NumPy または SciPy を使用した移動平均の計算
データ分析を実行する場合、1D 配列の移動平均 (移動平均とも呼ばれます) を計算するのが一般的な操作です。 Python の SciPy および NumPy ライブラリは、この目的のためにいくつかの関数を提供します。
NumPy ソリューション
NumPy の np.convolve 関数は、実行平均の計算に利用できます。入力配列に対して畳み込み演算を計算します。ここで、カーネルは目的のウィンドウ サイズを表す一様分布です。
np.convolve(x, np.ones(N)/N, mode='valid')
ここで:
- x は入力 1D 配列
- N はウィンドウ サイズです
- mode='valid' はエッジを期待どおりに処理します(出力の長さは入力の長さからウィンドウ サイズを引いたものと等しい)
計算の理解
移動平均は本質的に畳み込み演算であり、ウィンドウ係数はすべて 1/N に設定されます。したがって、NumPy の畳み込み関数を使用すると、計算効率が高くなります。
エッジ処理モード
np.convolve は、
- フル の 3 つのエッジ処理モードを提供します。 : をパディングして入力配列を拡張します。 zeros
- same: 入力と同じ長さの配列を両端にゼロパディングして出力します
- valid: エッジを無視して配列を出力します長さ (len(input) - window_size 1)
のモード通常、移動平均計算の直観的な動作と一致するため、デフォルトで有効に設定されていますが、特定の要件に応じて他のモードを使用することもできます。
以上がNumPy または SciPy を使用して Python で移動平均を効率的に計算するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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