有没有办法加快python中的平滑操作？

Question

我正在对列表中的一些顺序整数数据进行平滑处理。 我的平滑方法是用该数字及其邻居的均值替换每个数字。 我目前正在使用此代码：

from statistics import mean
smoothednums = [mean(nums[:2])] + [mean(nums[i-1:i+2]) for i in range(1,len(nums))]

这大大增加了我的脚本的运行时间。 有没有更好的方法来执行此操作？

Answer 1

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generation/numpy.convolve.html

您正在使用统一（框）过滤器描述卷积：

smoothednums = np.convolve(nums, [1/3, 1/3, 1/3]);

对于较大的窗口，您可以考虑查看窗口面积为O（1）的总面积表算法：

numpy的有效求和面积表计算

Answer 2

您可以通过加减每个值的1/3来避免所有切片和复制。 （浮点错误使它与您的原始错误不完全相同，但是在正常情况下应该足够接近。）我不知道它的结束速度是否更快，但似乎值得一试：

window_mean = mean(nums[:3])
smoothednums = [mean(nums[:2]), window_mean]

for i in range(2, len(nums) - 1):
    window_mean -= nums[i - 2] / 3
    window_mean += nums[i + 1] / 3
    smoothednums.append(window_mean)

smoothednums.append(mean(nums[-2:]))