Si potrebbe usare rolling_window
da questa blog
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)
In [37]: a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
In [38]: rolling_window(a, 5)
Out[38]:
array([[1, 2, 3, 4, 5],
[2, 3, 4, 5, 6],
[3, 4, 5, 6, 7],
[4, 5, 6, 7, 8]])
mi piaceva @ soluzione Divkar. Tuttavia, per matrici e finestre più grandi, potresti voler utilizzare rolling_window
?
In [55]: a = np.arange(1000)
In [56]: %timeit rolling_window(a, 5)
100000 loops, best of 3: 9.02 µs per loop
In [57]: %timeit broadcast_f(a, 5)
10000 loops, best of 3: 87.7 µs per loop
In [58]: %timeit rolling_window(a, 100)
100000 loops, best of 3: 8.93 µs per loop
In [59]: %timeit broadcast_f(a, 100)
1000 loops, best of 3: 1.04 ms per loop
Uh, perché la downvote? – Zero
Grazie, funziona! –
Non so che le persone solo casuali potrebbero essere downvoting !? Pazzo! È andato sul mio, è ancora lì sul tuo però. – Divakar