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首頁 後端開發(fā) Python教學(xué) 如何在沒有循環(huán)的情況下有效計算 Numpy 中一維數(shù)組的滾動標準差?

如何在沒有循環(huán)的情況下有效計算 Numpy 中一維數(shù)組的滾動標準差?

Oct 30, 2024 pm 10:09 PM

How can I efficiently calculate rolling standard deviation for a 1D array in Numpy without loops?

在Numpy 中為一維數(shù)組實現(xiàn)高效的滾動視窗

滾動視窗的概念涉及迭代資料序列並應(yīng)用計算指定視窗長度內(nèi)的資料子集。在給定的上下文中,任務(wù)是在不使用 Python 循環(huán)的情況下計算 Numpy 中一維數(shù)組的滾動標準差。

雖然可以使用 Numpy.std 輕鬆獲得標準差,但滾動視窗部分構(gòu)成了挑戰(zhàn)。但是,透過利用部落格文章中介紹的「rolling_window」函數(shù),我們可以將其功能擴展到一維數(shù)組。

「rolling_window」函數(shù)建立輸入數(shù)組的視圖,重新排列為一系列重疊的窗口,促進這些視窗上的高效計算。透過將所需的函數(shù)(在本例中為 Numpy.std)應(yīng)用於每個窗口,我們獲得所需的滾動計算。

為了說明這一點,請考慮以下程式碼片段:

<code class="python">import numpy as np

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

# Specify window length
window_length = 3

# Calculate rolling windows
rolling_windows = rolling_window(observations, window_length)

# Calculate rolling standard deviations
rolling_stds = np.std(rolling_windows, axis=1)

# Print the results
print("Rolling standard deviations:", rolling_stds)</code>

在此範例中,「rolling_windows」表示重疊視窗,「rolling_stds」會擷取計算的捲動標準差。透過使用 Numpy 函數(shù)進行這些計算,我們提高了效率並消除了計算中對 Python 循環(huán)的需要。

以上是如何在沒有循環(huán)的情況下有效計算 Numpy 中一維數(shù)組的滾動標準差?的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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