rolling_window_stat

描述

计算时间序列在指定时间窗口内向后滚动的统计量。 对于每个时间点,计算该点之后指定时间窗口内所有数据的指定统计量。

函数签名

rolling_window_stat(times, values, window, stat_type, include_current) -> None

参数

times (array_like)

时间戳数组(单位:秒)

values (array_like)

数值数组

window (float)

时间窗口大小(单位:秒)

stat_type (str)

统计量类型,可选值: - "mean": 均值 - "sum": 总和 - "max": 最大值 - "min": 最小值 - "last": 时间窗口内最后一个值 - "std": 标准差 - "median": 中位数 - "count": 数据点数量 - "rank": 分位数(0到1之间) - "skew": 偏度 - "trend_time": 与时间序列的相关系数 - "last": 时间窗口内最后一个值 - "trend_oneton": 与1到n序列的相关系数(时间间隔)

返回值


numpy.ndarray 计算得到的向后滚动统计量数组

Python调用示例: ```python import numpy as np from rust_pyfunc import rolling_window_stat

创建示例数据

times = np.array([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0]) values = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]) window = 2.0 # 2秒的时间窗口

计算向后滚动均值

mean_result = rolling_window_stat(times, values, window, "mean") ```

示例

暂无示例

Python使用示例

import numpy as np
from rust_pyfunc import rolling_window_stat

# 使用示例

# 请参考文档中的参数说明使用此函数