def ewma(arr, alpha): n = len(arr) weights = np.exp(np.linspace(-alpha, 0, n)) weights /= weights.sum() a = np.convolve(arr, weights, mode='full')[:n] a[:alpha] = a[alpha] return a代码中

这段代码是用于计算指数加权移动平均（Exponential Weighted Moving Average，EWMA）的函数。其中，arr是一个一维数组，表示要计算移动平均的原始数据；alpha表示平滑因子，通常是一个小于1的实数。函数的实现过程如下：

1. 首先计算出要使用的权重，这里使用了一个指数级数来计算，具体来说，使用了np.exp(np.linspace(-alpha, 0, n))计算出了一个长度为n的指数级数，其中-n表示最早的数据点的权重，0表示最新的数据点的权重。

2. 然后将这些权重除以它们的总和，以确保它们的和为1。

3. 接下来，使用np.convolve函数将原始数据arr和权重weights卷积起来，从而得到移动平均序列a。这里使用了mode='full'参数来控制卷积的模式，从而保证计算结果的长度与原始数据一致。

4. 最后，将前alpha个元素设置为a[alpha]，这是为了避免移动平均序列的前几个数据点受到较大的偏差。

5. 返回计算出的移动平均序列a。

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def ewma(arr, alpha): n = len(arr) weights = np.exp(np.linspace(-alpha, 0, n)) weights /= weights.sum() a = np.convolve(arr, weights, mode='full')[:n] a[:alpha] = a[alpha] return a

这是一个Python函数，用于计算指数加权移动平均值（EWMA）。其中，arr是待处理的一维数组，alpha是平滑系数。函数首先计算权重值，然后对原始数组进行卷积操作得到平滑后的数组a，并将前alpha个值设置为第alpha个值，最后返回平滑后的数组a。其中，np是NumPy库的缩写，exp()函数用于计算e的幂次方，linspace()函数用于生成等间隔的数列。

就我的例子，请修改增大的方法： last_10_ewma = forestdata.iloc[-10:, :].ewm(alpha=0.5).mean() forestdata = forestdata.append(last_10_ewma.iloc[-1,:],ignore_index = True)

针对你的例子，如果你想要增大滑动窗口的大小，可以将`-10`改为一个更大的值，例如`-20`或`-30`，来扩大滑动窗口的长度。具体来说，可以修改为以下代码：

last_30_ewma  = forestdata.iloc[-30:, :].ewm(alpha=0.5).mean() 
forestdata = forestdata.append(last_30_ewma.iloc[-1,:],ignore_index = True)

这样可以利用更多的历史数据来进行预测，提高模型的预测精度。不过需要注意的是，增加滑动窗口的长度会增加模型的计算复杂度和内存消耗，需要根据实际情况进行调整。同时也需要考虑滑动步长等参数的设置，以保证每个时间点都有足够的历史数据来进行预测。