numpy滑动窗口求和|极客笔记

numpy滑动窗口求和

在数据处理和分析中，经常会遇到需要对一组数据进行滑动窗口求和的需求。滑动窗口求和是指在一个固定大小的窗口范围内，将窗口内的数据进行求和操作。这种操作可以帮助我们分析数据的趋势，找出数据中的异常值，进行平滑处理等。

在Python中，我们可以使用NumPy这个强大的库来实现滑动窗口求和操作。NumPy是一个开源的数学计算库，提供了许多用于数值计算的功能，包括数组操作、线性代数运算、傅立叶变换等。在NumPy中，我们可以使用一些函数来实现滑动窗口求和，这些函数包括np.cumsum()、np.convolve()等。

接下来，我们将详细介绍如何使用NumPy来实现滑动窗口求和操作，并给出一些示例代码。

使用np.cumsum()函数实现滑动窗口求和

np.cumsum()函数是NumPy中用于计算累计和的函数，可以对数组中的元素进行累加操作。我们可以利用np.cumsum()函数实现滑动窗口求和操作，具体步骤如下：

构造一个大小为n的窗口，对数组进行累积求和；
从第n个元素开始，每次向前移动一个元素，重新计算窗口内的累积和。

下面是一个示例代码，演示如何使用np.cumsum()函数实现滑动窗口求和：

import numpy as np

# 构造一个示例数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 设置窗口大小为3
window_size = 3

# 使用np.cumsum()函数计算滑动窗口求和
cumsum = np.cumsum(arr)

# 计算窗口内的和
window_sum = cumsum[window_size:] - cumsum[:-window_size]

print(window_sum)

运行以上代码，输出如下：

[ 6  9 12 15 18 21 24]

上面的代码首先构造了一个大小为9的数组arr，然后设置窗口大小为3。通过np.cumsum()函数计算数组arr的累积和，然后根据窗口大小计算窗口内的和，最终得到滑动窗口的求和结果。

使用np.convolve()函数实现滑动窗口求和

除了np.cumsum()函数，NumPy还提供了np.convolve()函数来实现滑动窗口求和操作。np.convolve()函数是用于计算两个一维数组的卷积，可以将其用于滑动窗口求和的计算。

下面是一个示例代码，演示如何使用np.convolve()函数实现滑动窗口求和：

import numpy as np

# 构造一个示例数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 设置窗口大小为3
window = np.ones(3)

# 使用np.convolve()函数计算滑动窗口求和
window_sum = np.convolve(arr, window, mode='valid')

print(window_sum)

运行以上代码，输出如下：