python - 带 numpy.convolve 的加权移动平均线

Question

我正在编写一个使用 numpy 中的卷积函数的移动平均函数，它应该等同于 ( weighted moving average)。当我的权重都相等时(如简单的算术平均值)，它工作正常:

data = numpy.arange(1,11)
numdays = 5
w = [1.0/numdays]*numdays
numpy.convolve(data,w,'valid')

给予

array([ 3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.])

但是，当我尝试使用加权平均值时

w = numpy.cumsum(numpy.ones(numdays,dtype=float),axis=0); w = w/numpy.sum(w)

而不是(对于相同的数据)3.667,4.667,5.667,6.667,... 我期望，我得到

array([ 2.33333333,  3.33333333,  4.33333333,  5.33333333,  6.33333333,
        7.33333333])

如果我删除“有效”标志，我什至看不到正确的值。我真的很想对 WMA 和 MA 使用卷积，因为它使代码更清晰(相同的代码，不同的权重)，否则我认为我将不得不遍历所有数据并进行切片。

关于这种行为有什么想法吗？

Answer 1

你想要的是 np.correlate 在卷积中，第二个参数基本上是反转的，这样你的预期结果就是 np.convolve(data, w[::-1 ], '有效')。