求python代码,并且为了避免首尾出现0要求用原数据填充

以下是一个用Python实现的对m行n列列表每一列进行rts平滑处理的代码示例：

import numpy as np

def rts_smooth(data, window_size):
    m, n = data.shape
    smoothed_data = np.copy(data)  # 创建一个与原数组相同的副本，用于存储平滑后的数据

    # 遍历每一列
    for j in range(n):
        # 使用原数据填充每一列首尾的窗口大小一半的位置
        fill_value = np.concatenate((data[0, j] * np.ones(window_size // 2),
                                     data[:, j],
                                     data[-1, j] * np.ones(window_size // 2)))

        # 遍历每一行
        for i in range(window_size // 2, m + window_size // 2):
            # 取窗口内的数据进行平均值计算
            smoothed_data[i - window_size // 2, j] = np.mean(fill_value[i - window_size // 2:i + window_size // 2 + 1])

    return smoothed_data

# 示例用法
data = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9]])

window_size = 3

smoothed_data = rts_smooth(data, window_size)
print(smoothed_data)

请注意，上述代码使用了NumPy库来进行数组操作和计算。在代码中，我们使用`np.copy()`函数创建了一个原数组的副本，以避免改变原始数据。在每一列的平滑过程中，我们使用`np.concatenate()`函数将原数据填充到窗口首尾，以避免出现0。最后，我们打印出平滑后的数据`smoothed_data`。你可以根据具体的数据和窗口大小进行调整。