ローリング ウィンドウ イテレータまたはスライディング ウィンドウ イテレータ
ローリング ウィンドウ イテレータまたはスライディング ウィンドウ イテレータを使用すると、指定されたサイズの重複するウィンドウ内でシーケンスを走査できます。ウィンドウ サイズ 1 のシーケンスの反復処理は、基本的にデフォルトの Python 反復です。
効率的でエレガントな実装
Python ドキュメントの次の実装では、itertools モジュールを活用しています。増加したため効率:
from itertools import islice def window(seq, n=2): """Returns a sliding window (of width n) over data from the iterable""" "s -> (s0,s1,...s[n-1]), (s1,s2,...,sn), ..." it = iter(seq) result = tuple(islice(it, n)) if len(result) == n: yield result for elem in it: result = result[1:] + (elem,) yield result
単純な反復可能オブジェクトの実装
単純なリストまたはタプルとして表される反復可能オブジェクトの場合、単純なアプローチには、指定されたウィンドウで反復可能オブジェクトを反復処理することが含まれます。サイズ:
seq = [0, 1, 2, 3, 4, 5] window_size = 3 for i in range(len(seq) - window_size + 1): print(seq[i: i + window_size])
出力:
[0, 1, 2] [1, 2, 3] [2, 3, 4] [3, 4, 5]
以上がPython でローリング ウィンドウまたはスライディング ウィンドウ イテレータを効率的に実装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。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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