NumPyを使用してPythonで移動平均(移動平均)を計算する方法?

NumPy を使用した Python での移動平均

1D 配列の移動平均とも呼ばれる移動平均の計算は一般的なタスクですデータ分析において。 NumPy は、移動平均を含む畳み込み演算を実行するための np.convolve という強力なツールを提供します。

定義と実装:

移動平均には、ウィンドウを入力配列を使用し、各ステップでウィンドウ内の値の平均を計算します。 NumPy では、これは次のように実現されます:

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')

説明:

• np.ones(window_size) は、次のサイズに等しい 1 の配列を作成します。ウィンドウ サイズ。
• np.ones(window_size) / window_size は、各要素をウィンドウ サイズで除算して配列を作成し、算術平均を計算するためのカーネルを生成します。
• np.convolve はカーネルを取得し、入力配列と畳み込み、スライド平均計算を実行します。
• mode='valid' は、ウィンドウで完全にカバーできる配列の部分のみを返すことを指定し、結果のサイズは len(array) - になります。 window_size 1.

エッジ処理:

np.convolve の mode 引数は、畳み込み中に配列のエッジがどのように処理されるかを制御します。使用可能なモードは、「full」、「same」、「valid」です。

• 「full」には、元の長さと追加されたゼロの両方が含まれます。
• 「same」は、次の値までゼロを追加します。出力形状は入力形状と同じです。
• 'valid' には、完全にカバーできる配列の部分のみが含まれます。ウィンドウ。

「有効」モードは、配列の先頭と末尾のウィンドウ化されたセクションを含まない結果が得られるため、通常、移動平均に使用されます。

例:

上記の例では、結果は次のようになります。 be:

[4.  5.  6.  7.  8.  9.]

これは、ウィンドウ サイズ 3 の入力配列の移動平均を表します。

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