Python-for-data-移动窗口函数
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本文中介绍的是 ，主要的算子是：
统计和通过其他移动窗口或者指数衰减而运行的函数，称之为 移动窗口函数
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
2292 rows × 3 columns
rolling算子，行为和resample和groupby类似
rolling可以在S或者DF上通过一个window进行调用
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2292 rows × 3 columns
指定一个常数衰减因子为观测值提供更多的权重。常用指定衰减因子的方法：使用span（跨度）
一些统计算子，例如相关度和协方差等需要同时操作两个时间序列。
例如，金融分析中的股票和基准指数的关联性问题：计算时间序列的百分比变化pct_change()
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在rolling及其相关方法上使用apply方法提供了一种在移动窗口中应用自己设计的数组函数的方法。
唯一要求：该函数从每个数组中产生一个单值(缩聚)，例如使用rolling()...quantile(q)计算样本的中位数
用ActionChains这个模块里面的drag_and_drop 元素或者drag_and_drop_by_offset坐标
app自动化测试过程中，经常会遇到滑动屏幕操作，appium框架的话我们可以使用webdriver提供的swipe()方法来对屏幕页面进行上滑、下滑、左滑、右滑操作。
swipe()方法的参数说明：
start_x：起始横坐标
start_y：起始纵坐标
end_x：结束时横坐标
end_y：结束时纵坐标
duration：滑动持续时间，单位毫秒，默认None（一般设置500-1000毫秒比较合适）
调用baseOpera.py模块中的滑动方法，向上滑动查看今日头条首页新闻，简单示意如下：
比如采样率为22050，音频文件有36s，那么x为长度为22050*36=793800的float。
用到了python库 Spleeter
抽象地了解下原理吧
参考文章是这篇：Spleeter: a fast and efficient music source separation tool with pre-trained models
原理文章是这篇 SINGING VOICE SEPARATION: A STUDY ON TRAINING DATA
粗略扫了一眼，原理主要是用U-Net进行分割，然后这个Python工具主要是利用了一个pre-trained的model。
参考链接：机器之心的一篇文章
纵轴表示频率（从0到10kHz），横轴表示剪辑的时间。由于我们看到所有动作都发生在频谱的底部，我们可以将频率轴转换为对数轴。
可以对频率取对数。
感觉这个参数蛮有意思的
整个频谱被投影到12个区间，代表音乐八度音的12个不同的半音（或色度）， librosa.feature.chroma_stft 用于计算。
先对音频进行短时傅里叶变换
其中每行存储一个窗口的STFT，大小为1025*1551
这里要注意理解怎么基于stft的结果来画频谱图
没太了解，感觉就大概知道有这么个量可以用到就行。
librosa.feature.spectral_centroid 计算信号中每帧的光谱质心：
1. 先理解连续傅里叶变换
2. 再理解离散傅里叶变换
对连续函数进行离散采样
3. 最后进入短时傅里叶变换
是先把一个函数和窗函数进行相乘，然后再进行一维的傅里叶变换。并通过窗函数的滑动得到一系列的傅里叶变换结果，将这些结果竖着排开得到一个二维的表象。
滑动窗口函数，之前不知道 ，还自己写了个，，
df.rolling().sum()
df.rolling().var()
