使用 Numpy 計(jì)算一維數(shù)組上的滾動(dòng)窗口標(biāo)準(zhǔn)差
在 numpy 中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)需要計(jì)算滾動(dòng)窗口函數(shù)的操作一維數(shù)組上。一種簡(jiǎn)單的方法是使用循環(huán)，如給定的 Python 代碼片段所示。不過(guò)，通過(guò) Numpy 的增強(qiáng)功能可以找到更高效的方法。
在 Numpy 中執(zhí)行滾動(dòng)窗口操作的關(guān)鍵在于利用博文中介紹的rolling_window 函數(shù)。該函數(shù)將輸入數(shù)組重塑為一系列重疊的窗口，從而有效地創(chuàng)建一個(gè)二維數(shù)組。將函數(shù)應(yīng)用于此二維數(shù)組可以進(jìn)行基于窗口的計(jì)算。
要計(jì)算滾動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差，只需將 numpy.std 函數(shù)應(yīng)用于rolling_window 函數(shù)的輸出即可。以下修改后的代碼片段演示了這種方法：
import numpy as np
# Define the rolling window function
def rolling_window(a, window):
shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - window + 1, window)
strides = a.strides + (a.strides[-1],)
return np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)
# Input array
observations = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# Calculate rolling standard deviations
stdev = np.std(rolling_window(observations, 3), 1)
# Print the results
print(stdev)
此代碼片段使用純 Numpy 運(yùn)算有效計(jì)算給定一維數(shù)組的滾動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差，無(wú)需循環(huán)。
以上是如何使用 Numpy 計(jì)算一維數(shù)組上的滾動(dòng)窗口標(biāo)準(zhǔn)差？的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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