Laufender Mittelwert in Python mit NumPy
Die Berechnung des laufenden Mittelwerts, auch bekannt als gleitender Durchschnitt, eines 1D-Arrays ist eine häufige Aufgabe in der Datenanalyse. NumPy bietet ein leistungsstarkes Tool namens np.convolve zum Durchführen von Faltungsoperationen, einschließlich des laufenden Mittelwerts.
Definition und Implementierung:
Der laufende Mittelwert beinhaltet das Verschieben eines Fensters entlang der Eingabearray und Berechnen des Mittelwerts der Werte innerhalb des Fensters bei jedem Schritt. In NumPy wird dies wie folgt erreicht:
import numpy as np array = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] window_size = 3 result = np.convolve(array, np.ones(window_size) / window_size, mode='valid')
Erklärung:
Kantenbehandlung:
Das Modusargument in np.convolve steuert, wie die Kanten des Arrays während der Faltung behandelt werden. Die verfügbaren Modi sind „full“, „same“ und „valid“:
Der Modus „Gültig“ wird normalerweise für den laufenden Mittelwert verwendet, da er ein Ergebnis liefert, das die Fensterabschnitte am Anfang und Ende des Arrays nicht enthält.
Beispiel:
Im obigen Beispiel lautet das Ergebnis:
[4. 5. 6. 7. 8. 9.]
Dies stellt dar der laufende Mittelwert des Eingabearrays mit einer Fenstergröße von 3.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie berechnet man mit NumPy einen laufenden Mittelwert (gleitender Durchschnitt) in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!