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?
让我们让它变懒!
from itertools import islice, tee
def window(iterable, size):
iterators = tee(iterable, size)
iterators = [islice(iterator, i, None) for i, iterator in enumerate(iterators)]
yield from zip(*iterators)
list(window(range(5), 3))
# [(0, 1, 2), (1, 2, 3), (2, 3, 4)]
多个迭代器!
def window(seq, size, step=1):
# initialize iterators
iters = [iter(seq) for i in range(size)]
# stagger iterators (without yielding)
[next(iters[i]) for j in range(size) for i in range(-1, -j-1, -1)]
while(True):
yield [next(i) for i in iters]
# next line does nothing for step = 1 (skips iterations for step > 1)
[next(i) for i in iters for j in range(step-1)]
next(it)在序列结束时引发StopIteration，出于一些我无法理解的很酷的原因，yield语句在这里除外它，函数返回，忽略没有形成完整窗口的剩余值。
无论如何，这是目前为止行数最少的解决方案，它唯一的要求是seq实现__iter__或__getitem__，并且除了@dansalmo的解决方案之外，不依赖于itertools或集合:)
deque窗口的一个轻微修改版本，使其成为一个真正的滚动窗口。因此，它开始只填充一个元素，然后增长到它的最大窗口大小，然后缩小，因为它的左边缘接近结束:
from collections import deque
def window(seq, n=2):
it = iter(seq)
win = deque((next(it, None) for _ in xrange(1)), maxlen=n)
yield win
append = win.append
for e in it:
append(e)
yield win
for _ in xrange(len(win)-1):
win.popleft()
yield win
for wnd in window(range(5), n=3):
print(list(wnd))
这给了
[0]
[0, 1]
[0, 1, 2]
[1, 2, 3]
[2, 3, 4]
[3, 4]
[4]
>>> n, m = 6, 3
>>> k = n - m+1
>>> print ('{}\n'*(k)).format(*[range(i, i+m) for i in xrange(k)])
[0, 1, 2]
[1, 2, 3]
[2, 3, 4]
[3, 4, 5]
尝试我的部分，简单，一行，使用islice的python方式。但是，可能不是最佳效率。
from itertools import islice
array = range(0, 10)
window_size = 4
map(lambda i: list(islice(array, i, i + window_size)), range(0, len(array) - window_size + 1))
# output = [[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6], [4, 5, 6, 7], [5, 6, 7, 8], [6, 7, 8, 9]]
解释:
通过使用window_size的islice创建窗口，并在所有数组上使用map迭代此操作。
