如何使用 NumPy 或 SciPy 在 Python 中高效计算运行平均值？

使用 NumPy 或 SciPy 计算运行平均值

在进行数据分析时，计算一维数组的运行平均值（也称为移动平均值）是常见操作。 Python 的 SciPy 和 NumPy 库为此目的提供了多个函数。

NumPy 解决方案

NumPy 的 np.convolve 函数可用于运行均值计算。它在输入数组上计算卷积运算，其中内核是表示所需窗口大小的均匀分布。

np.convolve(x, np.ones(N)/N, mode='valid')

其中：

• x 是输入一维数组
• N 是窗口大小
• mode='valid' 按预期处理边缘（输出长度等于输入长度减去窗口大小）

理解计算

运行均值本质上是一个卷积运算，其中窗口系数全部设置为 1/N。因此，使用 NumPy 的卷积函数在计算上是高效的。

边缘处理模式

np.convolve 提供了三种边缘处理模式：

• full ：通过填充来扩展输入数组Zeros
• same：通过两端补零，输出与输入长度相同的数组
• valid：忽略边缘并输出数组长度 (len(input) - window_size 1)

模式设置为默认情况下有效，因为它通常与运行平均值计算的直观行为一致，但可以根据具体要求使用其他模式。

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