如何从字典列表中计算简单的移动平均值？

从字典列表中计算简单的移动平均值可以按照以下步骤进行：

1. 首先，将字典列表按照时间顺序进行排序，确保最早的数据在前面。
2. 然后，确定移动平均的窗口大小，即需要计算平均值的数据点数量。
3. 接下来，使用一个循环遍历字典列表，从第一个数据点开始，依次计算每个窗口的平均值。
4. 对于每个窗口，将窗口内的数据点的值相加，然后除以窗口大小，得到平均值。
5. 将每个窗口的平均值保存到一个新的列表中。

以下是一个示例代码，演示如何从字典列表中计算简单的移动平均值：

def calculate_moving_average(data, window_size):
    sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x['timestamp'])
    moving_averages = []
    
    for i in range(len(sorted_data) - window_size + 1):
        window_sum = sum([d['value'] for d in sorted_data[i:i+window_size]])
        window_average = window_sum / window_size
        moving_averages.append(window_average)
    
    return moving_averages

在这个示例代码中，data是一个字典列表，每个字典包含一个时间戳（timestamp）和一个数值（value）。window_size表示移动平均的窗口大小。

这个函数会返回一个包含移动平均值的列表。

这个方法适用于需要计算时间序列数据的移动平均值的场景，例如股票价格、传感器数据等。

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