python 一维 滑动窗口

在Python中，可以使用双指针来实现一维滑动窗口。

例如，假设有一个列表nums，需要找到长度为k的连续子数组的最大值。可以使用以下代码实现：

def max_sum(nums, k):
    # 定义左右指针和当前窗口的和
    left = 0
    right = k - 1
    cur_sum = sum(nums[:k])
    max_sum = cur_sum

    # 滑动窗口
    while right < len(nums) - 1:
        left += 1
        right += 1
        cur_sum = cur_sum - nums[left - 1] + nums[right]
        max_sum = max(max_sum, cur_sum)

    return max_sum

在上述代码中，首先定义左右指针和当前窗口的和。然后通过一个while循环来滑动窗口，每次将左右指针右移1位，同时更新当前窗口的和。最后返回最大的窗口和即可。

相关问题

python一维数组均值滤波

Python中的一维数组均值滤波是一种信号处理技术，用于消除信号中的高频噪声。该方法使用滑动窗口技术，将窗口中的数值求平均值作为该点的新数值。具体来说，该方法的步骤如下：
1. 定义窗口大小n
2. 将滑动窗口从数据的第一个元素开始滑动，直到最后一个元素
3. 对于每个窗口，计算其中元素的平均值，并将平均值作为该窗口中心元素的新值
4. 返回处理后的一维数组

以下是Python代码示例：

def mean_filter(signal, n):
    """
    一维数组均值滤波
    :param signal: 待处理的一维数组
    :param n: 窗口大小
    :return: 处理后的一维数组
    """
    result = []
    for i in range(len(signal)):
        left = max(0, i - n // 2)
        right = min(len(signal), i + n // 2 + 1)
        result.append(sum(signal[left:right]) / (right - left))
    return result

python一维数组平滑

在Python中，对一维数组（通常称为列表）进行平滑处理通常是指通过一些数学方法减少数据的波动性，使其看起来更平滑连续。常见的平滑算法有移动平均法、指数移动平均法（Exponential Moving Average, EMA）、加权平均等。

1. 移动平均法：取一段固定长度的数据窗口，计算其中每个元素值的平均作为新的值。例如，如果你想要5点滑动平均，会依次计算第1到第5个数的平均，然后移位到下一个位置，再计算新的5个数的平均。

import numpy as np

def moving_average(arr, window_size):
    return np.convolve(arr, np.ones(window_size), 'same') / window_size

arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
smoothed_arr = moving_average(arr, 3)  # 使用3点滑动平均

2. 指数移动平均(EWA)：它更重视最近的数据，并逐渐“遗忘”较旧的数据。Python可以利用`ewm`函数从`pandas`库实现：

import pandas as pd

df = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
ema = df.ewm(span=3).mean()