Numpy Python中以给定窗口进行运行累加和

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy Python进行给定窗口的运行累加和计算。

numpy.cumsum是用于计算数组元素的累积和的函数，而在本文中，我们将演示如何使用cumsum函数计算给定窗口大小的运行累加和。

阅读更多：Numpy 教程

计算运行累加和

运行累加和是指通过对当前元素和之前元素的加和来计算每个元素的和。例如，假设我们有一些数据如下所示：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

如果我们要计算窗口大小为3的运行累加和，我们需要按照以下方式计算：

第一个元素的值等于第一个数据点的值
第二个元素的值等于第一个和第二个数据点的和
第三个元素的值等于第一、二、三个数据点的和
…
第n个元素的值等于第n-2、n-1、n个数据点的和

为了实现这个算法，我们可以使用cumsum函数。我们可以先计算cumsum函数整个数组的值，然后再通过简单的算术运算计算每个元素的值。以下是计算cumsum的示例代码：

import numpy as np

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
window_size = 3

# 将数据转换为numpy数组
data = np.array(data)

# 计算运行累加和
cumsum = np.cumsum(data)

# 计算每个元素的值
result = (cumsum[window_size:] - cumsum[:-window_size]) / float(window_size)

在这个示例中，我们首先将数据转换为numpy数组。接下来，我们使用cumsum函数计算数据的累积和。最后，我们使用列表切片和算术运算计算每个元素的值。

窗口大小的调整

如果我们想计算不同大小的窗口，我们只需要改变窗口大小的参数并重新运行代码。以下是一个计算不同窗口大小的示例代码：

import numpy as np

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 将数据转换为numpy数组
data = np.array(data)

# 计算窗口大小为3的运行累加和
window_size = 3
cumsum = np.cumsum(data)
result = (cumsum[window_size:] - cumsum[:-window_size]) / float(window_size)
print(result)

# 计算窗口大小为4的运行累加和
window_size = 4
cumsum = np.cumsum(data)
result = (cumsum[window_size:] - cumsum[:-window_size]) / float(window_size)
print(result)

在这个示例中，我们相继计算了两种不同窗口大小的运行累加和。