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मैं लूप के बिना नम्पी में 1डी सरणी के लिए रोलिंग मानक विचलन की कुशलतापूर्वक गणना कैसे कर सकता हूं?
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नम्पी में 1डी ऐरे के लिए एक कुशल रोलिंग विंडो को कार्यान्वित करना
रोलिंग विंडो की अवधारणा में डेटा अनुक्रम के माध्यम से पुनरावृत्ति करना और गणना लागू करना शामिल है एक निर्दिष्ट विंडो लंबाई के भीतर डेटा के सबसेट के लिए। दिए गए संदर्भ में, कार्य पायथन लूप का उपयोग किए बिना Numpy में 1D सरणी के रोलिंग मानक विचलन की गणना करना है।
हालांकि Numpy.std का उपयोग करके मानक विचलन आसानी से प्राप्त किया जा सकता है, रोलिंग विंडो भाग चुनौती। हालाँकि, ब्लॉग पोस्ट में प्रस्तुत 'रोलिंग_विंडो' फ़ंक्शन का लाभ उठाकर, हम इसकी कार्यक्षमता को 1डी सरणियों तक बढ़ा सकते हैं।
'रोलिंग_विंडो' फ़ंक्शन ओवरलैपिंग विंडो की एक श्रृंखला में पुनर्व्यवस्थित इनपुट ऐरे का एक दृश्य बनाता है, इन विंडोज़ पर कुशल गणना की सुविधा प्रदान करना। वांछित फ़ंक्शन को लागू करके, इस मामले में, Numpy.std, प्रत्येक विंडो पर, हम वांछित रोलिंग गणना प्राप्त करते हैं। एनपी के रूप में सुन्न # एक 1डी सरणी बनाएं अवलोकन = एनपी.सरणी([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) # विंडो की लंबाई निर्दिष्ट करें विंडो_लंबाई = 3 # रोलिंग विंडो की गणना करें रोलिंग_विंडोज़ = रोलिंग_विंडो(अवलोकन, विंडो_लेंथ) # रोलिंग मानक विचलन की गणना करें रोलिंग_stds = np.std(रोलिंग_विंडोज़, अक्ष=1) # परिणाम प्रिंट करें print("रोलिंग मानक विचलन:",rolling_stds)
इस उदाहरण में, 'rolling_windows' ओवरलैपिंग विंडो का प्रतिनिधित्व करता है, और 'rolling_stds' परिकलित रोलिंग मानक विचलन को कैप्चर करता है। इन गणनाओं के लिए नम्पी फ़ंक्शंस को नियोजित करके, हम दक्षता प्राप्त करते हैं और गणना में पायथन लूप की आवश्यकता को समाप्त करते हैं।
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