Numpyの1Dアレイのローリングウィンドウ？

Question

Numpyで1Dアレイのローリングウィンドウを効率的に実装する方法はありますか？

stdev = [] 
for i, data in enumerate(observations[n-1:]): 
    strip = observations[i:i+n] 
    mean = sum(strip)/n 
    stdev.append(sqrt(250*sum([(s-mean)**2 for s in strip])/(n-1))) 

：

例えば、私はobservations、値の1次元リストであり、nは、標準偏差のウィンドウ長さ1Dリスト、ローリング標準偏差を計算するために、この純粋なPythonコードスニペットを有します

これをNumpy内で完全に実行する方法はありますか？つまり、Pythonループを使用しないでください。標準偏差はnumpy.stdでは些細なものですが、ローリングウィンドウの部分は完全に私を傷つけます。

Numpyのローリングウィンドウに関するブログポストthisが見つかりましたが、1Dアレイのようではありません。

Answer 1

ブログコードを使用するだけで、結果に機能を適用できます。

あなたは（ブログから）持って

numpy.std(rolling_window(observations, n), 1) 

すなわち：

def rolling_window(a, window): 
    shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - window + 1, window) 
    strides = a.strides + (a.strides[-1],) 
    return np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)