如何将函数应用于numpy中的滚动窗口？

在numpy中，滚动窗口是一种常用的数据处理技术，可以对数组进行移动窗口操作并应用特定的函数。下面是如何将函数应用于numpy中的滚动窗口的步骤：

1. 首先，导入numpy库并创建一个示例数组：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

1. 接下来，使用numpy.lib.stride_tricks.sliding_window_view函数创建滚动窗口视图。该函数返回一个对原始数组进行滚动窗口处理后的视图数组。具体代码如下：

from numpy.lib.stride_tricks import sliding_window_view

window_size = 3
window_view = sliding_window_view(arr, window_size)

1. 然后，定义一个函数，以滚动窗口中的数据作为输入，并对其进行处理。例如，可以计算滚动窗口中的最大值、最小值、平均值等等。以下是一个计算滚动窗口中元素和的示例函数：

def sum_window(window):
    return np.sum(window)

1. 最后，使用numpy.apply_along_axis函数应用定义的函数到滚动窗口视图的每个窗口中，以获得每个窗口的处理结果。具体代码如下：

result = np.apply_along_axis(sum_window, -1, window_view)

在这个例子中，-1表示沿着最后一个轴应用函数。result将包含滚动窗口中应用函数后的结果。

总结起来，将函数应用于numpy中的滚动窗口的步骤如下：

1. 导入numpy库并创建一个示例数组。
2. 使用numpy.lib.stride_tricks.sliding_window_view函数创建滚动窗口视图。
3. 定义一个函数，以滚动窗口中的数据作为输入，并对其进行处理。
4. 使用numpy.apply_along_axis函数应用定义的函数到滚动窗口视图的每个窗口中，以获得每个窗口的处理结果。

对于腾讯云相关产品，暂时无法提供相关推荐链接。