我觉得使用瓶颈可以很好地解决这个问题

参见下面的基本示例:

import numpy as np
import bottleneck as bn

a = np.random.randint(4, 1000, size=100)
mm = bn.move_mean(a, window=5, min_count=1)

“mm”是“a”的移动平均值。 “窗口”是考虑移动均值的最大条目数。 "min_count"是考虑移动平均值的最小条目数(例如，对于前几个元素或如果数组有nan值)。

好在瓶颈有助于处理nan值，而且非常高效。

你可以用以下方法计算运行平均值:

import numpy as np

def runningMean(x, N):
    y = np.zeros((len(x),))
    for ctr in range(len(x)):
         y[ctr] = np.sum(x[ctr:(ctr+N)])
    return y/N

但是速度很慢。

幸运的是，numpy包含一个卷积函数，我们可以用它来加快速度。运行均值相当于将x与一个长度为N的向量进行卷积，其中所有元素都等于1/N。卷积的numpy实现包括起始瞬态，所以你必须删除前N-1点:

def runningMeanFast(x, N):
    return np.convolve(x, np.ones((N,))/N)[(N-1):]

在我的机器上，快速版本要快20-30倍，这取决于输入向量的长度和平均窗口的大小。

请注意，卷积确实包括一个“相同”模式，它似乎应该解决开始的瞬态问题，但它在开始和结束之间分割。

比起numpy或scipy，我建议熊猫们更快地做到这一点:

df['data'].rolling(3).mean()

这取列“数据”的3个周期的移动平均值(MA)。你也可以计算移位的版本，例如排除当前单元格的版本(向后移位一个)可以很容易地计算为:

df['data'].shift(periods=1).rolling(3).mean()

有关现成的解决方案，请参见https://scipy-cookbook.readthedocs.io/items/SignalSmooth.html。 它提供了平窗类型的运行平均值。请注意，这比简单的do-it-yourself卷积方法要复杂一些，因为它试图通过反射数据来处理数据开头和结尾的问题(在您的情况下可能有效，也可能无效……)。

首先，你可以试着:

a = np.random.random(100)
plt.plot(a)
b = smooth(a, window='flat')
plt.plot(b)

对于一个简短、快速的解决方案，在一个循环中完成所有事情，没有依赖关系，下面的代码工作得很好。

mylist = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
N = 3
cumsum, moving_aves = [0], []

for i, x in enumerate(mylist, 1):
    cumsum.append(cumsum[i-1] + x)
    if i>=N:
        moving_ave = (cumsum[i] - cumsum[i-N])/N
        #can do stuff with moving_ave here
        moving_aves.append(moving_ave)

出于教学目的，让我再添加两个Numpy解决方案(比cumsum解决方案慢):

import numpy as np
from numpy.lib.stride_tricks import as_strided

def ra_strides(arr, window):
    ''' Running average using as_strided'''
    n = arr.shape[0] - window + 1
    arr_strided = as_strided(arr, shape=[n, window], strides=2*arr.strides)
    return arr_strided.mean(axis=1)

def ra_add(arr, window):
    ''' Running average using add.reduceat'''
    n = arr.shape[0] - window + 1
    indices = np.array([0, window]*n) + np.repeat(np.arange(n), 2)
    arr = np.append(arr, 0)
    return np.add.reduceat(arr, indices )[::2]/window

使用的函数:as_strided, add.reduceat