在numpy数组（或任何数组）的切片中查找最小值的基本帮助？

Question

这可能是非常基本的，但我还没有在网站上找到问题：

我有时间序列数据，只能在调用函数时将窗口长度传递给函数。在我的例子中，这是每日价格数据的14天低点，其中最近的价格是数组/列表中的最后一个值。你知道吗

对于最近的14天低点，我可以打电话

window_length = 14

w = window_length
np.nanmin(xyzlist[-w:], axis = 0)

但我需要的数据不仅是最近14天的低点，而且是尾随的2个14天高点和低点的数据。 我目前的想法是调整窗口的大小，只需拜访最老的14天，所以第二天我会说

window_length = 15

w = window_length
np.nanmin(xyzlist[-w:-w+14], axis = 0)

但是，这对于最近的14天低点不起作用，因为它忽略了存储在[-1]中的值。老实说，我可以用一个'if'语句来解决这个问题，如果window size==14，我会用第一种方法，否则我会用第二种方法，但是感觉很马虎。你知道吗

我意识到可能有一个非常简单的解决方案不仅适用于numpy阵列，所以如果有人能帮上忙，那就意味着：）

提前谢谢！你知道吗

Answer 1

我想得太多了。我只是想过去

np.nanmin(xyzlist[0:14], axis = 0)

这样的话，我可以在任何窗口长度我想，它将采取最古老的14个价格。真是漫长的一天，抱歉。你知道吗

Answer 2

一个让人感觉稍微不那么尴尬的成语是：

np.nanmin(xyzlist[-w:(-w+14) or None], axis = 0)