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似乎没有函数可以简单地计算 numpy/scipy 上的移动平均值，从而导致复杂的解决方案。

我的问题有两个：

• （正确）使用 numpy 实现移动平均线的最简单方法是什么？
• 既然这看起来不简单且容易出错，那么是否有充分的理由不将电池包含在这种情况下？

我想计算类似于滚动平均值或移动平均值的东西，但不通过滑动窗口这样做。例如，对于以下一组数字，我希望在 5 组下方显示平均值：

我知道movingAveragesTTR 库中的可用rollmean功能，以及两者都使用滑动窗口的功能，因此执行以下操作相当简单：

但是我有一个大数据集，必须有一种更有效的计算方法……有什么想法吗？我假设有一个函数可以做到这一点，但我想不出这种平均值叫什么。

我要解决的问题：计算数据点分布不均匀的某些数据系列的当前平均速度。例如，计算上传的当前速度，其中“上传数量”信号不均匀地到达：

• t = 0，发送 = 0
• t = 5，发送 = 10
• t = 6，发送 = 12
• t = 9，发送 = 20

我有一个查询计算过去 7 天表中的移动平均值。我的表有两列 date_of_data 是日期类型，是一个日期系列，间隔为一天，val 是浮点数。

我想计算 7 天的移动过滤器。这意味着对于每一行，移动窗口将包含最后 3 天、行本身和 3 个后续行。我找不到考虑后续行的命令。有人可以帮我吗？

您可以在下面看到我的 C# 方法来计算每个点的布林带（移动平均线、上升带、下降带）。

如您所见，此方法使用 2 个 for 循环来使用移动平均值计算移动标准偏差。它曾经包含一个额外的循环来计算过去 n 个周期的移动平均值。我可以通过在循环开始时将新点值添加到 total_average 并在循环结束时删除 i - n 点值来删除这一点。

我现在的问题基本上是：我能否以与移动平均线类似的方式移除剩余的内部循环？

我有一个每日时间序列数据，并希望构建一个每日移动平均线并创建一个季度数据框。例如，第一个数据集（示例数据）应该包括一月、二月和三月的每日数据，而第二个系列应该是二月、三月和四月。同样，最后一个数据集应该是 10 月、11 月和 12 月的数据集。我希望对样本数据中的变量“tmpd、pm10median 和 so2median”执行此操作。我怎样才能做到这一点？

我试图弄清楚如何从我从麦克风收到的某个值中获得移动平均值。我有一个frequencyChangedWithValue调用我的测量方法的函数。这意味着我在一秒钟内获得了多达 10 次的频率变化值。我现在很感兴趣如何从所有这些变化的值中得出一个平均数。我该怎么做？

代码

我的 Postgresql 9.1 数据库中有下表：

我试图获得一个移动平均线，比较过去 3 个星期四的数据，不包括当前的星期四。这是我的查询：

这是给出的结果

我预计

我有从 x[1] 到 x[365] 的 365 个值。对于每个值，我必须考虑一个windoe（x-17，x+17），所以将从x [18]开始。我想执行这样的计算：

我的值示例（我的文件中只有一列是值）：

我有 12 个二进制（光栅）文件。我想计算 12 个文件中每个像素的 12 个值的移动平均值。

对于一个简单的向量，我们可以使用以下方法获得移动平均值：

现在我想做同样的事情，但使用栅格，我尝试过：

但是得到了这个错误：