Скользящие окна

Коротко

• sliding_window_view(a, k) возвращает все окна длины k как строки нового массива: из n элементов получается (n − k + 1, k).
• Это представление через strides: данные не копируются, окна пересекаются.
• Дальше — любая агрегация по последней оси: .mean(axis=1) — скользящее среднее, .max(axis=1) — скользящий максимум.
• Для многомерных данных передайте форму окна: (2, 2) — квадратики 2 × 2.
• Результат только для чтения. Чтобы окна были той же длины, что данные, сначала дополните массив через np.pad.

Синтаксис

from numpy.lib.stride_tricks import sliding_window_view

sliding_window_view(a, window_shape, axis=None)
sliding_window_view(a, 3).mean(axis=-1)      # скользящее среднее
sliding_window_view(a, 3)[::2]               # окна с шагом 2

Параметры

Примеры

from numpy.lib.stride_tricks import sliding_window_view

visits = np.array([120.0, 135, 128, 150, 162, 158, 170])   # посетители по дням

sliding_window_view(visits, 3)          # все окна длины 3

array([[120., 135., 128.],
       [135., 128., 150.],
       [128., 150., 162.],
       [150., 162., 158.],
       [162., 158., 170.]])

sliding_window_view(visits, 3).mean(axis=1).round(2)   # скользящее среднее

array([127.67, 137.67, 146.67, 156.67, 163.33])

sliding_window_view(visits, 3).max(axis=1)             # максимум за 3 дня

array([135., 150., 162., 162., 170.])

sliding_window_view(visits, 3)[::2]                    # окна с шагом 2

array([[120., 135., 128.],
       [128., 150., 162.],
       [162., 158., 170.]])

img = np.arange(16).reshape(4, 4)
patches = sliding_window_view(img, (2, 2))
print(patches.shape)                    # 3 × 3 окна размера 2 × 2
patches.max(axis=(-2, -1))              # максимум в каждом окне

(3, 3, 2, 2)
array([[ 5,  6,  7],
       [ 9, 10, 11],
       [13, 14, 15]])

Подводные камни

w = sliding_window_view(visits, 3)
w[0, 0] = 0                             # окна пересекаются — запись запрещена

ValueError: assignment destination is read-only

c = np.cumsum(np.insert(visits, 0, 0))
((c[3:] - c[:-3]) / 3).round(2)         # то же скользящее среднее за O(n)

array([127.67, 137.67, 146.67, 156.67, 163.33])