Was sind die Vorteile einer effizienten Filterung des gleitenden Durchschnitts mithilfe von Strides und wann sollte sie eingesetzt werden?

Effiziente Filterung des gleitenden Durchschnitts mithilfe von Schritten

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Verwendung von Schritten zum Aufbau eines effizienten Filters für den gleitenden Durchschnitt. Strides bieten eine Möglichkeit, Ansichten bestehender Arrays zu erstellen und so optimierte Berechnungen zu ermöglichen, ohne die Originaldaten zu ändern.

Bestehender Ansatz

Der bestehende Ansatz nutzt Schritte, um ein Array zu generieren stellt einen sich bewegenden Filterkern dar. Dieser Kernel wird dann vertikal gerollt, um die erforderlichen Werte zu erfassen, und ihre Summe wird berechnet, um den Durchschnitt zu ermitteln.

Verbesserter Ansatz

Der verbesserte Ansatz verwendet „ausgefallene“ Schrittweise Techniken, um die 9 Werte oder die Aggregation der Kernelelemente direkt zu erhalten und so eine umfassendere Lösung zu liefern. Dies kann für N-dimensionale Arrays implementiert werden.

Überlegungen zum Speicher

Während Schritte effiziente einachsige bewegliche Fensteroperationen ermöglichen, ist es wichtig, mögliche Auswirkungen auf den Speicher zu beachten, wenn Arbeiten mit mehrdimensionalen Arrays. Zwischenschritte, die das Kopieren des Arrays beinhalten, können zu einer erheblichen Erhöhung der Speichernutzung führen.

Spezialisierte Funktionen

Beim Umgang mit mehrdimensionalen beweglichen Fenstern sind spezielle Funktionen wie in Scipy erforderlich. ndimage werden gegenüber Schrittmachertricks empfohlen. Diese Funktionen bieten eine effiziente Grenzbehandlung, führen Berechnungen vor Ort durch und zeichnen sich durch hervorragende Leistung aus.

Demonstration

Der folgende Codeausschnitt veranschaulicht die Rollfensterfunktion für einen bestimmten Filter Größe:

<code class="python">filtsize = (3, 3)
a = np.zeros((10,10), dtype=np.float)
a[5:7,5] = 1

b = rolling_window(a, filtsize)
blurred = b.mean(axis=-1).mean(axis=-1)</code>

Fazit

Während Schritte einen bequemen Ansatz für einachsige bewegliche Fensteroperationen bieten, sind sie für mehrdimensionale Arrays weniger effektiv. Spezialisierte Funktionen wie scipy.ndimage bieten eine effizientere und vielseitigere Lösung für solche Szenarien.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind die Vorteile einer effizienten Filterung des gleitenden Durchschnitts mithilfe von Strides und wann sollte sie eingesetzt werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!