在NumPy 和SciPy 計算運行平均值
在資料分析中，計算運行平均值，也稱為移動平均值，是一種常見的方法平滑時間序列波動的操作。此技術(shù)涉及沿著輸入數(shù)組滑動指定大小的窗口，並在每一步計算窗口內(nèi)值的平均值。
NumPy Approach
NumPy， Python 中著名的科學計算庫，提供了一種計算運行平均值的便捷方法。利用 np.convolve 函數(shù)，我們可以有效地應(yīng)用卷積運算來實現(xiàn)這一點。程式碼如下：
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')
理解卷積運算
卷積運算本質(zhì)上是對視窗中的值進行加權(quán)求和。對於運行平均值，我們使用統(tǒng)一內(nèi)核，其中每個權(quán)重為 1/window_size。這確保了視窗內(nèi)的所有值對計算平均值的貢獻相同。
處理邊界效應(yīng)
np.convolve 中的模式參數(shù)決定了在計算過程中如何處理邊界效應(yīng)。卷積。 「有效」模式傳回捲積運算對陣列大小沒有影響的結(jié)果。這意味著運行平均值的長度等於輸入數(shù)組減去視窗大小，從而有效地忽略邊緣的值。如果您需要以不同的方式處理邊界效應(yīng)，您可以探索 np.convolve 支援的其他模式，例如「full」或「same」。
因此，透過利用 NumPy 的捲積功能，我們可以有效地計算運行一維數(shù)組的平均值，為您提供輕鬆平滑和分析時間序列資料的工具。
以上是如何在 NumPy 中高效計算運行平均值？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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