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duality-group
duality-group / Bottleneck python
Repository URL to install this package:
|
Version:
1.3.5 ▾
|
Bottleneck
/
move.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so
|
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Moving window ranking along the specified axis, optionally ignoring NaNs.
The output is normalized to be between -1 and 1. For example, with a
window width of 3 (and with no ties), the possible output values are
-1, 0, 1.
Ties are broken by averaging the rankings. See the examples below.
The runtime depends almost linearly on `window`. The more NaNs there are
in the input array, the shorter the runtime.
Parameters
----------
a : ndarray
Input array. If `a` is not an array, a conversion is attempted.
window : int
The number of elements in the moving window.
min_count: {int, None}, optional
If the number of non-NaN values in a window is less than `min_count`,
then a value of NaN is assigned to the window. By default `min_count`
is None, which is equivalent to setting `min_count` equal to `window`.
axis : int, optional
The axis over which the window is moved. By default the last axis
(axis=-1) is used. An axis of None is not allowed.
Returns
-------
y : ndarray
The moving ranking along the specified axis. The output has the same
shape as the input. For integer input arrays, the dtype of the output
is float64.
Examples
--------
With window=3 and no ties, there are 3 possible output values, i.e.
[-1., 0., 1.]:
>>> a = np.array([1, 2, 3, 9, 8, 7, 5, 6, 4])
>>> bn.move_rank(a, window=3)
array([ nan, nan, 1., 1., 0., -1., -1., 0., -1.])
Ties are broken by averaging the rankings of the tied elements:
>>> a = np.array([1, 2, 3, 3, 3, 4])
>>> bn.move_rank(a, window=3)
array([ nan, nan, 1. , 0.5, 0. , 1. ])
In an increasing sequence, the moving window ranking is always equal to 1:
>>> a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> bn.move_rank(a, window=2)
array([ nan, 1., 1., 1., 1.])
move_median(a, window, min_count=None, axis=-1)
Moving window median along the specified axis, optionally ignoring NaNs.
float64 output is returned for all input data types.
Parameters
----------
a : ndarray
Input array. If `a` is not an array, a conversion is attempted.
window : int
The number of elements in the moving window.
min_count: {int, None}, optional
If the number of non-NaN values in a window is less than `min_count`,
then a value of NaN is assigned to the window. By default `min_count`
is None, which is equivalent to setting `min_count` equal to `window`.
axis : int, optional
The axis over which the window is moved. By default the last axis
(axis=-1) is used. An axis of None is not allowed.
Returns
-------
y : ndarray
The moving median of the input array along the specified axis. The
output has the same shape as the input.
Examples
--------
>>> a = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
>>> bn.move_median(a, window=2)
array([ nan, 1.5, 2.5, 3.5])
>>> bn.move_median(a, window=2, min_count=1)
array([ 1. , 1.5, 2.5, 3.5])
move_argmax(a, window, min_count=None, axis=-1)
Moving window index of maximum along the specified axis, optionally
ignoring NaNs.
Index 0 is at the rightmost edge of the window. For example, if the array
is monotonically increasing (decreasing) along the specified axis then
the output array will contain zeros (window-1).
If there is a tie in input values within a window, then the rightmost
index is returned.
float64 output is returned for all input data types.
Parameters
----------
a : ndarray
Input array. If `a` is not an array, a conversion is attempted.
window : int
The number of elements in the moving window.
min_count: {int, None}, optional
If the number of non-NaN values in a window is less than `min_count`,
then a value of NaN is assigned to the window. By default `min_count`
is None, which is equivalent to setting `min_count` equal to `window`.
axis : int, optional
The axis over which the window is moved. By default the last axis
(axis=-1) is used. An axis of None is not allowed.
Returns
-------
y : ndarray
The moving index of maximum values of the input array along the
specified axis. The output has the same shape as the input. The dtype
of the output is always float64.
Examples
--------
>>> a = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
>>> bn.move_argmax(a, window=2)
array([ nan, 0., 0., 0., 0.])
>>> a = np.array([5.0, 4.0, 3.0, 2.0, 1.0])
>>> bn.move_argmax(a, window=2)
array([ nan, 1., 1., 1., 1.])
>>> a = np.array([2.0, 3.0, 4.0, 1.0, 7.0, 5.0, 6.0])
>>> bn.move_argmax(a, window=3)
array([ nan, nan, 0., 1., 0., 1., 2.])
move_argmin(a, window, min_count=None, axis=-1)
Moving window index of minimum along the specified axis, optionally
ignoring NaNs.
Index 0 is at the rightmost edge of the window. For example, if the array
is monotonically decreasing (increasing) along the specified axis then
the output array will contain zeros (window-1).
If there is a tie in input values within a window, then the rightmost
index is returned.
float64 output is returned for all input data types.
Parameters
----------
a : ndarray
Input array. If `a` is not an array, a conversion is attempted.
window : int
The number of elements in the moving window.
min_count: {int, None}, optional
If the number of non-NaN values in a window is less than `min_count`,
then a value of NaN is assigned to the window. By default `min_count`
is None, which is equivalent to setting `min_count` equal to `window`.
axis : int, optional
The axis over which the window is moved. By default the last axis
(axis=-1) is used. An axis of None is not allowed.
Returns
-------
y : ndarray
The moving index of minimum values of the input array along the
specified axis. The output has the same shape as the input. The dtype
of the output is always float64.
Examples
--------
>>> a = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
>>> bn.move_argmin(a, window=2)
array([ nan, 1., 1., 1., 1.])
>>> a = np.array([5.0, 4.0, 3.0, 2.0, 1.0])
>>> bn.move_argmin(a, window=2)
array([ nan, 0., 0., 0., 0.])
>>> a = np.array([2.0, 3.0, 4.0, 1.0, 7.0, 5.0, 6.0])
>>> bn.move_argmin(a, window=3)
array([ nan, nan, 2., 0., 1., 2., 1.])
move_max(a, window, min_count=None, axis=-1)
Moving window maximum along the specified axis, optionally ignoring NaNs.
float64 output is returned for all input data types.
Parameters
----------
a : ndarray
Input array. If `a` is not an array, a conversion is attempted.
window : int
The number of elements in the moving window.
min_count: {int, None}, optional
If the number of non-NaN values in a window is less than `min_count`,
then a value of NaN is assigned to the window. By default `min_count`
is None, which is equivalent to setting `min_count` equal to `window`.
axis : int, optional
The axis over which the window is moved. By default the last axis
(axis=-1) is used. An axis of None is not allowed.
Returns
-------
y : ndarray
The moving maximum of the input array along the specified axis. The
output has the same shape as the input. The dtype of the output is
always float64.
Examples
--------
>>> a = np.array([1.0, 2.0, 3.0, np.nan, 5.0])
>>> bn.move_max(a, window=2)
array([ nan, 2., 3., nan, nan])
>>> bn.move_max(a, window=2, min_count=1)
array([ 1., 2., 3., 3., 5.])
move_min(a, window, min_count=None, axis=-1)
Moving window minimum along the specified axis, optionally ignoring NaNs.
float64 output is returned for all input data types.
Parameters
----------
a : ndarray
Input array. If `a` is not an array, a conversion is attempted.
window : int
The number of elements in the moving window.
min_count: {int, None}, optional
If the number of non-NaN values in a window is less than `min_count`,
then a value of NaN is assigned to the window. By default `min_count`
is None, which is equivalent to setting `min_count` equal to `window`.
axis : int, optional
The axis over which the window is moved. By default the last axis
(axis=-1) is used. An axis of None is not allowed.
Returns
-------
y : ndarray
The moving minimum of the input array along the specified axis. The
output has the same shape as the input. The dtype of the output is
always float64.
Examples
--------
>>> a = np.array([1.0, 2.0, 3.0, np.nan, 5.0])
>>> bn.move_min(a, window=2)
array([ nan, 1., 2., nan, nan])
>>> bn.move_min(a, window=2, min_count=1)
array([ 1., 1., 2., 3., 5.])
move_var(a, window, min_count=None, axis=-1, ddof=0)
Moving window variance along the specified axis, optionally ignoring NaNs.
This function cannot handle input arrays that contain Inf. When Inf
enters the moving window, the outout becomes NaN and will continue to
be NaN for the remainer of the slice.
Unlike bn.nanvar, which uses a two-pass algorithm, move_nanvar uses a
one-pass algorithm called Welford's method. The algorithm is slow but
numerically stable for cases where the mean is large compared to the
standard deviation.
Parameters
----------
a : ndarray
Input array. If `a` is not an array, a conversion is attempted.
window : int
The number of elements in the moving window.
min_count: {int, None}, optional
If the number of non-NaN values in a window is less than `min_count`,
then a value of NaN is assigned to the window. By default `min_count`
is None, which is equivalent to setting `min_count` equal to `window`.
axis : int, optional
The axis over which the window is moved. By default the last axis
(axis=-1) is used. An axis of None is not allowed.
ddof : int, optional
Means Delta Degrees of Freedom. The divisor used in calculations
is ``N - ddof``, where ``N`` represents the number of elements.
By default `ddof` is zero.
Returns
-------
y : ndarray
The moving variance of the input array along the specified axis. The
output has the same shape as the input.
Examples
--------
>>> a = np.array([1.0, 2.0, 3.0, np.nan, 5.0])
>>> bn.move_var(a, window=2)
array([ nan, 0.25, 0.25, nan, nan])
>>> bn.move_var(a, window=2, min_count=1)
array([ 0. , 0.25, 0.25, 0. , 0. ])
move_std(a, window, min_count=None, axis=-1, ddof=0)
Moving window standard deviation along the specified axis, optionally
ignoring NaNs.
This function cannot handle input arrays that contain Inf. When Inf
enters the moving window, the outout becomes NaN and will continue to
be NaN for the remainer of the slice.
Unlike bn.nanstd, which uses a two-pass algorithm, move_nanstd uses a
one-pass algorithm called Welford's method. The algorithm is slow but
numerically stable for cases where the mean is large compared to the
standard deviation.
Parameters
----------
a : ndarray
Input array. If `a` is not an array, a conversion is attempted.
window : int
The number of elements in the moving window.
min_count: {int, None}, optional
If the number of non-NaN values in a window is less than `min_count`,
then a value of NaN is assigned to the window. By default `min_count`
is None, which is equivalent to setting `min_count` equal to `window`.
axis : int, optional
The axis over which the window is moved. By default the last axis
(axis=-1) is used. An axis of None is not allowed.
ddof : int, optional
Means Delta Degrees of Freedom. The divisor used in calculations
is ``N - ddof``, where ``N`` represents the number of elements.
By default `ddof` is zero.
Returns
-------
y : ndarray
The moving standard deviation of the input array along the specified
axis. The output has the same shape as the input.
Examples
--------
>>> a = np.array([1.0, 2.0, 3.0, np.nan, 5.0])
>>> bn.move_std(a, window=2)
array([ nan, 0.5, 0.5, nan, nan])
>>> bn.move_std(a, window=2, min_count=1)
array([ 0. , 0.5, 0.5, 0. , 0. ])
move_mean(a, window, min_count=None, axis=-1)
Moving window mean along the specified axis, optionally ignoring NaNs.
This function cannot handle input arrays that contain Inf. When the
window contains Inf, the output will correctly be Inf. However, when Inf
moves out of the window, the remaining output values in the slice will
incorrectly be NaN.
Parameters
----------
a : ndarray
Input array. If `a` is not an array, a conversion is attempted.
window : int
The number of elements in the moving window.
min_count: {int, None}, optional
If the number of non-NaN values in a window is less than `min_count`,
then a value of NaN is assigned to the window. By default `min_count`
is None, which is equivalent to setting `min_count` equal to `window`.
axis : int, optional
The axis over which the window is moved. By default the last axis
(axis=-1) is used. An axis of None is not allowed.
Returns
-------
y : ndarray
The moving mean of the input array along the specified axis. The output
has the same shape as the input.
Examples
--------
>>> a = np.array([1.0, 2.0, 3.0, np.nan, 5.0])
>>> bn.move_mean(a, window=2)
array([ nan, 1.5, 2.5, nan, nan])
>>> bn.move_mean(a, window=2, min_count=1)
array([ 1. , 1.5, 2.5, 3. , 5. ])
move_sum(a, window, min_count=None, axis=-1)
Moving window sum along the specified axis, optionally ignoring NaNs.
This function cannot handle input arrays that contain Inf. When the
window contains Inf, the output will correctly be Inf. However, when Inf
moves out of the window, the remaining output values in the slice will
incorrectly be NaN.
Parameters
----------
a : ndarray
Input array. If `a` is not an array, a conversion is attempted.
window : int
The number of elements in the moving window.
min_count: {int, None}, optional
If the number of non-NaN values in a window is less than `min_count`,
then a value of NaN is assigned to the window. By default `min_count`
is None, which is equivalent to setting `min_count` equal to `window`.
axis : int, optional
The axis over which the window is moved. By default the last axis
(axis=-1) is used. An axis of None is not allowed.
Returns
-------
y : ndarray
The moving sum of the input array along the specified axis. The output
has the same shape as the input.
Examples
--------
>>> a = np.array([1.0, 2.0, 3.0, np.nan, 5.0])
>>> bn.move_sum(a, window=2)
array([ nan, 3., 5., nan, nan])
>>> bn.move_sum(a, window=2, min_count=1)
array([ 1., 3., 5., 3., 5.])
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