為什麼 NumPy 中沒有內建移動平均函數？

使用Python 和NumPy/SciPy 接近移動平均線

儘管移動平均線在數據分析中很流行，但在NumPy 或SciPyPy中實現它們已經由於缺乏專門的職能，這被證明是一個挑戰。這引發了複雜的解決方案，並引發了關於這種遺漏原因的疑問。

使用NumPy 簡化實現

對於基本的、未加權的移動平均線，一個簡單的實現使用NumPy 的np.cumsum 函數成為一種可行的選擇。這種方法在效率方面甚至超越了基於 FFT 的方法：

def moving_average(a, n=3):
    ret = np.cumsum(a, dtype=float)
    ret[n:] = ret[n:] - ret[:-n]
    return ret[n - 1:] / n

此函數可以順利計算指定視窗大小的移動平均值。

問題仍然存在：為什麼沒有內建 -

考慮到實現的簡便性，沒有內建移動平均函數NumPy 可能會引起人們的注意。然而，答案在於 NumPy 專注於提供核心數值運算，同時將專門的功能留給外部函式庫。這使得 NumPy 能夠保持精簡和高效，為更客製化的套件留出空間來滿足特定的分析需求。

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