ローリング ウィンドウを使用して 1D NumPy 配列のローリング標準偏差を計算するにはどうすればよいですか?

NumPy での 1D 配列のローリング ウィンドウの実装

1D 配列上のローリング ウィンドウを効率的に処理するために、NumPy は便利な実装を提供します。観測と呼ばれる 1D NumPy 配列があるシナリオを考えてみましょう。ウィンドウの長さが n のローリング標準偏差を計算するには、次のアプローチを利用できます。

<code class="python">import numpy as np

n = 5  # Example window length

# Create a rolling window for the observations
rolling_window = np.lib.stride_tricks.as_strided(observations, shape=(len(observations) - n + 1, n), strides=(observations.strides[0],))

# Apply the standard deviation function to each window
rolling_stdev = np.std(rolling_window, axis=1)</code>

このコード スニペットは、NumPy std 関数を各ウィンドウに効率的に適用し、目的のローリング標準偏差値を取得します。 。 np.std は、ウィンドウ化されたデータに適用したい他の関数に置き換えることができることに注意してください。

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