def TS_wgdStd(series,number,halflife): halflife=int(halflife) d=math.pow(0.5,1/halflife) DecayWGT=np.logspace(0,number-1,number,base=d) avg=TS_AVERAGE(series,number) square=(series-avg)*(series-avg) result=math.sqrt(np.average(series,weights=DecayWGT)) return result

在你提供的代码中，`TS_wgdStd` 函数计算了加权标准差。然而，有一个小错误需要修正。在 `np.average` 函数中，你应该使用 `square` 数组而不是 `series` 数组来计算加权平均值。以下是修正后的代码：

import math
import numpy as np

def TS_wgdStd(series, number, halflife):
    halflife = int(halflife)
    d = math.pow(0.5, 1 / halflife)
    DecayWGT = np.logspace(0, number - 1, number, base=d)
    avg = TS_AVERAGE(series, number)
    square = (series - avg) * (series - avg)
    result = math.sqrt(np.average(square, weights=DecayWGT))
    return result

修正后的代码将 `square` 数组传递给 `np.average` 函数，以便正确计算加权平均值，并将结果返回。请确保在调用 `TS_wgdStd` 函数之前，已经定义和实现了 `TS_AVERAGE` 函数。