移動平均同様、numpyを使って、2次元のマトリックスに対する移動標準偏差の計算。 移動平均も内部で利用。 プログラム import numpy as np def moving_sum(data_2d,axis=1,windowsize=3): answer = np.zeros((data_2d.shape)) answer[:,:] = np.nan v = np.o…

移動平均の関数のテスト。 numpy.convolveは、以下が想定とちょっと違ったので。 平均の範囲 戻ってくる大きさ 計算範囲と結果の数（データ数8、平均幅３） 想定 入力と出力が同じ大きさの配列 2次元配列を処理してほしい データがないところはNAN プログラ…

こんな感じ。要素数で割れば、割合がわかる。 for文を回さなくていいので、numpy便利。 >>> import numpy as np >>> >>> a=np.array([71,77,80,80,89,83]) >>> b=np.sum(a>=80) >>> print(b) 4実際のところTrueを1として計算してくれている。 >>> c=a>=80 >>…

移動分散のサンプルプログラム プログラム import numpy as np a=np.array([71,77,80,80,89,83]) windowsize=3 for i in range(a.shape[0]-windowsize): print("print a[{0}:{1}]".format(i,i+windowsize)) np.std(a[i:i+windowsize]) 実行結果 print a[0:3]…