Mouvement Moyenne Matplotlib

Introduction matplotlib est une bibliothèque de traçage en 2D python qui produit des figures de qualité de publication dans une variété de formats imprimés et d'environnements interactifs sur des plateformes. Matplotlib peut être utilisé dans les scripts python, le shell python et ipython (ala MATLAB reg ou Mathematica reg8224), les serveurs d'applications web et six toolkits graphiques. Matplotlib essaie de rendre les choses faciles choses faciles et difficiles possibles. Vous pouvez générer des tracés, des histogrammes, des spectres de puissance, des diagrammes à barres, des diagrammes d'erreurs, des diagrammes de dispersion, etc., avec quelques lignes de code. Pour un échantillonnage, consultez les captures d'écran. Galerie de miniatures et répertoire d'exemples Pour un tracé simple, l'interface pyplot fournit une interface de type MATLAB, en particulier lorsqu'elle est combinée à IPython. Pour l'utilisateur puissant, vous avez un contrôle total des styles de lignes, des propriétés des polices, des propriétés des axes, etc., via une interface orientée objet ou via un ensemble de fonctions familières aux utilisateurs de MATLAB. John Hunter (1968-2012) Le 28 août 2012, John D. Hunter, le créateur de matplotlib, est mort de complications dues au traitement du cancer, après une brève mais intense bataille contre cette terrible maladie. John laisse dans le deuil son épouse Miriam, ses trois filles Rahel, Ava et Clara, ses sœurs Layne et Mary et sa mère Sarah. Si vous avez profité de Johns de nombreuses contributions, s'il vous plaît dire merci de la manière qui serait la plus importante pour lui. S'il vous plaît envisager de faire un don à la John Hunter Technology Fellowship. Documentation d'installation Il s'agit de la documentation de matplotlib version 1.5.3. Essayer d'apprendre à faire un genre particulier de complot Consultez la galerie. exemples. Ou la liste des commandes de traçage. Autres ressources d'apprentissage Il existe de nombreuses ressources d'apprentissage externes, y compris des documents imprimés, des vidéos et des didacticiels. Besoin d'aide matplotlib est un projet accueillant et inclusif, et nous essayons de suivre le code de conduite de Python Software Foundation dans tout ce que nous faisons. Vérifiez les faq. Les documents d'api, les archives de liste de diffusion. Et rejoindre les listes de diffusion matplotlib Utilisateurs. Annoncer et Développer. Consultez les questions matplotlib sur stackoverflow. L'outil de recherche recherche toute la documentation, y compris la recherche de texte complet de plus de 350 exemples complets qui exercent presque tous les coins de matplotlib. Vous pouvez déposer des bugs, des correctifs et des requêtes de fonctionnalités sur le tracker github. Mais c'est une bonne idée de nous envoyer un coup de fil sur la liste de diffusion. Pour rester à jour avec ce qui se passe dans matplotlib, voir la page whats nouveau ou parcourir le code source. Tout ce qui pourrait nécessiter des modifications à votre code existant est enregistré dans le fichier de modifications de l'API. Il existe plusieurs boîtes à outils add-on matplotlib. Y compris un choix de deux boîtes à outils de projection et de cartographie cartographie et cartographie. 3d traçant avec mplot3d. Axes et axes helpers dans axesgrid. Plusieurs interfaces de traçage de niveau supérieur seaborn. Holoviews Ggplot. et plus. Citant matplotlib matplotlib est l'invention de John Hunter (1968-2012), qui, avec ses nombreux contributeurs, ont mis une quantité incommensurable de temps et d'efforts dans la production d'un logiciel utilisé par des milliers de scientifiques dans le monde entier. Si matplotlib contribue à un projet qui mène à une publication scientifique, s'il vous plaît reconnaître ce travail en citant le projet. Vous pouvez utiliser cette entrée de citation prête. Open source La licence matplotlib est basée sur la licence PSF (Python Software Foundation). Il ya une communauté de développeurs actifs et une longue liste de personnes qui ont fait des contributions importantes. Matplotlib est hébergé sur Github. Les questions et les requêtes Pull sont suivies à Github aussi. MATLAB est une marque déposée de The MathWorks, Inc. 8224 Mathematica est une marque déposée de Wolfram Research, Inc. copy Copyright 2002 - 2012 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom et l'équipe de développement matplotlib 2012 - 2014 Le développement matplotlib équipe. Dernière mise à jour le 19 déc. 2016. Créé à l'aide de Sphinx 1.4.3.Hmmm, il semble que cette pratique de mettre en œuvre est en fait assez facile de se tromper et a favorisé une bonne discussion sur l'efficacité de la mémoire. Je suis heureux d'avoir des ballonnements, si cela veut dire savoir que quelque chose a bien été fait. Ndash Richard Sep 20 14 at 19:23 NumPys manque d'une fonction particulière domaine spécifique est peut-être due à la discipline des équipes de base et la fidélité à la directive NumPys prime: fournir un type de tableau N-dimensionnelle. Ainsi que des fonctions pour créer et indexer ces tableaux. Comme beaucoup d'objectifs fondamentaux, celui-ci n'est pas petit, et NumPy le fait brillamment. Le SciPy (beaucoup plus grand) contient une collection beaucoup plus grande de bibliothèques spécifiques au domaine (appelées sous-paquets par SciPy devs) - par exemple, l'optimisation numérique (optimiser), le traitement du signal (signal) et le calcul intégral (intégrer). Ma conjecture est que la fonction que vous recherchez est dans au moins un des sous-paquets SciPy (scipy. signal peut-être) cependant, je regarderais d'abord dans la collection de SciPy scikits. Identifier les scikit (s) pertinent (s) et chercher la fonction d'intérêt là-bas. Scikits sont développés indépendamment paquets basés sur NumPySciPy et dirigé vers une discipline technique particulière (par exemple, scikits-image, scikits-learn, etc) Plusieurs de ces ont été (en particulier, le génial OpenOpt pour l'optimisation numérique) Avant de choisir de résider sous la rubrique relativement nouvelle scikits. La page d'accueil Scikits aimé au-dessus des listes d'environ 30 scikits tels. Bien qu'au moins plusieurs d'entre eux ne soient plus en développement actif. En conséquence, Pandas est devenue, AFAIK, la bibliothèque de séries chronologiques de NumPy de facto. Pandas a plusieurs fonctions qui peuvent être utilisées pour calculer une moyenne mobile la plus simple de ces est probablement rollingmean. Que vous utilisez comme suit: Maintenant, il suffit d'appeler la fonction rollingmean passant dans l'objet Series et une taille de fenêtre. Qui dans mon exemple ci-dessous est de 10 jours. Vérifier qu'il a fonctionné - par ex. Les valeurs comparées de 10 à 15 dans la série originale par rapport à la nouvelle série lissée avec moyenne de roulis Le mécanisme de fonction, ainsi qu'une douzaine d'autres fonctions sont regroupés de manière informelle dans la documentation Pandas sous la rubrique des fonctions de fenêtre mobile un deuxième groupe de fonctions Dans Pandas est désignée sous le nom de fonctions pondérées exponentiellement (par exemple, ewma, qui calcule une moyenne pondérée exponentiellement mobile). Le fait que ce second groupe ne soit pas inclus dans la première (fonctions de fenêtre en mouvement) est peut-être parce que les transformations pondérées exponentiellement ne reposent pas sur une fenêtre de longueur fixe