NumPy에 이동 평균 계산 기능이 내장되어 있지 않은 이유는 무엇입니까?

Python NumPy/SciPy를 사용하여 롤링/이동 평균 계산

시계열 분석에서 이동 평균의 유용성에도 불구하고 NumPy 및 SciPy는 그렇지 않습니다. 이 목적을 위해 독립형 기능을 제공하므로 이에 대한 근거에 대한 의문이 제기됩니다. 누락.

NumPy에서 이동 평균 구현

NumPy에서 이동 평균을 구현하는 간단한 접근 방식 중 하나는 배열 요소를 누적하는 np.cumsum 함수를 사용하는 것입니다. 그런 다음 결과 누적 배열을 적절하게 분할하여 이동 평균을 얻을 수 있습니다.

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

이 방법은 상대적으로 빠르며 오류가 발생하기 쉬운 복잡한 솔루션을 방지합니다.

배터리 포함 기능

이동 평균 구현의 명백한 단순성에도 불구하고 그 이유는 NumPy 핵심 기능이 없는 것은 그러한 작업의 특수한 성격과 관련이 있을 가능성이 높습니다. NumPy는 기본적인 수치 연산을 제공하는 데 중점을 두는 반면, 시계열 분석과 같은 특수 알고리즘은 전용 패키지에 맡겨지는 경우가 많습니다. 이러한 접근 방식을 통해 NumPy는 핵심 기능을 유지하고 틈새 도구로 인한 부풀림을 방지할 수 있습니다.

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