使用python實(shí)現(xiàn)ema（指數(shù)移動平均的計(jì)算）

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Prices?=?[0.0]?#prices?of?everyday

EMAs?=?[0.0]?#?ems?of?everyday

def?ema?(?N?,?Price)?:

Prices.append(Price)

if?N=1:

EMAs.append(Price)

else?:

EMAs.append((1-a)*EMAs[N-1]?+?a*Price)

ema(1,1)

ema(2,3)

print?(EMAs[1])

print?(EMAs[2])

csaps()函數(shù)對應(yīng)python什么函數(shù)

return 值：只能返回一次，只要執(zhí)行return函數(shù)就終止

返回值：沒有類型限制，也沒有個(gè)數(shù)限制

沒有return：None

返回一個(gè)值

返回多個(gè)值：元組

2021-02-08 Python OpenCV GaussianBlur()函數(shù)

borderType= None)函數(shù)

此函數(shù)利用高斯濾波器平滑一張圖像。該函數(shù)將源圖像與指定的高斯核進(jìn)行卷積。

src:輸入圖像

ksize:(核的寬度,核的高度)，輸入高斯核的尺寸，核的寬高都必須是正奇數(shù)。否則，將會從參數(shù)sigma中計(jì)算得到。

dst:輸出圖像，尺寸與輸入圖像一致。

sigmaX:高斯核在X方向上的標(biāo)準(zhǔn)差。

sigmaY:高斯核在Y方向上的標(biāo)準(zhǔn)差。默認(rèn)為None，如果sigmaY=0，則它將被設(shè)置為與sigmaX相等的值。如果這兩者都為0,則它們的值會從ksize中計(jì)算得到。計(jì)算公式為：

borderType:像素外推法，默認(rèn)為None（參考官方文檔 BorderTypes

)

在圖像處理中，高斯濾波主要有兩種方式：

1.窗口滑動卷積

2.傅里葉變換

在此主要利用窗口滑動卷積。其中二維高斯函數(shù)公式為：

根據(jù)上述公式，生成一個(gè)3x3的高斯核，其中最重要的參數(shù)就是標(biāo)準(zhǔn)差 ，標(biāo)準(zhǔn)差 越大，核中心的值與周圍的值差距越小，曲線越平滑。標(biāo)準(zhǔn)差 越小，核中心的值與周圍的值差距越大，曲線越陡峭。

從圖像的角度來說，高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差 越大，平滑效果越不明顯。高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差 越小，平滑效果越明顯。

可見，標(biāo)準(zhǔn)差 越大，圖像平滑程度越大

參考博客1:關(guān)于GaussianBlur函數(shù)

參考博客2:關(guān)于高斯核運(yùn)算

文章標(biāo)題：python平滑函數(shù) python 平滑
轉(zhuǎn)載源于：http://chinadenli.net/article48/dojieep.html

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