计算温度异常的滚动平均值- python

计算温度异常的滚动平均值是一个涉及数据处理和统计的问题。在Python中，可以通过编写代码来实现这个功能。

滚动平均值是一种动态的平均值计算方法，它通过不断更新平均值来适应新的数据。对于计算温度异常的滚动平均值，可以按照以下步骤进行：

1. 定义一个滚动窗口的大小，表示计算平均值时考虑的数据范围。
2. 初始化一个空的列表，用于存储滚动窗口内的温度数据。
3. 读取温度数据，并将其添加到列表中。
4. 如果列表的长度超过滚动窗口的大小，移除列表中最旧的数据，以保持滚动窗口的大小不变。
5. 计算列表中所有温度数据的平均值，作为滚动平均值。
6. 判断当前温度是否异常，可以根据一定的规则或者阈值进行判断。
7. 根据需要，可以将滚动平均值和异常温度进行记录、显示或其他处理。

以下是一个示例代码，用于计算温度异常的滚动平均值：

# 定义滚动窗口的大小
window_size = 5

# 初始化存储温度数据的列表
temperature_data = []

# 读取温度数据并计算滚动平均值
def calculate_rolling_average(temperature):
    # 添加温度数据到列表中
    temperature_data.append(temperature)
    
    # 如果列表长度超过滚动窗口的大小，移除最旧的数据
    if len(temperature_data) > window_size:
        temperature_data.pop(0)
    
    # 计算滚动平均值
    rolling_average = sum(temperature_data) / len(temperature_data)
    
    # 判断当前温度是否异常
    if temperature > rolling_average:
        print("温度异常！")
    
    return rolling_average

# 测试代码
temperatures = [25, 26, 27, 30, 28, 29, 31, 32, 33, 34]

for temperature in temperatures:
    average = calculate_rolling_average(temperature)
    print("当前温度：{}，滚动平均值：{}".format(temperature, average))

在这个示例代码中，我们使用一个长度为5的滚动窗口来计算滚动平均值。每次读取一个温度数据时，会将其添加到列表中，并判断当前温度是否异常。最后，输出当前温度和滚动平均值。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体需求进行修改和优化。另外，关于温度异常的判断规则、记录方式等，可以根据实际情况进行定义和实现。

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