numpy/quantizeによる幾何学的丸め？

Question

私はカーブであるパンダシリーズのデータ​​を持っています。

「足踏みさせる」ように丸めたいです。さらに、私はステップを現在の値のおよそ10％以内にしたい。 （これを置く別の方法は、ステップを10％単位で、すなわち幾何学的に増加させたいということです）。

私は繰り返し、ゆっくりと何か書いている：私はこのコードを使用したくない

def chunk_trades(A): 
    try: 
     last = A[0] 
    except: 
     print(A) 
     raise 
    new = [] 
    for x in A.iteritems(): 
     if not last or np.abs((x[1]-last)/last) > 0.1: 
      new.append(x[1]) 
      last = x[1] 
     else: 
      new.append(last) 
    s = pd.Series(new, index=A.index) 
    return s 

を。

私は、これを行うより速く、pythonicな方法を見つけようとしています。私はnumpy.digitize（）を使ってみましたが、私はそれが私が探しているとは思いません。どのようにこれに最も近づくためのアイデア？ 、対数空間へ

np.exp(np.around(np.log(np.abs(j)), decimals=1)) * np.sign(j) 

地図丸めを行い、バック変換：

Answer 1

OK、私は解決策のようなものであるべきだと思います。