如何使用 NumPy 在 Python 中高效计算滚动平均值？

使用 NumPy / SciPy 在 Python 中计算滚动/移动平均值

尽管 NumPy 和 SciPy 具有广泛的功能，但计算移动平均值可以这是一项极其复杂的任务。本文通过使用 NumPy 的 np.cumsum 提供一个易于实现的解决方案来解决这个问题。

使用 NumPy 实现移动平均的最简单方法

对于一个简单的非-加权移动平均，np.cumsum提供了一个有效的解决方案：

性能和简单性

此方法提供高性能，因为它利用 NumPy 的优化 np.cumsum 函数，在某些情况下优于基于 FFT 的方法。此外，它避免了与复杂算法相关的潜在错误，使其高度可靠。

在 NumPy 中排除移动平均功能的理由

尽管它看起来很实用，但可能存在从核心中排除移动平均功能的正当理由NumPy：

• 简单性胜过功能性：NumPy 努力保留简单而紧凑的核心，避免专门函数造成不必要的膨胀。
• 用户的可用性-实现的解决方案： 如上所述，使用 NumPy 实现移动平均线是简单明了，无需重复库中的功能。

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