python列表中的数据求平均数,python中如何算列表中数的平均值

　　计算机编程语言中的滑动平均算法（移动平均线)方案：

　　#!/usr/敏感串行/env python

　　#-* -编码：utf-8-* -

　　导入编号为公证人

　　与矩阵实验室中的光滑的函数相同，但平滑窗口必须为奇数。

　　# YY=smooth(y)smoothsthedatainthecolumnvctive .

　　# thefirstfewelementsofyyaregivenby

　　#YY(1)=y(1)))))))))))。

　　#YY(2)=) y )1) y )2) y )3)/3

　　#YY(3)=) y )1) y )2) y )3) y )4) y )5)

　　#YY(4)=) y )2) y )3) y )4) y )5) y )6)/5

　　# .

　　defsmooth(a，WSZ):

　　# a:原始数据，numpy 1-darraycontainingthedatatobesmoothed

　　#必须是一维。否则，请使用网络旅游（或np。挤压)转换

　　# wsz : smoothingwindowsizeneeds，必须是奇数，

　　# asinetoriginalmatlabimplementation

　　out0=NP.convolve(a，NP.ones ) wsz，dtype=int)， valid )/WSZ

　　r=NP.arange(1，wsz-1，2))))。

　　start=NP。cumsum(a[:wsz-1])336033602)/r

　　stop=(NP。cumsum(a[:-wsz:-1])3360:2)/r)[:-1]

　　returnNP.concatenate((start，out0，stop))

　　#另一个，边缘处理不好

　　""

　　defmovingaverage(data，window_size):

　　窗口=NP。ones(int(window _ size))/float(window _ size)).

　　returnNP.convolve(data，window， same )。

　　""

　　#另一个，快一点

　　#输出结果与原始数据的长度不同，如果原始数据为m，平滑步为t，则输出数据为m-t 1

　　""

　　defmovingaverage(data，window_size):

　　cumsum _ vec=NP。累计(NP。insert(data，0，0))

　　ma _ vec=(cumsum _ vec [窗口大小：]-累计和向量[:-窗口大小])/窗口大小

　　返回移动矢量

　　""

　　以上计算机编程语言实现"滑动平均"的例子，就是编辑分享给大家的所有内容。希望您能参考。另外，我想支持脚本屋。

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