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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
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()，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。
