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    python笔记之NUMPY中的掩码数组numpy.ma.mask

    参考链接: Python中的numpy.asmatrix python科学计算_numpy_线性代数/掩码数组/内存映射数组   1....掩码数组   numpy.ma模块中提供掩码数组的处理,这个模块中几乎完整复制了numpy中的所有函数,并提供掩码数组的功能;   一个掩码数组由一个正常数组和一个布尔数组组成,布尔数组中值为True的...>元素表示正常数组中对应下标的值无效,False表示有效;   创建掩码数组:   创建掩码数组:   import numpy.ma as ma x = np.array([1,2,3,5,7,4,3,2,8,0...]) mask = x ma.array(x,mask=mask)   mask   array([ True, True, True, False, False, True, True...元素类型   mode:[r+],读取模式   offset:[0],偏移量   shape:读取的形状   order:[C],元素排列格式,默认为C语言格式,F为Fortran格式;   分类:    Python

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    –AR模型,MA模型,ARMA模型介绍

    我在强调一遍 AR模型的自相关系数是呈复指数衰减– 有拖尾性 * AR模型的偏自相关系数有截尾性* MA模型 MA模型的定义 MA模型的可逆性 这个性质在推到MA模型的相关系数和自相关系数的时候比较有用...看一下可逆的定义 接下来看一下MA模型怎么转换成AR模型 最后我们看一下什么样的MA模型可以转化为AR模型 可逆MA模型的应用 对于一些MA模型,虽然其生成的式子不一样,但是其自相关图是一样的...,要是我们能用可逆的MA来做分析,可以将问题变得简洁,当然这些都是在式子推导的过程中的问题,在处理数据时我们可以不考虑这些。...而第一个是可逆的,即可以转换为AR模型的,具体转换方式可以看下图 MA模型的性质 自相关系数q阶截尾 偏自相关系数q阶拖尾 这个是只有自相关系数是截尾的 很重要,后面模型的识别会用到 ARMA

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    时间序列分析这件小事(五)--MA模型

    1.MA 之前讲了AR模型,与之对应的是MA模型,也就是移动平均模型。与AR模型类似,只不过,之前是由不同阶滞后的序列拟合出yt,而现在是不同阶滞后的白噪音拟合。...同样的,我们利用R语言自带的函数来实现MA的学习。 #example 7 y3 = arima.sim(n=100,list(ma = 0.8)) plot(y3,type = 'o') ?...看名字就知道,把AR和MA模型合起来就是了。...ARMA的模型辨识,通常我们认为,acf在q步后截尾,则MA是q阶的;pacf在p阶截尾,则AR是p阶的。但是,往往会不太准确,只能说是一个参考。...例如下面 acf(y4)#acf在q步后截尾,那么可以认为是MA(q) pacf(y4)#pacf在p阶截尾,那么可以认为是AR(p) ? ? 我们发现,现实如此残酷,和我们生成的完全不同。

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    股票中 5 日均线(MA)你会画了?

    实现平滑曲线 接下来,我们使用移动滑动窗口,来进行 21 个点为一个窗口的 MA 过滤算法。...MA -> Moving Average 移动平均 顾名思义,移动平均,就是将移动窗口中的值进行求平均,我们可以通过下面的代码进行数据处理: let maDatas = []; // 滑动窗口 function...比如,第一数据,平均值是第一个数据的值,第二个数据,平均值是第一个数据+第二个数据的平均值,以此类推 通过上面 filterAverage 方法,我们可以计算出移动平均过滤后的数值,绘制出曲线见下图 ma...通过图,我们可能没能感受到 ma 的图表的平滑度,我们结合 求解波值的波峰和波谷「Javascript」 来求一下两者的波峰和波谷: 原始数据: 波峰 => 430; 波谷 => 430 MA 数据:

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    【MADRL】多智能体信任域策略优化(MA-TRPO)算法

    文章分类在强化学习专栏: 【强化学习】(13)---《多智能体信任域策略优化(MA-TRPO)算法》 多智能体信任域策略优化(MA-TRPO)算法 1....MA-TRPO 算法的核心思想 MA-TRPO 是 TRPO 的一种扩展,专门用于多智能体环境。...MA-TRPO 的算法步骤 MA-TRPO 的整体流程可以分为以下几个步骤: 1 初始化 为每个智能体 初始化策略网络 和价值网络 ,这里 和 是每个智能体的策略和价值网络的参数。...MA-TRPO 的优点和挑战 优点: 稳定性:通过信任域限制(如 KL 散度约束),MA-TRPO 保证了策略更新过程的稳定性,避免了策略的剧烈变化。...[Python] MA-TRPO伪代码 # 初始化每个智能体的策略 π_θi 和价值函数 V_ϕi # 设置信任域约束的超参数 δ (例如 0.01) # 初始化每个智能体的策略参数 θ_i 和价值函数参数

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