利用Python进行数据分析(10)-移动窗口函数

Python-for-data-移动窗口函数

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本文中介绍的是 ，主要的算子是：

统计和通过其他移动窗口或者指数衰减而运行的函数，称之为 移动窗口函数

style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style

2292 rows × 3 columns

rolling算子，行为和resample和groupby类似

rolling可以在S或者DF上通过一个window进行调用

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2292 rows × 3 columns

指定一个常数衰减因子为观测值提供更多的权重。常用指定衰减因子的方法：使用span（跨度）

一些统计算子，例如相关度和协方差等需要同时操作两个时间序列。

例如，金融分析中的股票和基准指数的关联性问题：计算时间序列的百分比变化pct_change()

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在rolling及其相关方法上使用apply方法提供了一种在移动窗口中应用自己设计的数组函数的方法。

唯一要求：该函数从每个数组中产生一个单值(缩聚)，例如使用rolling()...quantile(q)计算样本的中位数

python中的滑动窗口函数：rolling().var()

滑动窗口函数，之前不知道 ，还自己写了个，，

df.rolling().sum()

df.rolling().var()

opencv-python中的cv2.namedWindow()有什么用？

opencv-python中的cv2.namedWindow()，其作用如下：

使用cv2.imshow()的时候，如果图片太大，会显示不全并且无法调整。

因此在cv2.imshow()的前面加上这样的一个语句：cv2.namedWindow('image', 0)，得到的图像框就可以自行调整大小，可以拉伸进行自由调整。

扩展资料：

用法：cv2.namedWindow('窗口标题',默认参数)

默认参数：

cv2.WINDOW_AUTOSIZE+cv2.WINDOW_KEEPRATIO+cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED)

参数：

（1）cv2.WINDOW_NORMAL：窗口大小可改变。

（2）cv2.WINDOW_AUTOSIZE：窗口大小不可改变。

（3）cv2.WINDOW_FREERATIO：自适应比例。

（4）cv2.WINDOW_KEEPRATIO：保持比例。

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