在Python中绘制数组的平均值

Question

我有一个二维数组，里面存储了与时间相关的温度数据。大概有7500个x值和相应的y值（所以每一个x都对应一个y）。

它看起来像这样： 中间的蓝线是我不成功的尝试绘制一条代表我的数据平均值的曲线。 代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data=np.genfromtxt("data.csv")
temp_av=[np.mean(data[1])]*len(data[0])
plt.figure()
plt.subplot(111)
plt.scatter(data[0],data[1])
plt.plot(data[0],temp_av)
plt.show()

然而我需要的是一条曲线，它将跟随温度上升。基本上是一条在数据点中间的线。

我搜索了一些解决方案，但我找到的都是针对一个x有多个y值的情况下如何计算平均值的建议。我知道如何做，但在这种情况下没有帮助。

我的下一个想法是使用循环来计算每两个相邻点的平均值。但我不确定怎么做最好，是否有更好的解决方案。

另外，我明白我需要计算另一个数组。绘图只是为了表示。

- Sing Sing

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你使用循环计算平均值的想法是正确的 - 但是你应该为每个x值执行此操作，而不是每2个相邻点，至少如果我正确理解你想要的内容。 - MaVCArt

加权移动平均在Python中的实现 - igrinis

这个回答解决了你的问题吗？如何在Python Matplotlib点（散点）图中添加趋势线？ - ti7

Answer 1

如果我理解正确，你想绘制的是趋势线。你可以使用numpy函数“polyfit”来实现。如果这正是你想要的，请尝试对你的代码进行以下小修改。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data=np.genfromtxt("data.csv")
plt.figure()
plt.subplot(111)
plt.scatter(data[0],data[1])

pfit = np.polyfit(data[0], data[1], 1)
trend_line_model = np.poly1d(pfit)

plt.plot(data[0], trend_line_model(data[0]), "m--") 
plt.show()

这将绘制虚线品红色的趋势线。

- Jorge Torres