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,...
如果您有numpy>=1.20,请使用: from numpy.lib.stride_tricks import sliding_window_view window = sliding_window_view(arr, window_shape=2) 否则,就要更详细一些: def rolling(a, window): shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - window + 1, window) strides = a.strides + (a.strides[-1...
对于我们的数据集,进行的操作就是: import pandas as pd from numpy.lib.stride_tricks import sliding_window_view data = pd.read_csv('data.csv',index_col=0).values #这个data是我们要使用的数据集 #data.shape (1000,50) 1000天,feature的维度是50 data_set = sliding_window_view(data,window_shape...
def sliding_window(arr, window_size): """ Construct a sliding window view of the array""" arr = np.asarray(arr) window_size = int(window_size) if arr.ndim != 2: raise ValueError("need 2-D input") if not (window_size > 0): ...
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。 defrolling(x, win): r = np.lib.stride_tricks.sliding_window_view(x, win)
(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 ...
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,还有一系列的改进。
sliding_window_view(Z, (k, k)) S = windows[::k, ::k, ...].sum(axis=(-2, -1)) # Author: Jeff Luo (@Jeff1999) Z = np.ones((16, 16)) k = 4 print(sliding_window_view(Z, window_shape=(k, k))[::k, ::k]
新发布的 NumPy 1.20.0 版本包括以下三大新函数： （1）random.Generator 类有一个新函数 permuted。新函数与 shuffle 和 permutation 不同，给定轴索引的子数组会被换算。例如，现在可以对一个二维数组的行或列进行换算； （2）sliding_window_view 为 numpy 数组提供了一个滑动窗口视图。numpy.lib.stride_...
Data Preparation sequence_data = np.lib.stride_tricks.sliding_window_view(input_data.values, window_shape=(seq_len, input_data.shape[1])).squeeze(1) X = sequence_data[:-1, :, :-1].astype('float32') # number_of_seqs, seq_len, features Y = sequence_data[:-1, -timesteps_ahead,...