如何在 NumPy 中高效计算运行平均值？

在 NumPy 和 SciPy 中计算运行平均值

在数据分析中，计算运行平均值，也称为移动平均值，是一种常见的方法平滑时间序列波动的操作。此技术涉及沿输入数组滑动指定大小的窗口，并在每一步计算窗口内值的平均值。

NumPy Approach

NumPy， Python 中著名的科学计算库，提供了一种计算运行平均值的便捷方法。利用 np.convolve 函数，我们可以有效地应用卷积运算来实现这一点。代码如下：

import numpy as np

# Define the input array
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Specify the window size
window_size = 3

# Calculate the running mean using convolution
running_mean = np.convolve(array, np.ones(window_size) / window_size, mode='valid')

理解卷积运算

卷积运算本质上是对窗口中的值进行加权求和。对于运行平均值，我们使用统一内核，其中每个权重为 1/window_size。这确保了窗口内的所有值对计算平均值的贡献相同。

处理边界效应

np.convolve 中的模式参数决定了在计算过程中如何处理边界效应。卷积。 “有效”模式返回卷积运算对数组大小没有影响的结果。这意味着运行平均值的长度等于输入数组减去窗口大小，从而有效地忽略边缘的值。如果您需要以不同的方式处理边界效应，您可以探索 np.convolve 支持的其他模式，例如“full”或“same”。

因此，通过利用 NumPy 的卷积功能，我们可以高效地计算运行一维数组的平均值，为您提供轻松平滑和分析时间序列数据的工具。

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