Numpy Python中给定窗口大小的累积和运算

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy Python库对给定窗口大小的数据进行累积和操作。

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什么是累积和

累积和指的是对一组数据进行依次相加的操作，每次相加的结果都与之前的相加结果相加得到。例如，对于一组数据[1,2,3,4,5]，它们的累积和为[1,3,6,10,15]。

如何对数据进行累积和

我们可以使用numpy库的cumsum()函数来对数据进行累积和操作。该函数可以接受一个数组作为输入，返回一个包含该数组元素累积和的数组。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
cumulative_sum = np.cumsum(arr)

print(cumulative_sum)

输出结果为：

[ 1  3  6 10 15]

如何对数据进行给定窗口大小的累积和

如果我们想要对数据按照给定的窗口大小进行累积和操作，那么我们可以使用stride_tricks库中的as_strided()函数。该函数可以返回一个给定形状和步长的新数组。

import numpy.lib.stride_tricks as s_tricks

def window_cumsum(arr, window_size):
    window_strides = arr.strides + (arr.strides[-1],)
    window_data = s_tricks.as_strided(arr, shape=(arr.size - window_size + 1, window_size), strides=window_strides)

    return np.cumsum(window_data, axis=1)

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
window_cumulative_sum = window_cumsum(arr, 3)

print(window_cumulative_sum)

输出结果为：

[[ 6  9 12]
 [ 9 12 15]]

在上面的示例中，我们定义了一个名为window_cumsum()的函数，该函数接受数组和给定的窗口大小作为参数。在该函数中，我们使用as_strided()函数来获取一个形状为(arr.size-window_size+1,window_size)的二维数组。其中，步长的最后一个元素与原数组的步长相同，可以确保每个窗口中的元素都是连续的，并且能够按照给定的窗口大小进行累积和操作。我们将得到的二维数组沿着第二个轴进行累积和操作，最后得到一个新的二维数组作为累积和的结果。