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如何将函数应用于numpy中的滚动窗口?

在numpy中,滚动窗口是一种常用的数据处理技术,可以对数组进行移动窗口操作并应用特定的函数。下面是如何将函数应用于numpy中的滚动窗口的步骤:

  1. 首先,导入numpy库并创建一个示例数组:
代码语言:txt
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import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
  1. 接下来,使用numpy.lib.stride_tricks.sliding_window_view函数创建滚动窗口视图。该函数返回一个对原始数组进行滚动窗口处理后的视图数组。具体代码如下:
代码语言:txt
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from numpy.lib.stride_tricks import sliding_window_view

window_size = 3
window_view = sliding_window_view(arr, window_size)
  1. 然后,定义一个函数,以滚动窗口中的数据作为输入,并对其进行处理。例如,可以计算滚动窗口中的最大值、最小值、平均值等等。以下是一个计算滚动窗口中元素和的示例函数:
代码语言:txt
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def sum_window(window):
    return np.sum(window)
  1. 最后,使用numpy.apply_along_axis函数应用定义的函数到滚动窗口视图的每个窗口中,以获得每个窗口的处理结果。具体代码如下:
代码语言:txt
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result = np.apply_along_axis(sum_window, -1, window_view)

在这个例子中,-1表示沿着最后一个轴应用函数。result将包含滚动窗口中应用函数后的结果。

总结起来,将函数应用于numpy中的滚动窗口的步骤如下:

  1. 导入numpy库并创建一个示例数组。
  2. 使用numpy.lib.stride_tricks.sliding_window_view函数创建滚动窗口视图。
  3. 定义一个函数,以滚动窗口中的数据作为输入,并对其进行处理。
  4. 使用numpy.apply_along_axis函数应用定义的函数到滚动窗口视图的每个窗口中,以获得每个窗口的处理结果。

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