NumPy의 `np.convolve` 함수를 사용하여 1D 배열의 실행 평균을 계산하는 방법은 무엇입니까?

SciPy 또는 NumPy를 사용하여 1D 배열의 누계 평균을 계산하는 방법

이동 평균이라고도 하는 누계 평균은 창이 데이터를 가로질러 이동할 때 지정된 창 내에서 데이터 포인트 하위 집합의 평균을 계산하는 통계 측정값입니다. Python에는 SciPy 및 NumPy 함수를 사용하여 누계 평균을 계산하는 방법이 여러 가지 있습니다.

SciPy 함수

SciPy에는 누계 평균을 계산하는 전용 함수가 없습니다. . 그러나 NumPy의 np.convolve 함수를 사용하여 누계 평균 계산을 구현할 수 있습니다.

NumPy 함수

NumPy의 np.convolve 함수는 컨볼루션 작업을 수행합니다. 실행 평균의 맥락에서 컨볼루션은 데이터에 커널을 적용하고 결과를 합산하는 프로세스입니다. 실행 평균을 계산하기 위해 커널은 창 내의 각 데이터 포인트에 동일한 가중치를 부여하는 균일 분포입니다.

실행 평균에 np.convolve를 사용하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

running_mean = np.convolve(array, np.ones(window_size) / window_size, mode='valid')

여기서:

• array는 실행을 계산하려는 1D 배열입니다. 평균.
• window_size는 평균이 계산되는 창의 크기입니다.
• mode='valid'는 배열의 가장자리를 무시하여 다음과 같은 출력 배열을 생성하도록 지정합니다. window_size만큼 입력 배열보다 짧습니다. 1.

설명

np.ones(window_size) / window_size는 균일한 가중치를 갖는 커널을 생성합니다. np.convolve는 이 커널을 배열에 적용하여 각 창에 대한 수단 배열을 생성합니다. mode='valid' 인수는 배열의 가장자리가 계산에 포함되지 않도록 보장하여 전체 데이터에 대한 누계 평균을 반영하는 출력 배열을 생성합니다.

가장자리 처리

np.convolve의 mode 인수는 배열의 가장자리를 처리하는 방법을 지정합니다. 모드가 다르면 가장자리 동작이 달라집니다. 아래 표에는 일반적으로 사용되는 모드가 나열되어 있습니다.

Mode	Edge Handling
full	Pads the array with zeros and returns an output array that is the same size as the input array.
same	Pads the array with zeros to match the kernel size and returns an output array that is the same size as the input array.
valid	Ignores the edges of the array, resulting in an output array that is shorter than the input array.

모드 선택은 특정 요구 사항과 배열 가장자리의 연속 평균에 대해 원하는 해석에 따라 다릅니다.

위 내용은 NumPy의 `np.convolve` 함수를 사용하여 1D 배열의 실행 평균을 계산하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!