python - 声明一个函数来对数据进行指数平滑处理

Question

我正在尝试在 Python 中对 Jupyter 笔记本上的一些去趋势数据进行指数平滑处理。我尝试导入

from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing

但出现以下错误

ImportError: cannot import name 'SimpleExpSmoothing'

我不知道如何从 Jupyter 笔记本解决这个问题，所以我试图声明一个执行指数平滑的函数。

假设函数的名称是expsmoth(list,a)，并且接受一个列表list和一个数字a，并给出另一个称为列表的列表explist，其元素由以下递归关系给出：

                  explist[0] == list[0]
                  explist[i] == a*list[i] + (1-a)*explist[i-1]

我还在学习python。如何声明一个以列表和数字作为参数并返回其元素由上述递归关系给出的列表的函数？

标签： pythonfunctionrecurrence

Answer 1

解决您的问题的一个简单方法是

def explist(data, a):
    smooth_data = data.copy()  # make a copy to avoid changing the original list
    for i in range(1, len(data)):
        smooth_data[i] = a*data[i] + (1-a)*smooth_data[i-1]
    return smooth_data

该函数应该适用于原生 python 列表或 numpy 数组。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.random(100)  # some random data
smooth_data = explist(data, 0.2)
plt.plot(data, label='orginal')
plt.plot(smooth_data, label='smoothed')
plt.legend()
plt.show()