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python numpy实现rolling滚动案例

  • Post category:Python

以下是关于“Python NumPy实现rolling滚动案例”的完整攻略。

背景

在数据分析和时间序列分析中，rolling滚动是一种常见的数据处理方法。rolling滚动可以对数据进行动窗口计算，例如计算移动平均值、移动标准差等。在本攻略中，我们将介绍如何使用Python Num实现rolling滚动。

实现

rolling函数

NumPy中的rolling函数可以实现滚动计算。以下是一个示例，展示如何使用rolling函数计算一维数组的移动平均值：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6,7, 8, 9, 10])
window_size = 3

rolling_mean = np.convolve(a, np.ones(window_size)/window_size, mode='valid')

print(rolling_mean)

输出结果为：

[2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.]

在上述代码中，我们使用rolling函数计算一维数组a的移动平均值。我们使用np.convolve()函数和mode=’valid’参数来实现rolling计算。np.convolve()函数用于计算卷积，np.ones()函数用于创建一个全为1的数组，window_size参数指定滑动窗口大小。

apply_along_axis函数

apply_along_axis函数可以在指定的轴上应用函数。以下是一个示例，展示如何使用apply_along_axis函数计算二维数组的移动平均值：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
window_size = 2

rolling_mean = np.apply_along_axis(lambda x: np.convolve(x, np.ones(window_size)/window_size, mode='valid'), axis=1, arr=a)

print(rolling_mean)

输出结果为：

[[1.5 2.5]
 [4.5 5.5]
 [7.5 8.5]]

在上述中，我们使用apply_along_axis函数计算二维数组a的移动平均值。我们使用np.convolve()函数mode=’valid’参数来实现rolling计算。lambda函数用于对每一行进行计算，axis=1参数指定在第二个轴上应用函数。

示例

以下两个示例，展如何使用rolling函数和apply_along_axis函数计算移动平均值：

import numpy as np

# 示例1：计算一维数组的移动平均值
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
window_size = 3

rolling_mean = np.convolve(a, np.ones(window_size)/window_size, mode='valid')

print(rolling_mean)

# 示例2：计算二维数组的移动平均值
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
window_size = 2

rolling_mean = np.apply_along_axis(lambda x: np.convolve(x, np.ones(window_size)/window_size, mode='valid'), axis=1, arr=b)

print(rolling_mean)

输出结果为：

# 示例1输出结果
[2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.]

# 示例2输出结果
[[1.5 2.5]
 [4.5 5.5]
 [7.5 8.5]]

在示例1中，我们使用rolling函数计算一维数组a的移动平均值。在示例2中，我们使用apply_along_axis函数计算二维数组b的移动平均。

结论

综上所述，“Python NumPy实现rolling滚动案例”的攻略介绍了如何使用rolling函数和apply_along_axis函数实现rolling滚动计算。可以根据需要选择适合的函数操作。

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