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首頁(yè) 後端開(kāi)發(fā) Python教學(xué) 如何在沒(méi)有循環(huán)的情況下有效計(jì)算 Numpy 中一維數(shù)組的滾動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差?

如何在沒(méi)有循環(huán)的情況下有效計(jì)算 Numpy 中一維數(shù)組的滾動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)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(shí)現(xiàn)高效的滾動(dòng)視窗

滾動(dòng)視窗的概念涉及迭代資料序列並應(yīng)用計(jì)算指定視窗長(zhǎng)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(jì)算 Numpy 中一維數(shù)組的滾動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差。

雖然可以使用 Numpy.std 輕鬆獲得標(biāo)準(zhǔn)差,但滾動(dòng)視窗部分構(gòu)成了挑戰(zhàn)。但是,透過(guò)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(kuò)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(jìn)這些視窗上的高效計(jì)算。透過(guò)將所需的函數(shù)(在本例中為 Numpy.std)應(yīng)用於每個(gè)窗口,我們獲得所需的滾動(dòng)計(jì)算。

為了說(shuō)明這一點(diǎn),請(qǐng)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(fàn)例中,「rolling_windows」表示重疊視窗,「rolling_stds」會(huì)擷取計(jì)算的捲動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差。透過(guò)使用 Numpy 函數(shù)進(jìn)行這些計(jì)算,我們提高了效率並消除了計(jì)算中對(duì) Python 循環(huán)的需要。

以上是如何在沒(méi)有循環(huán)的情況下有效計(jì)算 Numpy 中一維數(shù)組的滾動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差?的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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