我需要一个滚动窗口(又名滑动窗口)可迭代的序列/迭代器/生成器。(默认的Python迭代可以被认为是一种特殊情况，其中窗口长度为1。)我目前正在使用以下代码。我怎样才能做得更优雅和/或更有效?
def rolling_window(seq, window_size):
it = iter(seq)
win = [it.next() for cnt in xrange(window_size)] # First window
yield win
for e in it: # Subsequent windows
win[:-1] = win[1:]
win[-1] = e
yield win
if __name__=="__main__":
for w in rolling_window(xrange(6), 3):
print w
"""Example output:
[0, 1, 2]
[1, 2, 3]
[2, 3, 4]
[3, 4, 5]
"""
对于window_size == 2的特定情况(即，在序列中迭代相邻的重叠对)，请参见如何从列表中迭代重叠(当前，下一个)值对?
为什么不
def pairwise(iterable):
"s -> (s0,s1), (s1,s2), (s2, s3), ..."
a, b = tee(iterable)
next(b, None)
return zip(a, b)
它被记录在Python文档中。
您可以轻松地将其扩展到更宽的窗口。
这里是一个泛化，增加了对step, fillvalue参数的支持:
from collections import deque
from itertools import islice
def sliding_window(iterable, size=2, step=1, fillvalue=None):
if size < 0 or step < 1:
raise ValueError
it = iter(iterable)
q = deque(islice(it, size), maxlen=size)
if not q:
return # empty iterable or size == 0
q.extend(fillvalue for _ in range(size - len(q))) # pad to size
while True:
yield iter(q) # iter() to avoid accidental outside modifications
try:
q.append(next(it))
except StopIteration: # Python 3.5 pep 479 support
return
q.extend(next(it, fillvalue) for _ in range(step - 1))
它每次产生块大小的项目，每次迭代滚动步骤位置，在必要时用fillvalue填充每个块。示例:size=4, step=3, fillvalue='*':
[a b c d]e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
a b c[d e f g]h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
a b c d e f[g h i j]k l m n o p q r s t u v w x y z
a b c d e f g h i[j k l m]n o p q r s t u v w x y z
a b c d e f g h i j k l[m n o p]q r s t u v w x y z
a b c d e f g h i j k l m n o[p q r s]t u v w x y z
a b c d e f g h i j k l m n o p q r[s t u v]w x y z
a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u[v w x y]z
a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x[y z * *]
有关step参数的用例示例，请参见用python有效地处理大型.txt文件。
只是一个简短的贡献。
由于当前的python文档在itertool示例中没有“window”(即，在http://docs.python.org/library/itertools.html的底部)，这里有一个基于
石斑鱼的代码，这是给出的例子之一:
import itertools as it
def window(iterable, size):
shiftedStarts = [it.islice(iterable, s, None) for s in xrange(size)]
return it.izip(*shiftedStarts)
基本上，我们创建了一系列切片迭代器，每个迭代器的起点都在前面一个位置。然后，我们把它们拉在一起。注意，这个函数返回一个生成器(它本身不是直接的生成器)。
就像上面的appendingelement和advingiterator版本一样，性能(即，哪个是最好的)随列表大小和窗口大小而变化。我喜欢这个，因为它是一个两行代码(它也可以是一行代码，但我更喜欢命名概念)。
事实证明上面的代码是错误的。如果传递给iterable的参数是一个序列则有效，但如果它是一个迭代器则无效。如果它是一个迭代器，那么在islice调用之间共享相同的迭代器(但不是tee - d)，这将严重破坏事情。
下面是一些固定的代码:
import itertools as it
def window(iterable, size):
itrs = it.tee(iterable, size)
shiftedStarts = [it.islice(anItr, s, None) for s, anItr in enumerate(itrs)]
return it.izip(*shiftedStarts)
另外，书里还有一个版本。这个版本不是复制一个迭代器，然后多次向前复制，而是在开始位置向前移动时成对复制每个迭代器。因此，迭代器t既提供了起点为t的“完整”迭代器，也提供了创建迭代器t + 1的基础:
import itertools as it
def window4(iterable, size):
complete_itr, incomplete_itr = it.tee(iterable, 2)
iters = [complete_itr]
for i in xrange(1, size):
incomplete_itr.next()
complete_itr, incomplete_itr = it.tee(incomplete_itr, 2)
iters.append(complete_itr)
return it.izip(*iters)
我使用下面的代码作为一个简单的滑动窗口，它使用生成器来大幅提高可读性。根据我的经验，到目前为止，它的速度足以用于生物信息学序列分析。
我把它包括在这里是因为我还没有看到这种方法被使用过。同样，我对它的比较性能没有任何评价。
def slidingWindow(sequence,winSize,step=1):
"""Returns a generator that will iterate through
the defined chunks of input sequence. Input sequence
must be sliceable."""
# Verify the inputs
if not ((type(winSize) == type(0)) and (type(step) == type(0))):
raise Exception("**ERROR** type(winSize) and type(step) must be int.")
if step > winSize:
raise Exception("**ERROR** step must not be larger than winSize.")
if winSize > len(sequence):
raise Exception("**ERROR** winSize must not be larger than sequence length.")
# Pre-compute number of chunks to emit
numOfChunks = ((len(sequence)-winSize)/step)+1
# Do the work
for i in range(0,numOfChunks*step,step):
yield sequence[i:i+winSize]
