带numpy.con的加权移动平均

Question

我正在写一个移动平均值函数，它在numpy中使用卷积函数，应该等价于（weighted moving average）。当我的体重都相等（如简单的算术平均数）时，它工作得很好：

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，。。。我想，我明白

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

如果删除“valid”标志，我甚至看不到正确的值。我真的很想对WMA和MA使用卷积，因为它使代码更干净（相同的代码，不同的权重），否则我想我将不得不循环遍历所有数据并进行切片。

对这种行为有什么看法吗？

Answer 1

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