python - 如何计算numpy中的斜率

Question

如果我有一个包含 50 个元素的数组，我将如何计算 3 个周期斜率和 5 个周期斜率？文档没有添加太多......

>>> from scipy import stats
>>> import numpy as np
>>> x = np.random.random(10)
>>> y = np.random.random(10)
>>> slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y)

这行得通吗？

def slope(x, n): 
   if i<len(x)-n: 
        slope = stats.linregress(x[i:i+n],y[i:i+n])[0]
        return slope 

但是数组的长度是否相同

@乔:::

xx = [2.0 ,4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30]
x  = np.asarray(xx, np.float)
s  = np.diff(x[::3])/3

window  = [1, 0, 0, 0,  -1]
window2 = [1, 0,  -1]
slope   = np.convolve(x, window, mode='same') / (len(window) - 1)
slope2  = np.convolve(x, window2, mode='same') / (len(window2) - 1)

print x
print s

print slope
print slope2

结果.....

[  2.   4.   6.   8.  10.  12.  14.  16.  18.  20.  22.  24.  26.  28.  30.]
[ 2.  2.  2.  2.]
[ 1.5  2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.  -6.  -6.5]
[  2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2. -14.]

除了 -6、-6.5 和 -14 不是我正在寻找的结果外，斜率和斜率 2 是我想要的。

这有效......

window    = [1, 0, 0, -1]
slope     = np.convolve(xx, window, mode='valid') / float(len(window) - 1)
padlength = len(window) -1
slope     = np.hstack([np.ones(padlength), slope])
print slope

Answer 1

我假设您的意思是每第 3 个和第 5 个元素计算斜率，以便您有一系列(精确的，而不是最小二乘法)斜率？

如果是这样，您只需按照以下方式做一些事情:

third_period_slope = np.diff(y[::3]) / np.diff(x[::3])
fifth_period_slope = np.diff(y[::5]) / np.diff(x[::5])

不过，我可能完全误解了你的意思。我以前从没提过“3 期斜率”这个词……

如果您想要更多的“移动窗口”计算(以便您拥有与输出元素相同数量的输入元素)，只需将其建模为具有 [-1, 0, 1 窗口的卷积] 或 [-1, 0, 0, 0, 1]。

例如

window = [-1, 0, 1]
slope = np.convolve(y, window, mode='same') / np.convolve(x, window, mode='same')