Отношение элементов полученной серии к их предыдущим элементам

@FkA · Регистрация: 13.11.2019

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Здравствуйте!
Дана такая задача:
1.Создайте Series из последовательности 15 значений, равномерно разбивающих отрезок [0, 20].
2.Определите отношение элементов полученной серии к их предыдущим элементам.

Первый шаг я сделала так,хотя не знаю правильный ли он:

Python
1
2
3
4
import pandas as pd
import numpy as np
numb = pd.Series(data = np.linspace(0, 20, 15))
print (numb)

А второй шаг вообще не понимаю. Помогите, пожалуйста, с ним.

@apolinar · 31.01.2020, 15:55

У вас должен получиться вот такой массив на первом шаге
a =[0.0,
1.4285714285714286,
2.857142857142857,
4.285714285714286,
5.714285714285714,
7.142857142857143,
8.571428571428571,
10.0,
11.428571428571429,
12.857142857142858,
14.285714285714286,
15.714285714285715,
17.142857142857142,
18.571428571428573,
20.0]

А дальше остаётся посчитать отношение текущего к предыдущему второй шаг.
Отношение - это деление, получаем
b[i] = a[i]/a[i-1]
b[0] = 0 / NaN = NaN
b[1] = 1.42 / 0 = inf
b[2] = 2.85 / 1.42 = 2
b[3] = ...
Полученный вектор b и есть ваш результат второго шага. Осталось лишь программно его получить

@moschenskiy · 08.07.2020, 17:04

Python
1
2
3
4
numb1 = pd.Series(data = np.linspace(0, 20, 15))
numb2 = numb1.divide(numb1.shift(1))
numb3 = numb2[numb2 <= 1.5].mean()
print(numb3)

@Nadyayufereva · 10.08.2022, 15:05

В Pandas есть прекрасный метод pct_change
Ссылка на документацию:
https://pandas.pydata.org/docs... hange.html

Python
1
2
3
4
import pandas as pd
import numpy as np
numb = pd.Series(data = np.linspace(0, 20, 15))
numb.pct_change()

Output:
0 NaN
1 inf
2 1.000000
3 0.500000
4 0.333333
5 0.250000
6 0.200000
7 0.166667
8 0.142857
9 0.125000
10 0.111111
11 0.100000
12 0.090909
13 0.083333
14 0.076923
dtype: float64

@Simple_session · 04.10.2022, 09:28

pct_change это же процентное отношение к предыдущему элементу, получается, к каждому значению такого вектора добавляем 1? А дальше так же фильтруем и получаем среднее.

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
SDL3 для Web (WebAssembly): Реализация движения на Box2D v3 - трение и коллизии с повёрнутыми стенами 8Observer8 20.02.2026 Содержание блога Box2D позволяет легко создать главного героя, который не проходит сквозь стены и перемещается с заданным трением о препятствия, которые можно располагать под углом, как верхнее. . .	Конвертировать закладки radiotray-ng в m3u-плейлист damix 19.02.2026 Это можно сделать скриптом для PowerShell. Использование . \СonvertRadiotrayToM3U. ps1 <path_to_bookmarks. json> Рядом с файлом bookmarks. json появится файл bookmarks. m3u с результатом. # Check if. . .	Семь CDC на одном интерфейсе: 5 U[S]ARTов, 1 CAN и 1 SSI Eddy_Em 18.02.2026 Постепенно допиливаю свою "многоинтерфейсную плату". Выглядит вот так: https:/ / www. cyberforum. ru/ blog_attachment. php?attachmentid=11617&stc=1&d=1771445347 Основана на STM32F303RBT6. На борту пять. . .	Камера Toupcam IUA500KMA Eddy_Em 12.02.2026 Т. к. у всяких "хикроботов" слишком уж мелкий пиксель, для подсмотра в ESPriF они вообще плохо годятся: уже 14 величину можно рассмотреть еле-еле лишь на экспозициях под 3 секунды (а то и больше),. . .
И ясному Солнцу zbw 12.02.2026 И ясному Солнцу, и светлой Луне. В мире покоя нет и люди не могут жить в тишине. А жить им немного лет.	«Знание-Сила» zbw 12.02.2026 «Знание-Сила» «Время-Деньги» «Деньги -Пуля»	SDL3 для Web (WebAssembly): Подключение Box2D v3, физика и отрисовка коллайдеров 8Observer8 12.02.2026 Содержание блога Box2D - это библиотека для 2D физики для анимаций и игр. С её помощью можно определять были ли коллизии между конкретными объектами и вызывать обработчики событий столкновения. . . .	SDL3 для Web (WebAssembly): Загрузка PNG с прозрачным фоном с помощью SDL_LoadPNG (без SDL3_image) 8Observer8 11.02.2026 Содержание блога Библиотека SDL3 содержит встроенные инструменты для базовой работы с изображениями - без использования библиотеки SDL3_image. Пошагово создадим проект для загрузки изображения. . .

@apolinar 1 / 1 / 0 Регистрация: 31.01.2020 Сообщений: 1
	31.01.2020, 15:55
	У вас должен получиться вот такой массив на первом шаге a =[0.0, 1.4285714285714286, 2.857142857142857, 4.285714285714286, 5.714285714285714, 7.142857142857143, 8.571428571428571, 10.0, 11.428571428571429, 12.857142857142858, 14.285714285714286, 15.714285714285715, 17.142857142857142, 18.571428571428573, 20.0] А дальше остаётся посчитать отношение текущего к предыдущему второй шаг. Отношение - это деление, получаем b[i] = a[i]/a[i-1] b[0] = 0 / NaN = NaN b[1] = 1.42 / 0 = inf b[2] = 2.85 / 1.42 = 2 b[3] = ... Полученный вектор b и есть ваш результат второго шага. Осталось лишь программно его получить 1

@Simple_session 0 / 0 / 0 Регистрация: 04.10.2022 Сообщений: 4
	04.10.2022, 09:28
	pct_change это же процентное отношение к предыдущему элементу, получается, к каждому значению такого вектора добавляем 1? А дальше так же фильтруем и получаем среднее. 0