使用Python查找散乱数据集的平均值(或滚动平均值

使用Python查找散乱数据集的平均值（或滚动平均值）可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库：在Python中，可以使用NumPy库来进行数值计算和数组操作。因此，首先需要导入NumPy库。

import numpy as np

1. 创建数据集：为了演示目的，我们可以创建一个包含散乱数据的NumPy数组。

data = np.array([5, 10, 15, 20, 25])

1. 计算平均值：使用NumPy的mean函数可以计算数据集的平均值。

mean_value = np.mean(data)
print("平均值：", mean_value)

1. 计算滚动平均值：如果想要计算滚动平均值，可以使用NumPy的convolve函数来实现。

window_size = 3
weights = np.ones(window_size) / window_size
rolling_mean = np.convolve(data, weights, mode='valid')
print("滚动平均值：", rolling_mean)

在上述代码中，我们使用窗口大小为3的平均权重来计算滚动平均值。滚动平均值是通过将窗口内的数据进行加权平均来计算的。

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