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Pythonスムーズな時系列データ

pythonにunixtime、値：

[(1301672429, 274), (1301672430, 302), (1301672431, 288)...]

時間は常に1秒ずつ進みます。タイムスタンプが毎秒になるようにこのデータを減らすにはどうすればよいですか？ただし、値は周囲の10個の値の平均です。

より派手な移動平均も良いでしょうが、このデータはグラフ化されているので、ほとんどの場合、グラフを滑らかにすることです。

（ 時間グループのTSQL移動平均 SQLでこれを実行しようとすると苦痛のルートであるという結論に達した後のフォローアップ）。

pythontime-series
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Kyle Brandt

numpyにアクセスできる場合は、次のレシピを試すことができます。

http://www.scipy.org/Cookbook/SignalSmooth

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JoshAdel

使用 http://www.scipy.org/Cookbook/SignalSmooth ：

import numpy
def smooth(x,window_len=11,window='hanning'):
        if x.ndim != 1:
                raise ValueError, "smooth only accepts 1 dimension arrays."
        if x.size < window_len:
                raise ValueError, "Input vector needs to be bigger than window size."
        if window_len<3:
                return x
        if not window in ['flat', 'hanning', 'hamming', 'bartlett', 'blackman']:
                raise ValueError, "Window is on of 'flat', 'hanning', 'hamming', 'bartlett', 'blackman'"
        s=numpy.r_[2*x[0]-x[window_len-1::-1],x,2*x[-1]-x[-1:-window_len:-1]]
        if window == 'flat': #moving average
                w=numpy.ones(window_len,'d')
        else:  
                w=eval('numpy.'+window+'(window_len)')
        y=numpy.convolve(w/w.sum(),s,mode='same')
        return y[window_len:-window_len+1]

私は（数学を理解しているわけではありませんが）良い結果が得られるようです：

   if form_results['smooth']:
            a = numpy.array([x[1] for x in results])
            smoothed = smooth(a,window_len=21)
            results = Zip([x[0] for x in results], smoothed)
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Kyle Brandt