F # Moving เฉลี่ย

ฉันใช้หน้าต่างแบบไดนามิกเพื่อคำนวณสถิติง่ายๆในชุดที่สั่งในวันที่คีย์ฉันต้องการเพื่อให้สามารถกำหนดขอบเขตที่ส่วนท้ายของหน้าต่างเช่น timeseries ที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่รายเดือนรายเดือนจะตัดสินใจโดย a. อย่างไรก็ตามชุดฟังก์ชัน dealle. always ใช้เริ่มต้นเป็นขอบเขตดังนั้นจึงมักจะสร้างชุดข้อมูล datapoints จากอินสแตนซ์ข้อมูลแรกสำหรับ n จุดข้อมูล n ถัดไปจะถูกตัดสินโดยความสนุกเหนือฉันต้องการมีชุดข้อมูล datapoints จาก nth และดูย้อนกลับไปในอดีตฉันยังพยายามที่จะใช้ก่อนเพื่อย้อนกลับชุด แต่ deedle คิดว่าชุดแม้ว่าในคำสั่งกลับคำสั่งไม่เป็นสิ่งที่ฉันกำลังมองหา possible. If คุณดูที่รายการของการรวม ในเอกสารคุณจะพบฟังก์ชันการรวมที่เป็นลักษณะทั่วไปของทุกฟังก์ชัน chunking windowing และยังใช้ตัวเลือกสำคัญซึ่งหมายความว่าคุณสามารถทำสิ่งที่ต้องการนี้ฟังก์ชันใช้เวลา 3 พารามิเตอร์รวมทั้งคีย์ s elector และฟังก์ชั่นที่ได้รับส่วนข้อมูลที่มีหน้าต่างพร้อมกับ flag ไม่ว่าจะเสร็จสมบูรณ์หรือไม่สมบูรณ์เช่นตอนท้าย windowing. Sadly นี่ไม่ค่อยทำงานที่นี่เพราะมันจะสร้างชุดที่มีปุ่มที่ซ้ำกันและเหล่านั้น ไม่ได้รับการสนับสนุนโดย Deedle หน้าต่างที่ส่วนท้ายจะจบด้วยวันที่เดียวกันทั้งหมดและดังนั้นคุณจะได้รับคีย์ซ้ำกันมันจริงทำงาน แต่คุณไม่สามารถทำอะไรได้มากกับชุดวิธีแก้ปัญหาน่าเกลียดคือการจำชิ้นสุดท้ายของ ฉันจะยังคงทำงานเกี่ยวกับสิ่งที่ F - พยายามที่จะทำงานออกวิธีการคิดใน F แทนที่จะเพียงแค่การแปลจากภาษาอื่น ๆ ฉัน know. I เพิ่งได้รับการคิดเกี่ยวกับกรณีที่คุณ don t มีแผนที่ 1 ระหว่างก่อนและหลังกรณีที่พังลงตัวอย่างหนึ่งของค่านี้คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยปกติแล้วคุณจะมี len-n 1 รายการสำหรับรายการ len ยาวเมื่อเฉลี่ยมากกว่า n items. For gurus out นี่เป็นวิธีที่ดีที่จะทำ มันใช้คิวที่ถูกยึดจาก Jomo Fisher บางทีวิธีที่ดีกว่าจะใช้ MovingAverageQueue โดยสืบทอดมาจาก Fifo. asked พ. ย. 17 08 ที่ 11 12. ฉันต้องประกาศว่าให้ MovingAverage ns seq float เพื่อที่จะนำสิ่งนี้ลงในโมดูลยูทิลิตี้ออกจากไซต์ call, เพื่อปลอบโยนระบบประเภทเท่าที่ฉันสามารถบอกได้นี้ทำงานเฉพาะกับลอยเนื่องจากข้อ จำกัด ของการเรียกร้อง MSDN ฉันสามารถแทนที่ว่าด้วยการใช้นี้ในลำดับ int แต่ที่ให้ข้อผิดพลาดไบรอันที่แตกต่างกันคุณสามารถกำหนดใหม่นี้ ตอบเพื่อทำงานในบริบททั่วไปเพื่อที่จะทำงานกับ seq - of - ใด - เลขคณิตชนิดโดยไม่มีข้อสรุปประเภท Warren Young 27 มิถุนายนที่ 13 19 04. ฉันควรชี้ให้เห็นว่าฉันต้องการสำหรับการทำงานเฉลี่ยค่าเฉลี่ยนี้คือการได้รับ หน้าต่างสั้น 30ish เหนือลำดับของจำนวนเต็มที่เกือบทั้งหมดในล้านดังนั้นฉัน don t ต้องการจุดลอยแม้ตัวเลขเดียวที่ด้านขวาของจุดทศนิยมเป็นของใช้ไม่จริงในใบสมัครของฉันแปลงจำนวนเต็มของฉัน FP และ ผลกลับไป int เพียงเพื่อปลอบโยนไลบรารีมาตรฐาน F ไม่ได้ t อุทธรณ์ Warren Young 27 มิถุนายนที่ 13 ที่ 19 30. ถ้าคุณสนใจเกี่ยวกับประสิทธิภาพแล้วคุณสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้สิ่งเช่นนี้สมมติว่าเราคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง 3 วันหน้าต่างส่วนที่ยากเกี่ยวกับเรื่องนี้คือ การถือครองทั้งหมดของคุณทำงานก่อนหน้านี้และหมายเลข N หน้าต่างฉันมากับรหัสต่อไปนี้รุ่น isn t เป็นดีมองเป็นรหัส Haskell แต่ควรหลีกเลี่ยงปัญหาประสิทธิภาพการทำงานที่เกี่ยวข้องกับ recomputing หน้าต่างของคุณในการทำงานแต่ละครั้งจะช่วยให้ทำงานทั้งหมด และถือหมายเลขที่ใช้ก่อนหน้านี้ในคิวดังนั้นควรจะรวดเร็วมากเพียงเพื่อความสนุกสนานผมเขียน benchmark. If ง่ายคุณสนใจเกี่ยวกับประสิทธิภาพการทำงานและเช่นรหัสสง่างามแล้วลองใช้ FSUnit เราสามารถทดสอบ it. The เคล็ดลับของขั้นตอนวิธี เป็นผลรวมครั้งแรกของหมายเลข n และรักษาจำนวนที่ใช้โดยการเพิ่มส่วนหัวของหน้าต่างและลบส่วนหางของหน้าต่างหน้าต่างบานเลื่อนจะทำได้โดยทำซิปด้วยตัวเองในลำดับ แต่ด้วยอาร์กิวเมนต์ที่สองเพื่อซิปขั้นสูงโดย เสื้อ เขาหน้าต่าง size. At ปลายท่อที่เราเพิ่งแบ่งรวมทำงานโดยหน้าต่าง size. Note สแกนเป็นเหมือนพับ แต่ผลรุ่นของรัฐในแต่ละลำดับ. โซลูชันแม้สง่างามมากขึ้นแม้ว่า possibley กับประสิทธิภาพคือ. ให้สังเกตว่าถ้าเราเป็นศูนย์แผ่นลำดับที่เรา don t จำเป็นต้องคำนวณ sum. There เริ่มต้นอาจจะมีประสิทธิภาพการทำงานเนื่องจากความดันที่สองที่เกี่ยวข้องกับการห่อของทั้งสองลำดับ แต่อาจจะไม่สำคัญขึ้นอยู่กับขนาดของ window. answered Aug 31 12 at 8 06.Towards Numerics Version 3. ตัวเลขเป็นอย่างดีในทางที่มีต่อรุ่นใหญ่ถัดไป, v3 0 alpha ตัวอย่างแรกได้ถูกผลักไปที่แกลเลอรี NuGet แม้ว่าจะยังคงมีอยู่เป็นจำนวนมาก จะทำอย่างไรถ้าคุณต้องการเข้าใจในสิ่งที่เราเป็นอยู่ตอนนี้เรากำลังมุ่งหน้าไปที่ใดและทำไมอ่านแล้วทำไมถึงปล่อยข่าวใหม่เราใช้หลักการของความหมายของความหมายเวอร์ชันที่เราไม่ควรแบ่ง ส่วนใดส่วนหนึ่งของค่าใช้จ่ายสาธารณะ face ของไลบรารีซึ่งเกือบทุกอย่างในกรณีของเราในระหว่างรุ่นย่อย ๆ กับรูปแบบเวอร์ชัน 3 ส่วนทำให้แน่ใจได้ว่าคุณจะสามารถอัพเกรดได้อย่างง่ายดายภายในรุ่นรองโดยไม่ใช้ความคิดที่สองหรือทำลายโค้ดใด ๆ ของคุณอย่างไรก็ตามบางครั้งก็มีจริงๆ เหตุผลที่ดีในการเปลี่ยนการออกแบบเพราะเป็นวิธีที่ซับซ้อนในการใช้งานไม่สอดคล้องกันนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ไม่ดีหรือไม่ค่อยมีความคิดหรือเราก็เรียนรู้วิธีการทำในลักษณะที่ดีกว่าคุณอาจสังเกตเห็นว่าสมาชิกบางคน ได้รับการประกาศว่าล้าสมัยในช่วงสองปีที่ผ่านมาเผยแพร่ด้วยคำแนะนำว่าจะทำอย่างไรแทนแม้ว่าการใช้งานเดิมถูกเก็บไว้เหมือนเดิมตลอดเวลาที่รหัสเก่ากลายเป็นความเจ็บปวดในการรักษาและการใช้ห้องสมุดมีความซับซ้อนมากขึ้นกว่า ดังนั้นฉันตัดสินใจที่จะถึงเวลาที่จะแก้ไขปัญหาส่วนใหญ่ของปัญหาเหล่านี้และทำความสะอาด up. We จะย้ายชีสบางรอบในรุ่นนี้รหัสของคุณจะแบ่งในไม่กี่ครั้ง แต่ในทุกกรณีการแก้ไขควรจะง่ายถ้าไม่เรื่องไม่สำคัญ ial นอกจากนี้เมื่อมีเราอีกครั้งจะผูกพันโดย versioning ความหมายเพื่อให้ห้องสมุดมีเสถียรภาพมากกว่ารุ่นรองในอนาคตและจึงมีแนวโน้มสำหรับปีมานอกจากนี้เราอาจให้บริการแพทช์สำหรับสาขา v2 เก่าหากจำเป็นในขณะที่อย่างไรก็ตามฉัน ขอแนะนำให้อัพเกรดเป็น v3 เมื่อมีอยู่การต้อนรับยินดีต้อนรับตัวอย่างแรก v3 0 0-alpha1 ได้รับการเผยแพร่ไปยัง NuGet แล้วและฉันวางแผนที่จะเผยแพร่ตัวอย่างก่อนอย่างน้อยสองเวอร์ชันก่อนที่เราจะไปถึง v3 0 ฉบับแรกโปรดทำ มองไปที่มันและให้ข้อเสนอแนะ - ตอนนี้เป็นความเป็นไปได้ที่ไม่ซ้ำกันสำหรับการทำลายการเปลี่ยนแปลงมุมมองเกี่ยวกับสิ่งที่ได้รับการทำเพื่อให้ห่างไกล simplifications Namespace การออกแบบการทำงานอื่น ๆ ที่เหมาะสมให้แน่ใจว่าทุกอย่างทำงานได้ดีและรู้สึกพื้นเมืองทั้ง C และ F. Use ทั่วไปสั้น ชื่อถ้ารู้จักกันดีแทนยาวมากนามสกุลชื่อตรีโกณมิติ Linear พีชคณิตการใช้ประเภททั่วไปเป็นวิธีที่แนะนำตอนนี้ให้แน่ใจว่าทำงานได้ดีชั้น IO สำหรับเมทริกซ์เวกเตอร์ serialization กลายเป็นแพคเกจแยกต่างหาก Major refactoring ของ solver iterative กรอกข้อมูลบางส่วนหายไป simplifies ต่างๆจำนวนมากการเปลี่ยนแปลงอื่น ๆ Distribibutions Cleanup หลักสัมผัสโดยตรงของฟังก์ชันการแจกแจง pdf, cdf ฯลฯ ประมาณการพารามิเตอร์ระยะทางใหม่ทั้งหมดภาพรวมเกี่ยวกับสิ่งที่วางแผนไว้ทำ solvers ต้องการเพิ่มเติม ทำงานฉัน d ยังต้องการออกแบบพวกเขาเช่นที่พวกเขาสามารถ iterated ด้วยตนเองในทางง่ายๆการแปลง FTA รวมกัน FFT etc ต้อง refactoring สำคัญสนับสนุนโดยผู้ให้บริการพื้นเมืองถ้า possible. Call เพื่อนำกลับกรอง FIR, IIR, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ etc. The ปัจจุบัน QR-decomposition-based curve เหมาะสมกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีประสิทธิภาพ แต่การตรึงมันไม่ซับซ้อนมากนักการตรวจสอบและแก้ไขความไม่ลงรอยกันใน class Precision ลดการตรวจสอบแบบ null ซ้ำ ๆ รายละเอียดเกี่ยวกับสิ่งใหม่ ๆ ในรุ่น 3 การยกเลิกเนมสเปซคุณต้องเปิดเทมเพลต Numerics จำนวน 10 ชุดเพื่อให้ได้สิ่งที่คุณต้องการสิ่งนี้น่าจะดีกว่าใน V3 เนื่องจาก Facades แบบคงที่เช่น Integrate Interpolate F มันหรือ FindRoots สำหรับกรณีง่ายๆได้ถูกย้ายโดยตรงไปยัง root namespace และ namespaces ทั้งหมดสำหรับอัลกอริธึมสำหรับการใช้งานขั้นสูงของรูปแบบนี้เป็นเพียงนอกเหนือจาก namespaces ที่เรียบง่ายแล้วสุดท้าย differentiate overload ที่จะคืนค่า interpolated ทั้งหมดและ first อนุพันธ์ที่สองในบางจุด x ได้รับการเรียบง่ายแทนสองพารามิเตอร์ออกในลำดับที่ไม่คาดคิดตอนนี้มันส่งกลับ tuple กับการสั่งซื้อที่เหมาะสมการออกแบบของการแปลงเลขสองครั้งที่แปลกค่อนข้างจะได้รับการเรียบง่ายไปยังชั้นคงที่และมีมาก ง่ายกว่าที่จะใช้อย่างชัดเจนการกระจายความเสี่ยงแม้ว่าจะเป็นไปได้เสมอที่จะกำหนด RNG สุ่มแบบกำหนดเองเพื่อแจกจ่ายสำหรับการสุ่มตัวอย่างจำนวนสุ่มมันค่อนข้างซับซ้อนและจำเป็นต้องใช้ขั้นตอนที่สองตอนนี้ทั้งหมด constructors การจัดจำหน่ายมี overload ยอมรับแหล่งสุ่มแบบกำหนดเองโดยตรงที่ การก่อสร้างในขั้นตอนเดียวการกระจายข้อมูลเพียงไม่กี่ตอนนี้สนับสนุนการประมาณค่าพารามิเตอร์ที่เป็นไปได้มากที่สุดและมากที่สุด butions ใช้ฟังก์ชั่นการแจกแจงแบบผกผันสะสมฟังก์ชั่นการแจกจ่ายเช่น PDF CDF และ InvCDF ถูกเปิดเผยโดยตรงขณะที่ทำหน้าที่แบบคงที่เอกสารแบบอินไลน์และการตั้งชื่อพารามิเตอร์ได้รับการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญ ChiSquare กลายเป็น ChiSquared และอินเทอร์เฟซ IDistribution กลายเป็น IUnivariateDistribution แบบสุ่มตัวอย่างที่ง่ายกว่า โมดูลตัวอย่าง. ฟังก์ชันระยะทางใหม่. ขั้นตอนมาตรฐานสำหรับการประเมินระยะทาง Euclidean, Manhattan และ Chebychev ระหว่างอาร์เรย์หรือเวกเตอร์รวมถึงผลรวมทั่วไปของ SAD ที่ต่างกันทั้งหมด, Mean-Absolute Error MAE, Sum of Squared Difference SSD และ Mean-Squared Error MSE เมตริกระยะ Hamming ใช้ประโยชน์จากผู้ให้บริการตามความเหมาะสมไม่มีการตรวจสอบเป็นโมฆะและ ArgumentNullExceptions. LIKely เป็นผลข้างเคียงจากการสัมผัสกับการเขียนโปรแกรมเชิงปฏิบัติการในปีที่ผ่านมาฉันไม่ทำตามอาร์กิวเมนต์เพราะเหตุใดใน C รูทีนทุกครั้งจะต้องตรวจสอบอาร์กิวเมนต์ทั้งหมดอย่างสมบูรณ์สำหรับ I ve แล้วลดลงไม่กี่ของการตรวจสอบเหล่านี้, แต่ยังคงมีมากกว่า 2000 ตำแหน่งที่ Numerics พ่น ArgumentNullException ส่วนใหญ่เหล่านี้อาจจะหายไปมีกรณีหนึ่งที่จะทำให้รู้สึกเพื่อให้พวกเขาแม้ว่าเมื่องานประจำรับอาร์กิวเมนต์ แต่ไม่ได้ใช้ทันทีและจึงไม่ก่อให้เกิด NullReferenceException NullReferenceException แบบ null อาจเป็นเรื่องยากที่จะแก้ปัญหาได้ดังนั้นเราจะเก็บการตรวจสอบไว้ แต่กรณีดังกล่าวค่อนข้างหายากให้กับไลบรารีห้องสมุด IO ที่เคยมีการแจกจ่ายเป็นส่วนหนึ่งของชุดหลักอยู่ในขณะนี้ ชุดของแพคเกจ NuGet แยกต่างหากเช่นและอาศัยอยู่ในพื้นที่เก็บข้อมูลที่แยกต่างหากโปรดลองหาประเภทพีชคณิตเชิงเส้นแบบทั่วไปเนื่องจากเนมสเปซทั่วไปจำเป็นต้องใช้ตลอดเวลาและเส้นทางที่แนะนำที่มีความสุขอยู่ในขณะนี้เพื่อใช้ประเภททั่วไปทุกอย่างจากเนมสเปซมี ถูกย้ายจาก namespace หนึ่งจากนี้ไปคุณจะต้องเปิดสอง namespaces เมื่อทำงานกับพีชคณิตเชิงเส้นแม้ว่าจำเป็นต้องมี factorizations ตัวอย่างเช่นเมื่อใช้ doubl e พิมพ์คุณ d เปิดและตั้งแต่การพิมพ์มีความแข็งแรงใน F ทั้งหมด init สร้างฟังก์ชันในโมดูล F ตอนนี้กลับโดยตรงประเภททั่วไปเพื่อให้คุณ don t ต้อง upcast ด้วยตนเองตลอดเวลากิจวัตรมากที่สุดได้รับการทั่วไปในการทำงานในประเภททั่วไป . สำหรับกรณีที่คุณต้องการใช้กลไกทั่วไป แต่ยังต้องสร้างการฝึกอบรมใหม่หนาแน่นหรือเบาบางหรือ vectors สร้างทั่วไปใหม่ได้รับการเพิ่มนี้ไม่ค่อยจะจำเป็นในรหัสผู้ใช้ though. Missing การสแกนสเกลเมทริกซ์ routines. A ขาดหายไปกี่ scalar - เมทริกซ์ประจำเช่นการเพิ่มหรือลบสเกลไปยังเมทริกซ์หรือการหาร scalar โดยเมทริกซ์ได้รับการเพิ่มการสนับสนุนจากผู้ให้บริการที่เป็นไปได้มีตอนนี้ยังเป็นประจำแบบโมดูลัสผู้ประกอบการฝังเข็ม Point-wise ที่สนับสนุน F. เราเพิ่มจุดฉลาด และตัวดำเนินการเพื่อเมทริกซ์และเวกเตอร์ในไลบรารีหลักนี้ยังไม่ได้รับการสนับสนุนในทุกภาษา แต่ใช้งานได้ดีใน F แม้ว่าจะไม่มีการสนับสนุนแน่นอน แต่ในภาษาอื่นคุณสามารถใช้วิธีการตามปกติได้เช่นเดิม e. Factorization และ Iterative Solvers. การจำแนกเมทริกซ์แบบเมทริกซ์สามารถเข้าถึงได้โดยวิธีการส่วนขยายหรือการสร้างที่ชัดเจนเท่านั้นซึ่งไม่ได้ผลดีเมื่อใช้ประเภททั่วไปประเภทเมทริกซ์ทั่วไปในขณะนี้มีวิธีการสร้างขึ้นโดยตรงดังนั้นการใช้งานจริงจึงได้รับการติดตั้งภายใน เนื่องจากไม่มีความจำเป็นในการเข้าถึงโดยตรงอีกปัจจัยหนึ่งของ QR คือตอนนี้บางขึ้นโดยค่าเริ่มต้นและ factorizations ไม่โคลนผลลัพธ์ของพวกเขาสำหรับเหตุผลในทางปฏิบัติไม่มีการออกแบบการแก้ซ้ำ iterative ได้อย่างมีนัยสำคัญง่ายและตอนนี้ทั่วไปและใช้ร่วมกันที่เป็นไปได้และยอมรับ ประเภททั่วไปทุกหนแห่งขณะนี้ namespaces มีแบนมากขึ้นเนื่องจากโครงสร้างรายละเอียดไม่ได้เพิ่มค่าใด ๆ แต่หมายความว่าคุณต้องเปิดโหล namespaces. Misc การปรับปรุงพีชคณิตเชิงเส้นตอนนี้มีขั้นตอน ConjugateDotProduct นอกเหนือจาก DotProduct. Vectors ตอนนี้ให้อย่างชัดเจน บรรทัดฐาน L1, L2 และอินฟินิตี้ที่เหมาะสมมอร์เตอร์เวิร์ทในขณะนี้มีเครื่องตรวจนับที่สอดคล้องกันโดยมีตัวแปรต่างกัน t ข้ามค่าเป็นศูนย์หากมีการกระจายตัวน้อยลงเมตริกซ์การสร้างเวกเตอร์ได้รับการเรียบง่ายและโดยปกติจะไม่ต้องใช้มิติข้อมูลที่ชัดเจนอีกต่อไปเพื่อให้เกิดการสร้างเส้นทแยงมุมหรือช่องว่างทั้งหมดมีค่าเดียวกันเวิร์ทพอยต์ของพอยน์เตอร์แสดงว่าการจัดเก็บมีความหนาแน่นสูงด้วยคุณสมบัติ IsDense ใหม่ ผู้ให้บริการได้ถูกย้ายไปยัง namespace ของผู้ให้บริการและมีความสามารถในการทำงานร่วมกันได้อีกครั้งอีกทั้งยังมีความซับซ้อนมากขึ้นอีกด้วย Asin Acos สำหรับตัวเลขจริงที่มีขนาดใหญ่เรียกชื่อสั้น ๆ แทน namesplex สั้น ๆ ชื่อย่อทั่วไปสำหรับ Exp, Ln, Log10, Log. Statistics single ใหม่ - วิธี MeanVariance ใช้บ่อยๆร่วมกันแชร์โพสต์นี้