serii_zad2

Пресметка на статистики и два подвижни прозорци Problem 2 (1 / 7)
За даденото податочно множество во листата X_data со предефинирана должина N од секоја колона треба да се пресмета средната вредност. Притоа од стандарден влез се чита должнината на долгиот подвижнен прозорец L1, и краткиот подвижнен прозорец L2. Поместувањето е фиксно и е 1 ред. На излез треба да се испечати испроцесираното множество, така што во секоја линија ќе се испечати бројот на редицата со која завршува подвижниот прозорец и листа од вредности за секоја колона заокружени на 2 децимали: тековната вредност, средната вредност во долгиот подвижен прозорец, средна вредност во краткиот подвижен прозорец, и разлика од двете средни вредности. За M колони во секој ред треба да се испечатат листа со M x 4 елементи (тековна вредност, средна вредност долг подвижен прозорец, средна вредност краток подвижен прозорец, разлика од средните вредности). Заокружувањето се прави при печатењето на вредностите, но тие се чуваат без заокружување.

НАПОМЕНА: Заради ефикасност на решението треба да ги пресметувате само статистиките кои се бараат.

from __future__ import print_function
import numpy as np
import scipy.stats as sp
import math

y_labels = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
            1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
            1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
            1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
            1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
            1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
            1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
            1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
            1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
            1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
            1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
            1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
            0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
            0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
            0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
            0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
            0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
            0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
            0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]


def percentiles_all(x, iqr=True, amplitude=True, percentiles_list=[5, 10, 25, 40, 50, 60, 75, 90, 95]):
    names = ['p_' + str(p) for p in percentiles_list]
    if iqr and 25 in percentiles_list and 75 in percentiles_list:
        names.append('iqr')
    if amplitude and 1 in percentiles_list and 99 in percentiles_list:
        names.append('perc_amp')
    if len(x) == 0:
        values = [0 for i in range(len(names))]
        return values, names
    if len(percentiles_list) > 0 and all([0 < q < 100 for q in percentiles_list]):
        values = list(np.percentile(x, percentiles_list))
    else:
        values = []
    if iqr:
        q1 = percentiles_list.index(25)
        q3 = percentiles_list.index(75)
        values.append(values[q3] - values[q1])
    if amplitude and 1 in percentiles_list and 99 in percentiles_list:
        q1 = percentiles_list.index(1)
        q3 = percentiles_list.index(99)
        values.append(values[q3] - values[q1])
    return values, names

def stats_calculate_all(x):
    xnp = np.array(x)
    n = len(x)
    if n == 0:
        values = [0 for i in range(len(stats_all_names))]
        return values, stats_all_names
    values = []
    vmean = float(np.mean(xnp))
    vstd = float(np.std(xnp))
    if vstd != 0:
        snr = vmean / vstd
    values.append(vmean)
    values.append(np.median(xnp))
    values.append(vstd)
    return values


if __name__ == "__main__":
    x = np.array(X_data)
    w_long = input()
    w_short = input()
    shift=1
    result_final=[]
    for i in range(max(w_short,w_long),len(X_data), shift):
        result=[]
        for j in range(x.shape[1]):

            x_w_long_jth = x[i-w_long:i,j]
            x_w_short_jth = x[i-w_short:i,j]

            short_mean = float(np.mean(x_w_short_jth))
            long_mean = float(np.mean(x_w_long_jth))

            result.append(float((x[i,j])))
            result.append(round(long_mean,2))
            result.append(round(short_mean,2))
            result.append(round(long_mean-short_mean,2))

        print(i,result)