NumPy には移動平均関数が組み込まれていないのはなぜですか?

Python と NumPy による単純化された移動平均の計算

データ系列の移動平均または移動平均の計算は、ノイズやノイズを平滑化するために不可欠です。傾向を特定する。 NumPy/SciPy には専用の移動平均関数がありませんが、手動での実装は驚くほど簡単です。

NumPy による最も簡単な実装

NumPy の Cumsum 関数を使用する。移動平均を実装できる効率的に:

def moving_average(a, n=3):
    ret = np.cumsum(a, dtype=float)
    ret[n:] = ret[n:] - ret[:-n]
    return ret[n - 1:] / n

この実装は、任意のウィンドウ サイズの移動平均を計算するための迅速かつ正確な方法を提供します。

バッテリーへの組み込みと実装の比較

NumPy/SciPy に組み込みの移動平均関数がないことは、その機能を考慮すると奇妙に思えるかもしれません。遍在性。ただし、これには考えられる理由がいくつかあります。

• 実装の単純さ: 上で示したように、移動平均は標準の NumPy 関数を使用して簡単に実装できます。
• 計算効率: Cumsum メソッドは、多くの場合、より複雑な FFT ベースのアプローチよりも高速です。
• 肥大化の可能性: あらゆる機能に特化した関数を含める考えられるデータ分析タスクは、NumPy/SciPy ライブラリの肥大化につながる可能性があります。

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