如何在Python中确定数字列表的趋势

Question

有没有简单的方法可以找出列表的趋势呢？

例如：

[5.0, 6.0, 9.0, 4.0, 10.0]。整体上，它的元素随着时间增加。

[6.0, 4.0, 5.0, 4.0, 3.0]。它的元素随着时间减少。

理想情况下，我希望能从这些类型的列表中得到一个布尔结果。

实际上，我想知道一组数据的趋势。不是线性递增或精确递增，现实世界中，有些数据并不总是很好，也许有一两个季度的数据不如以前那么好（但也不太糟糕），但只要它的趋势是好的，就是好的。

- Frank Wang

---

布尔类型表示什么？'True' 表示增加，'False' 表示减少？ - Kanmani

你的意思是要检查数值是增加还是减少吗？ - Alireza

在尝试解决问题的编码部分之前，您应该决定要确定趋势的什么类型回归分析。在现实世界中，许多数据集会一直变得更好或更糟。或者你想要一个三态输出始终改善、 始终恶化、 没有明显的趋势？ - phihag

Answer 1

总体而言，它的元素是增加的。

我理解您想要考虑移动平均的变化。这项工作的一半是明确您真正想要的内容，所以我建议在开始编写逻辑之前，仔细考虑一下。

我结合了@Jaime提供的移动平均解决方案和np.diff，提出了一种可能的推断方式来满足您的需求。

import numpy as np

def moving_average(a, n=3) :
    ret = np.cumsum(a, dtype=float)
    ret[n:] = ret[n:] - ret[:-n]
    return ret[n - 1:] / n

lst1 = [5.0, 6.0, 9.0, 4.0, 10.0]
lst2 = [6.0, 4.0, 5.0, 4.0, 3.0]

res1 = np.all(np.diff(moving_average(np.array(lst1), n=4))>0)
# True; i.e. "generally increasing"

res2 = np.all(np.diff(moving_average(np.array(lst2), n=4))>0)
# False, i.e. "generally not increasing"

解释

• moving_average 会在4个连续的数值中计算移动平均。
• 对于长度为5的列表，每次都会得到2个数字的数组。
• np.diff 接着会计算这些数字之间的成对差异。
• np.all 使用测试条件>0 来确定这些差异是否全部是正数或全部不是正数。这是一种过度简化的方法，没有明确的要求驱动。

- jpp

---

只是为了我理解，这个程序的作用是获取相邻数字之间的每个差值，将负数求和，将正数求和，如果两个总和之间的差值是正数，那么趋势就是上升的。是这样吗？ - ChatterOne

@ChatterOne，我已经添加了一个解释。 - jpp

@FrankWang，你真正需要的是一个精确的数学公式来说明你想要实现什么。描述固然很好，但本身并不利于代码转换。 - jpp

考虑到请求的模糊性和答案的优雅，这是一个扎实的回答。 - deepelement

Answer 2

我刚遇到了同样的问题，为此使用了仅依赖pandas的版本解决了该问题，使得不必要实现moving_average函数。

def get_trend(array=[], reverse=False):
    array  = pd.Series(array).iloc[::-1].reset_index(drop=True) if reverse else pd.Series(array) #reverse Array if needed and convertes it to a pandas Series object
    trend  = pd.Series(array).rolling(len(array)-1).mean().dropna().reset_index(drop=True)             #calculate MA from array
    return -1 if trend[0] > trend[1] else 1 if trend[0] < trend[1] else 0

该函数返回1表示上涨趋势，返回-1表示下跌趋势，如果两者都不是则返回0。

根据我的测量，使用您上面的数组，每次调用此函数大约需要0.002秒。

- Chris Hänßler

Answer 3

你可以简单地检查一下，这个会起作用吗？

def checker(list_):
    check={}
    temp = []
    for m, n in enumerate(list_):
        try:
            if list_[m] < list_[m + 1]:
                temp.append('Increasing')
            else:
                temp.append('Decreasing')
        except IndexError:
            pass
    check[temp.count('Increasing')] = 1
    check[temp.count('Decreasing')] = 0


    return check[max(check)]

测试用例1：

print(checker([5.0, 6.0, 9.0, 4.0, 10.0]))

输出：

1

测试用例 2

print(checker([6.0, 4.0, 5.0, 4.0, 3.0]))

输出：

0

- Aaditya Ura

---

这只会检查有多少个上升和下降。如果你有很多微小的下降，比如说10个-1的下降，还有一个大的增长，比如说+1000的增长，我认为应该标记为增长，或者我漏掉了什么？ - ChatterOne

@ChatterOne 是的，你漏掉了一些东西，所以如果我输入 print(checker([-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,10000]))，它将返回0，这是递减的。 - Aaditya Ura

是的，这就是我的观点。我认为这是不正确的，应该标记为“增加”，因为整个系列都在上升。但我认为“增加”的定义可能会有所不同。 - ChatterOne