NumPy缺乏特定领域的函数可能是由于核心团队的纪律和对NumPy主要指令的忠实:提供n维数组类型，以及用于创建和索引这些数组的函数。像许多基本目标一样，这个目标并不小，NumPy出色地完成了它。

更大的SciPy包含更大的特定于领域的库集合(被SciPy开发人员称为子包)——例如，数值优化(optimize)、信号处理(signal)和积分(integrate)。

我的猜测是，您要查找的函数至少在SciPy子包中的一个(SciPy。也许信号);然而，我将首先在SciPy scikit集合中查找，确定相关的scikit并在其中寻找感兴趣的函数。

Scikits是基于NumPy/SciPy独立开发的包，并针对特定的技术规程(例如，Scikits -image, Scikits -learn等)，其中几个(特别是用于数值优化的令人钦佩的OpenOpt)在选择位于相对较新的Scikits主题之下很久以前就得到了高度重视，成熟的项目。Scikits主页上列出了大约30个这样的Scikits，尽管其中至少有几个已经不再处于积极的开发中。

按照这个建议，你会发现scikits-timeseries;但是，该软件包已不再处于积极开发阶段;实际上，Pandas已经成为AFAIK，事实上的基于numpy的时间序列库。

Pandas有几个函数可以用来计算移动平均线;其中最简单的可能是rolling_mean，你可以这样使用:

>>> # the recommended syntax to import pandas
>>> import pandas as PD
>>> import numpy as NP

>>> # prepare some fake data:
>>> # the date-time indices:
>>> t = PD.date_range('1/1/2010', '12/31/2012', freq='D')

>>> # the data:
>>> x = NP.arange(0, t.shape[0])

>>> # combine the data & index into a Pandas 'Series' object
>>> D = PD.Series(x, t)

现在，只需调用函数rolling_mean，传入Series对象和窗口大小，在下面的例子中是10天。

>>> d_mva = PD.rolling_mean(D, 10)

>>> # d_mva is the same size as the original Series
>>> d_mva.shape
    (1096,)

>>> # though obviously the first w values are NaN where w is the window size
>>> d_mva[:3]
    2010-01-01         NaN
    2010-01-02         NaN
    2010-01-03         NaN

验证它是否有效。，将原系列中的值10 - 15与用滚动平均值平滑的新系列进行比较

>>> D[10:15]
     2010-01-11    2.041076
     2010-01-12    2.041076
     2010-01-13    2.720585
     2010-01-14    2.720585
     2010-01-15    3.656987
     Freq: D

>>> d_mva[10:20]
      2010-01-11    3.131125
      2010-01-12    3.035232
      2010-01-13    2.923144
      2010-01-14    2.811055
      2010-01-15    2.785824
      Freq: D

The function rolling_mean, along with about a dozen or so other function are informally grouped in the Pandas documentation under the rubric moving window functions; a second, related group of functions in Pandas is referred to as exponentially-weighted functions (e.g., ewma, which calculates exponentially moving weighted average). The fact that this second group is not included in the first (moving window functions) is perhaps because the exponentially-weighted transforms don't rely on a fixed-length window

下面是一个使用numba的快速实现(注意类型)。注意它确实包含移位的nan。

import numpy as np
import numba as nb

@nb.jit(nb.float64[:](nb.float64[:],nb.int64),
        fastmath=True,nopython=True)
def moving_average( array, window ):    
    ret = np.cumsum(array)
    ret[window:] = ret[window:] - ret[:-window]
    ma = ret[window - 1:] / window
    n = np.empty(window-1); n.fill(np.nan)
    return np.concatenate((n.ravel(), ma.ravel())) 

NumPy缺乏特定领域的函数可能是由于核心团队的纪律和对NumPy主要指令的忠实:提供n维数组类型，以及用于创建和索引这些数组的函数。像许多基本目标一样，这个目标并不小，NumPy出色地完成了它。

更大的SciPy包含更大的特定于领域的库集合(被SciPy开发人员称为子包)——例如，数值优化(optimize)、信号处理(signal)和积分(integrate)。

我的猜测是，您要查找的函数至少在SciPy子包中的一个(SciPy。也许信号);然而，我将首先在SciPy scikit集合中查找，确定相关的scikit并在其中寻找感兴趣的函数。

Scikits是基于NumPy/SciPy独立开发的包，并针对特定的技术规程(例如，Scikits -image, Scikits -learn等)，其中几个(特别是用于数值优化的令人钦佩的OpenOpt)在选择位于相对较新的Scikits主题之下很久以前就得到了高度重视，成熟的项目。Scikits主页上列出了大约30个这样的Scikits，尽管其中至少有几个已经不再处于积极的开发中。

按照这个建议，你会发现scikits-timeseries;但是，该软件包已不再处于积极开发阶段;实际上，Pandas已经成为AFAIK，事实上的基于numpy的时间序列库。

Pandas有几个函数可以用来计算移动平均线;其中最简单的可能是rolling_mean，你可以这样使用:

>>> # the recommended syntax to import pandas
>>> import pandas as PD
>>> import numpy as NP

>>> # prepare some fake data:
>>> # the date-time indices:
>>> t = PD.date_range('1/1/2010', '12/31/2012', freq='D')

>>> # the data:
>>> x = NP.arange(0, t.shape[0])

>>> # combine the data & index into a Pandas 'Series' object
>>> D = PD.Series(x, t)

现在，只需调用函数rolling_mean，传入Series对象和窗口大小，在下面的例子中是10天。

>>> d_mva = PD.rolling_mean(D, 10)

>>> # d_mva is the same size as the original Series
>>> d_mva.shape
    (1096,)

>>> # though obviously the first w values are NaN where w is the window size
>>> d_mva[:3]
    2010-01-01         NaN
    2010-01-02         NaN
    2010-01-03         NaN

验证它是否有效。，将原系列中的值10 - 15与用滚动平均值平滑的新系列进行比较

>>> D[10:15]
     2010-01-11    2.041076
     2010-01-12    2.041076
     2010-01-13    2.720585
     2010-01-14    2.720585
     2010-01-15    3.656987
     Freq: D

>>> d_mva[10:20]
      2010-01-11    3.131125
      2010-01-12    3.035232
      2010-01-13    2.923144
      2010-01-14    2.811055
      2010-01-15    2.785824
      Freq: D

The function rolling_mean, along with about a dozen or so other function are informally grouped in the Pandas documentation under the rubric moving window functions; a second, related group of functions in Pandas is referred to as exponentially-weighted functions (e.g., ewma, which calculates exponentially moving weighted average). The fact that this second group is not included in the first (moving window functions) is perhaps because the exponentially-weighted transforms don't rely on a fixed-length window

如果你已经有一个已知大小的数组

import numpy as np                                         
M=np.arange(12)
                                                               
avg=[]                                                         
i=0
while i<len(M)-2: #for n point average len(M) - (n-1)
        avg.append((M[i]+M[i+1]+M[i+2])/3) #n is denominator                       
        i+=1     
                                                                                                    
print(avg)

for i in range(len(Data)):
    Data[i, 1] = Data[i-lookback:i, 0].sum() / lookback

试试这段代码。我认为这样更简单，也能达到目的。 回望是移动平均线的窗口。

在Data[i-lookback:i, 0].sum()中，我放了0来指代数据集的第一列，但如果你有多个列，你可以放任何你喜欢的列。

通过比较下面的解决方案与使用cumsum of numpy的解决方案，这个解决方案几乎花费了一半的时间。这是因为它不需要遍历整个数组来做cumsum，然后做所有的减法。此外，如果数组很大且数量很大(可能溢出)，cumsum可能是“危险的”。当然，这里也存在危险，但至少我们只把重要的数字加在一起。

def moving_average(array_numbers, n):
    if n > len(array_numbers):
      return []
    temp_sum = sum(array_numbers[:n])
    averages = [temp_sum / float(n)]
    for first_index, item in enumerate(array_numbers[n:]):
        temp_sum += item - array_numbers[first_index]
        averages.append(temp_sum / float(n))
    return averages