Как вычислить перемещение (или, если хотите, вращение) процентиля / квантиля для 1d массива в numpy?
В пандах мы имеем pd.rolling_quantile(), И в NumPy мы имеем np.percentile(), но я не уверен, как это сделать.
Чтобы объяснить, что я имел в виду под перемещением / вращением процентиля / квантиля:
Данный массив [1, 5, 7, 2, 4, 6, 9, 3, 8, 10]Движущийся квантиль 0.5 (т.е. движущийся процентиль 50%) с размером окна 3:
1
5 - 1 5 7 -> 0.5 quantile = 5
7 - 5 7 2 -> 5
2 - 7 2 4 -> 4
4 - 2 4 6 -> 4
6 - 4 6 9 -> 6
9 - 6 9 3 -> 6
3 - 9 3 8 -> 8
8 - 3 8 10 -> 8
10
Так [5, 5, 4, 4, 6, 6, 8, 8] это ответ. Чтобы сделать результирующий ряд такой же длины, что и входные данные, некоторые реализации вставляют NaN или же None, в то время как pandas.rolling_quantile() позволяет вычислить первые два значения квантиля меньшим окном.
2 ответа
Мы могли бы создать раздвижные окна с np.lib.stride_tricks.as_strided, реализованный как функция strided_app -
In [14]: a = np.array([1, 5, 7, 2, 4, 6, 9, 3, 8, 10]) # input array
In [15]: W = 3 # window length
In [16]: np.percentile(strided_app(a, W,1), 50, axis=-1)
Out[16]: array([ 5., 5., 4., 4., 6., 6., 8., 8.])
Чтобы сделать его такой же длины, как ввод, мы могли бы заполнить NaNs с np.concatenate или проще с np.pad, Следовательно, для W=3, это было бы -
In [39]: np.pad(_, 1, 'constant', constant_values=(np.nan)) #_ is previous one
Out[39]: array([ nan, 5., 5., 4., 4., 6., 6., 8., 8., nan])
series = pd.Series([1, 5, 7, 2, 4, 6, 9, 3, 8, 10])
In [194]: series.rolling(window = 3, center = True).quantile(.5)
Out[194]:
0 nan
1 5.0000
2 5.0000
3 4.0000
4 4.0000
5 6.0000
6 6.0000
7 8.0000
8 8.0000
9 nan
dtype: float64
Центр False по умолчанию. Так что вам нужно вручную установить его True для окна вычисления квантиля, чтобы охватить текущий индекс симметрично.