Python中具有inf值的滚动平均值

在Python中，可以使用numpy库来计算具有inf值的滚动平均值。numpy是一个强大的数值计算库，提供了许多用于数组操作和数学计算的函数。

滚动平均值是一种计算序列数据平均值的方法，它通过在数据中滑动一个固定大小的窗口来计算平均值。当序列中存在inf值时，可以使用numpy中的函数来处理。

以下是一个示例代码，演示如何使用numpy计算具有inf值的滚动平均值：

import numpy as np

def rolling_average_with_inf(arr, window_size):
    # 将inf值替换为NaN
    arr = np.where(arr == np.inf, np.nan, arr)
    
    # 使用numpy的rolling函数计算滚动平均值
    rolling_avg = np.nanmean(np.pad(arr, (window_size-1, 0), mode='constant'), axis=0)
    
    return rolling_avg

# 示例数据
data = np.array([1, 2, 3, np.inf, 5, 6, np.inf, 8, 9])

# 计算滚动平均值
window_size = 3
result = rolling_average_with_inf(data, window_size)
print(result)

在上述代码中，首先使用np.where函数将inf值替换为NaN。然后，使用np.pad函数在数组的开头添加window_size-1个NaN值，以确保滚动窗口可以正确滑动到数组的开头。最后，使用np.nanmean函数计算滚动平均值，忽略NaN值。

这是一个处理具有inf值的滚动平均值的示例方法。根据具体的应用场景和需求，可能还需要根据情况进行适当的调整和改进。

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