NumPy에 내장된 이동 평균 기능이 없는 이유는 무엇입니까?

Python 및 NumPy/SciPy를 사용하여 이동 평균에 접근

데이터 분석에서 이동 평균이 널리 사용되고 있음에도 불구하고 NumPy 또는 SciPy에서 이를 구현하는 것은 전용 기능이 없어 어려움을 겪은 것으로 나타났습니다. 이로 인해 복잡한 솔루션이 생겨났고 누락 이유에 대한 의문이 제기되었습니다.

NumPy를 사용한 단순화된 구현

기본적이고 비가중 이동 평균의 경우 간단한 구현 NumPy의 np.cumsum 기능을 사용하는 것이 실행 가능한 옵션으로 나타납니다. 이 접근 방식은 효율성 측면에서 FFT 기반 방법을 능가합니다.

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

이 기능은 지정된 창 크기의 이동 평균을 원활하게 계산합니다.

남은 질문: 왜 구축되지 않았는가- 구현 중?

구현의 용이성을 고려하면 NumPy에 내장된 이동 평균 기능이 없으면 눈살을 찌푸릴 수도 있습니다. 그러나 그 대답은 전문 기능을 외부 라이브러리에 맡기면서 핵심 수치 연산을 제공하는 NumPy의 초점에 있습니다. 이를 통해 NumPy는 간결하고 효율적인 상태를 유지하여 특정 분석 요구 사항을 충족할 수 있는 맞춤형 패키지를 위한 공간을 남겨둡니다.

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