूमपी। तथा . औसत ( )इसके निम्नलिखित पैरामीटर हैं।
ए: सरणी रूप में डेटा जिसे औसत किया जाना है।
अक्ष: इसका डेटा प्रकार int है और यह एक वैकल्पिक पैरामीटर है।
वजन: यह एक सरणी और वैकल्पिक पैरामीटर भी है। यह 1-डी आकार के समान आकार का हो सकता है। एक आयामी के मामले में, इसकी लंबाई 'ए' सरणी के बराबर होनी चाहिए।
ध्यान दें कि चलती औसत की गणना करने के लिए NumPy में कोई मानक कार्य नहीं है, इसलिए इसे कुछ अन्य तरीकों से किया जा सकता है।
विधि 3:
एक अन्य विधि जिसका उपयोग चलती औसत की गणना के लिए किया जा सकता है:
जैसे समझाना ( एक , में , तरीका = 'भरा हुआ' )इस सिंटैक्स में, a पहला इनपुट डायमेंशन है और v दूसरा इनपुट डायमेंशनल वैल्यू है। मोड वैकल्पिक मान है, यह पूर्ण, समान और मान्य हो सकता है।
उदाहरण # 01:
अब, Numpy में मूविंग एवरेज के बारे में अधिक समझाने के लिए, आइए एक उदाहरण दें। इस उदाहरण में, हम एक सरणी के मूविंग एवरेज को NumPy के कनवल्व फंक्शन के साथ निकालेंगे। इसलिए, हम इसके तत्वों के रूप में 1,2,3,4,5 के साथ एक सरणी 'ए' लेंगे। अब, हम np.convolve फंक्शन को कॉल करेंगे और इसके आउटपुट को हमारे “b” वेरिएबल में स्टोर करेंगे। उसके बाद, हम अपने वेरिएबल 'बी' के मान को प्रिंट करेंगे। यह फ़ंक्शन हमारे इनपुट ऐरे के मूविंग योग की गणना करेगा। हम यह देखने के लिए आउटपुट प्रिंट करेंगे कि हमारा आउटपुट सही है या नहीं।
उसके बाद, हम उसी कनवल्व विधि का उपयोग करके अपने आउटपुट को मूविंग एवरेज में बदल देंगे। चलती औसत की गणना करने के लिए, हमें बस चलती राशि को नमूनों की संख्या से विभाजित करना होगा। लेकिन यहां मुख्य समस्या यह है कि चूंकि यह एक चलती औसत है, इसलिए नमूने की संख्या उस स्थान के आधार पर बदलती रहती है जहां हम हैं। तो, उस मुद्दे को हल करने के लिए, हम बस भाजक की एक सूची बनाएंगे और हमें इसे एक औसत में बदलने की जरूरत है।
उस उद्देश्य के लिए, हमने हर के लिए एक और वैरिएबल 'डिनॉम' को इनिशियलाइज़ किया है। रेंज ट्रिक का उपयोग करके सूची बोध के लिए यह सरल है। हमारे सरणी में पांच अलग-अलग तत्व हैं इसलिए प्रत्येक स्थान पर नमूनों की संख्या एक से पांच तक जाएगी और फिर पांच से एक तक वापस आ जाएगी। तो, हम बस दो सूचियों को एक साथ जोड़ देंगे और हम उन्हें अपने 'denom' पैरामीटर में संग्रहीत करेंगे। अब, हम इस वेरिएबल को यह जांचने के लिए प्रिंट करेंगे कि सिस्टम ने हमें सही हर दिया है या नहीं। उसके बाद, हम अपने मूविंग योग को हर के साथ विभाजित करेंगे और आउटपुट को 'c' वेरिएबल में स्टोर करके प्रिंट करेंगे। आइए परिणामों की जांच के लिए अपना कोड निष्पादित करें।
आयात Numpy जैसा जैसेएक = [ 1 , दो , 3 , 4 , 5 ]
बी = जैसे समझाना ( एक , जैसे one_like ( एक ) )
प्रिंट ( 'चलती राशि' , बी )
नाम = सूची ( सीमा ( 1 , 5 ) ) + सूची ( सीमा ( 5 , 0 , - 1 ) )
प्रिंट ( 'भाजक' , नाम )
सी = जैसे समझाना ( एक , जैसे one_like ( एक ) ) / नाम
प्रिंट ( 'सामान्य गति ' , सी )
हमारे कोड के सफल निष्पादन के बाद, हमें निम्न आउटपुट मिलेगा। पहली पंक्ति में, हमने 'मूविंग सम' मुद्रित किया है। हम देख सकते हैं कि हमारे पास शुरुआत में '1' और सरणी के अंत में '5' है, जैसा कि हमारे मूल सरणी में था। शेष संख्याएँ हमारे सरणी के विभिन्न तत्वों के योग हैं।
उदाहरण के लिए, सरणी के तीसरे सूचकांक पर छह हमारे इनपुट सरणी से 1,2, और 3 जोड़ने से आता है। चौथे सूचकांक पर दस 1,2,3 और 4 से आता है। पंद्रह सभी संख्याओं को एक साथ जोड़कर आता है, और इसी तरह। अब, हमारे आउटपुट की दूसरी लाइन में, हमने अपने ऐरे के हर को प्रिंट कर लिया है।
हमारे आउटपुट से, हम देख सकते हैं कि सभी हर सटीक हैं, जिसका अर्थ है कि हम उन्हें अपने मूविंग सम एरे से विभाजित कर सकते हैं। अब, आउटपुट की अंतिम पंक्ति पर जाएँ। अंतिम पंक्ति में, हम देख सकते हैं कि हमारे मूविंग एवरेज एरे का पहला तत्व 1 है। 1 का औसत 1 है इसलिए हमारा पहला तत्व सही है। 1+2/2 का औसत 1.5 होगा। हम देख सकते हैं कि हमारे आउटपुट ऐरे का दूसरा एलिमेंट 1.5 है तो दूसरा एवरेज भी सही है। 1,2,3 का औसत 6/3=2 होगा। यह हमारे आउटपुट को भी सही बनाता है। तो, आउटपुट से, हम कह सकते हैं कि हमने एक सरणी के मूविंग एवरेज की सफलतापूर्वक गणना की है।
निष्कर्ष
इस गाइड में, हमने मूविंग एवरेज के बारे में सीखा: मूविंग एवरेज क्या है, इसके उपयोग क्या हैं और मूविंग एवरेज की गणना कैसे करें। हमने गणितीय और प्रोग्रामिंग दोनों दृष्टिकोणों से इसका विस्तार से अध्ययन किया। NumPy में, चलती औसत की गणना करने के लिए कोई विशिष्ट कार्य या प्रक्रिया नहीं है। लेकिन और भी कई फंक्शन हैं जिनकी मदद से हम मूविंग एवरेज कैलकुलेट कर सकते हैं। हमने चलती औसत की गणना करने के लिए एक उदाहरण दिया और हमारे उदाहरण के हर चरण का वर्णन किया। मौजूदा डेटा की मदद से भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए मूविंग एवरेज एक उपयोगी तरीका है।