无需循环高效计算矩阵中每3个连续元素的滑动和

给定输入数组：

import numpy as np

arr = np.array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10],
                [ 2,  6,  8,  3,  5,  6,  8,  9,  1,  2]])

需要计算每行的长度为3的滑动窗口求和（即连续3个元素依次累加，窗口每次右移1位），最终得到目标结果：

result = np.array([[6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27],
                   [16, 17, 16, 14, 19, 23, 18, 12]])

方法1：使用numpy.lib.stride_tricks.sliding_window_view #

这是NumPy 1.20+版本提供的专门生成滑动窗口的工具，直观且高效：

# 生成每行的滑动窗口（窗口大小3）
windows = np.lib.stride_tricks.sliding_window_view(arr, window_shape=3, axis=1)
# 沿窗口轴求和
result = windows.sum(axis=2)

方法2：使用numpy.convolve #

利用卷积运算的特性，用全1的卷积核实现滑动求和，适配低版本NumPy：

# 定义卷积核（长度为3，全1）
kernel = np.ones(3, dtype=int)
# 对每行分别做卷积，模式设为'valid'只保留有效结果
result = np.array([np.convolve(row, kernel, mode='valid') for row in arr])

两种方法均无需显式循环，底层由NumPy优化的C代码实现，运算效率远高于Python原生循环。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Iphy Kelvin