파이썬에서 함수의 제곱근 평균을 계산하고 싶습니다. 내 함수는 y = f (x)와 같은 간단한 형태이다. x와 y는 배열입니다.파이썬에서 함수의 제곱근 평균 제곱
시도했는데 Numpy and Scipy Docs을 시도했지만 찾을 수 없습니다.
파이썬에서 함수의 제곱근 평균을 계산하고 싶습니다. 내 함수는 y = f (x)와 같은 간단한 형태이다. x와 y는 배열입니다.파이썬에서 함수의 제곱근 평균 제곱
시도했는데 Numpy and Scipy Docs을 시도했지만 찾을 수 없습니다.
난 당신이 다음 의사에 의해 주어진 식을 계산한다고 가정하겠습니다 : y
의 요소의 제곱 값의 평균의
ms = 0
for i = 1 ... N
ms = ms + y[i]^2
ms = ms/N
rms = sqrt(ms)
즉 제곱근. NumPy와에서
, 당신은 y
단순히 사각 취할 수는 mean 다음의 square root을 다음과 같이
rms = np.sqrt(np.mean(y**2))
따라서, 예를 들어 :
>>> y = np.array([0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1]) # Six 1's
>>> y.size
10
>>> np.mean(y**2)
0.59999999999999998
>>> np.sqrt(np.mean(y**2))
0.7745966692414834
는 당신이 의미하는 경우 귀하의 질문에 명확하게 수행 다른 것을 물어보십시오.
대단히 고마워요. 나는 아직도 뭔가 궁금해. Wikipedia의 정의 부분에 따르면 RMS는 실제로 제한 사항입니다. 나는 그것이 계속 진행된다는 것을 의미합니다. 그러나 당신의 대답은 오직 1 학점으로 간주되었습니다. 계산 중에 어떻게 든 나머지는 게을리하지 않을까? 답변이 작동합니다. 그러나 나는 전체 주제를 명확히하기 위해 이것을 묻습니다. –
@ 보통 사인파의 RMS 값을 계산하려는 경우 (즉, f (x)가 사인 함수) 또는 일부 경우에는 _integration_을 수행해야합니다. 이것은 여기에 요약으로 근사치입니다. 귀하의 합계에 대해 극히 적은 간격을 두어야하기 때문에 한계가 있습니다. 즉, 'x'에서 더 세밀한 해상도를 사용하면 RMS 값을보다 정확하게 예측할 수 있습니다. – Praveen
경고 : numpy에서 숫자가 파이썬의 dtype과 비교하여 너무 크면 power 함수가 음수 값을 반환 할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 값을 변환하는 것이 유용한 경우가 있습니다. 예 : >> np.sqrt (np.mean (y.astype (np.dtype (np.int64)) ** 2)). 코드에서별로 좋지는 않지만 작업을 수행합니다! – PatriceG
정확한 기능은 무엇입니까? y의 제곱근 값? – Praveen
예제 배열과 예상 솔루션을 추가 할 수 있다면 도움이 될 것입니다. – Praveen