比如,现在就可以对一个二维数组的行或者列进行换算。 第二个,sliding_window_view,可为NumPy数组提供滑动窗口视图。 这一功能适用于多维度、可以明确指定轴、同一轴使用多次、移动多个元素的视图等用法。 第三个,numpy.broadcast_shapes,一个面向用户的全新功能,从给定的形状元组相互广播中获得形状。 除了新功能之外,...
一、算法介绍 滑动窗口(Sliding Window)是一种常用的算法技巧,它主要用于解决字符串或数组相关的问题。它通过维护一个固定大小的窗口,不断滑动窗口来处理数据。 滑动窗口算法的基本思想是,通过定义两个指针,一个指向窗口的起始位置,另一个指向窗口的结束位置,然后不断移动窗口,并读取窗口的内容,并进行必要的操作。 ...
滑动窗口分析是指在时间序列数据上移动固定大小的窗口,对每个窗口内的数据进行分析。在Python中,我们可以使用numpy.lib.stride_tricks.sliding_window_view函数来实现滑动窗口分析。 fromnumpy.lib.stride_tricksimportsliding_window_view# 窗口大小window_size=3# 对A组数据进行滑动窗口分析windows_A=sliding_window_view...
为了更好利用向量化来加速,滑动窗口使用np.lib.stride_tricks.sliding_window_view(x, win)提取,它会返回所有x[i]开头并且长度为win的数组的数组。 defrolling(x, win): r = np.lib.stride_tricks.sliding_window_view(x, win) pad = np.zeros([len(x) -len(r), win]) * np.nanreturnnp.vstack([...
(2)sliding_window_view 为 numpy 数组提供了一个滑动窗口视图。numpy.lib.stride_tricks.sliding_window_view 在 numpy 数组上构造视图,提供对数组的滑动或移动窗口访问。这使得 running means 等某些算法可以简单实现。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
简介: Python 量化投资(一):滑动均值、布林带、MACD、RSI、KDJ、OBV 滑动均值和标准差 为了更好利用向量化来加速,滑动窗口使用np.lib.stride_tricks.sliding_window_view(x, win)提取,它会返回所有x[i]开头并且长度为win的数组的数组。 def rolling(x, win): r = np.lib.stride_tricks.sliding_window_view...
（2）sliding_window_view 为 numpy 数组提供了一个滑动窗口视图。numpy.lib.stride_tricks.sliding_window_view 在 numpy 数组上构造视图，提供对数组的滑动或移动窗口访问。这使得 running means 等某些算法可以简单实现。 >>> x = np.arange(6) *>>>* ** x.shape (6,) *>>>* ** v = sliding_...
https://leetcode-cn.com/problems/sliding-window-maximum/ 给定一个数组 nums,有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口中的最大值。 进阶:
(2)sliding_window_view 为 numpy 数组提供了一个滑动窗口视图。numpy.lib.stride_tricks.sliding_window_view 在 numpy 数组上构造视图,提供对数组的滑动或移动窗口访问。这使得 running means 等某些算法可以简单实现。 >>> x = np.arange(6) *>>>* ** x.shape ...
什么是滑动窗口(Sliding Window) The Sliding Problem contains a sliding window which is a sub – list that runs over a Large Array which is an underlying collection of elements. 滑动窗口算法可以用以解决数组/字符串的子元素问题,它可以将嵌套的循环问题,转换为单循环问题,降低时间复杂度。