numpy.convolve python古い番号は変更できません

Question

私はnumpy.convolveを使っています。正直言って私が働いているプロジェクトに正しいモジュールを使用しているかどうかはわかりません。 質問： numpy convolveが必要な場合（または実装できる他のモジュールがある場合）、以前の数値を変更しないでください。たす。私は古い番号が変わることを望みません。私はそれらを修正して欲しいです。だから私が新しいデータを取得するときに影響を与えるべき数字は、新しいものだけであり、残りのものではありません。ここで

は例です（。良いことを明確にするために）

import numpy 

N = 3 
numbers = [11,-5,54,-100,1] 
numbers_mean = numpy.convolve(numbers, numpy.ones((N,))/N)[(N-1):] 
print numbers_mean 

出力：

[ 20.   -17.   -15.   -33.   0.33333333] 

しかし 私は100点の代わりに、1結果の変化への最後の番号を変更した場合すべての3つの数字。

N = 3 
numbers = [11,-5,54,-100,100] 
numbers_mean = numpy.convolve(numbers, numpy.ones((N,))/N)[(N-1):] 
print numbers_mean 

出力：

[ 20.   -17.   18.   0.   33.33333333] 

JUST OUTPUTS： 。 。

[ 20.   -17.   -15.   -33.   0.33333333] 
[ 20.   -17.   18.   0.   33.33333333] 

これは私が見たいです：

[ 20.   -17.   -15.   -33.   33.33333333<- this number only should change not the rest] 

数は、それが-33を変更し、1から100まで行くとき、あなたが見ることができるように。これは私が望むものではありません。それらの数字のすべてを固定し、変更できる唯一の数字を変更するものは、最新の数字ではありません。この場合、33.333333から0.3333

私はこれをPythonで移植することができますか？

iがnumpyの専門家ではないので、私はあなたにそのためのPythonのソリューションを提案しますあなたの

Answer 1

IIUCを、あなたは3近傍の手段を計算したいです。だからmask=[1./3,1./3,1./3]のサイズはNです。

M>=Nあるサイズ、numbers = [0,1,2,3,4]、単純な例で起こるかを参照してください：

In [1]: numpy.convolve(numbers,mask) 
Out[1]: 
array([ 0.  , 0.33333333, 1.  , 2.  , 3.  , 
     2.33333333, 1.33333333]) 

これはN+M-1の要素を持つ配列です。ここにはM-2(N-1)の有効な手段[1,2,3]しかありません。最初と最後にはN-1が重複しています。それらも破棄する必要があります。あなたのケースでは

：

N = 3 
a1 = [11,-5,54,-100,1] 
a2 = [11,-5,54,-100,100] 

mask=numpy.ones(N)/N 
m1= numpy.convolve(a1, mask)[(N-1):-(N-1)] 
m2= numpy.convolve(a2, mask)[(N-1):-(N-1)] 
print (m1,m2) 

# [ 20. -17. -15.] [ 20. -17. 18.] 

のみ最後の項が影響を受けます。ここで

、mean(n) - mean(n-1) = data(n)/N -data(n-N)/N：

EDITは

• N-1最後の用語を避けるために、他のアプローチは、差分方程式を実装scipy.signal.lfilterを、使用することです。

  from scipy.signal import lfilter 
  N=3 
  a=np.array([1,-1]) 
  b=np.concatenate(([1],np.zeros(N-1),[-1]))/N 
  x=np.arange(5) 
  means=lfilter(b,a,x) 
  # array([0.,0.3333,1.,2.,3.]) 
  

Answer 2

ありがとう：

In [342]: fixed = np.convolve([11,-5,54,-100,1], np.ones((N,))/N)[(N-1):-1] 

In [343]: fixed 
Out[343]: array([ 20., -17., -15., -33.]) 

In [344]: np.append(fixed, np.convolve([11,-5,54,-100,100], np.ones((N,))/N)[-1]) 
Out[344]: array([ 20.  , -17.  , -15.  , -33.  , 33.33333333])