python 移动平均

移动平均是一种用来平滑时间序列数据的方法，常用于预测和趋势分析。在Python中，可以使用numpy库来实现移动平均的计算。根据提供的引用内容，有两种常见的移动平均方法：一次移动平均和二次移动平均。
一次移动平均方法是对一系列数据进行滑动窗口的计算，窗口内的数据取平均值作为该位置的移动平均。这种方法可以消除数据的短期波动，更好地体现长期趋势。
二次移动平均方法是在一次移动平均结果的基础上再进行一次移动平均计算，以进一步消除移动平均的滞后偏差。通过建立预测目标的线性时间关系数学模型，可以得到更准确的预测值。

下面是一个使用numpy库实现二次移动平均的示例代码：

import numpy as np

# 原始数据
y0 = np.array([423, 358, 434, 445, 527, 429, 426, 502, 480, 384, 427, 446])
y = np.array([423, 358, 434, 445, 527, 429, 426, 502, 480, 384, 427, 446])

# 滑动平均函数
def MoveAverage(y, N):
Mt = ['*'] * N
for i in range(N, len(y)):
M = y[i-N:i].mean()
y[i] = M
Mt.append(round(M))
return Mt

# 计算二次移动平均值
yt3 = MoveAverage(y, 3)

# 计算误差
s30 = np.sqrt(((y0[3:] - yt3[3:])**2).mean()) # 与真实数据的误差
s3 = np.sqrt(((y[3:] - yt3[3:])**2).mean()) # 与预测所用样本的误差

在上述代码中，我们首先定义了一个滑动平均函数MoveAverage，然后使用该函数计算了二次移动平均值yt3。最后计算了与真实数据的误差s30和与预测所用样本的误差s3。