Bagaimanakah saya boleh mengira dengan cekap sisihan piawai untuk tatasusunan 1D dalam Numpy tanpa gelung?

Melaksanakan Tetingkap Rolling yang Cekap untuk Tatasusunan 1D dalam Numpy

Konsep tetingkap rolling melibatkan lelaran melalui jujukan data dan menggunakan pengiraan kepada subset data dalam panjang tetingkap tertentu. Dalam konteks yang diberikan, tugasnya adalah untuk mengira sisihan piawai bergolek tatasusunan 1D dalam Numpy tanpa menggunakan gelung Python.

Walaupun sisihan piawai boleh diperoleh dengan mudah menggunakan Numpy.std, bahagian tetingkap bergolek menimbulkan cabaran. Walau bagaimanapun, dengan memanfaatkan fungsi 'rolling_window' yang dibentangkan dalam catatan blog, kami boleh memanjangkan fungsinya kepada tatasusunan 1D.

Fungsi 'rolling_window' mencipta paparan tatasusunan input yang disusun semula menjadi satu siri tetingkap bertindih, memudahkan pengiraan yang cekap pada tingkap ini. Dengan menggunakan fungsi yang diingini, dalam kes ini, Numpy.std, pada setiap tetingkap, kami memperoleh pengiraan guling yang diingini.

Untuk menggambarkan, pertimbangkan coretan kod berikut:

<code class="python">import numpy as np

# Create a 1D array
observations = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# Specify window length
window_length = 3

# Calculate rolling windows
rolling_windows = rolling_window(observations, window_length)

# Calculate rolling standard deviations
rolling_stds = np.std(rolling_windows, axis=1)

# Print the results
print("Rolling standard deviations:", rolling_stds)</code>

Dalam contoh ini, 'rolling_windows' mewakili tetingkap bertindih dan 'rolling_stds' menangkap sisihan piawai rolling yang dikira. Dengan menggunakan fungsi Numpy untuk pengiraan ini, kami mencapai kecekapan dan menghapuskan keperluan untuk gelung Python dalam pengiraan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya boleh mengira dengan cekap sisihan piawai untuk tatasusunan 1D dalam Numpy tanpa gelung?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!