Python是一种高级的脚本语言，广泛应用于数据处理、科学计算和机器学习等领域。其中，滚动窗口平均是一种常见的数据处理方法，可以用来平滑时间序列数据、去除噪声、提取趋势等。本文介绍如何使用Python实现滚动窗口平均。

首先，我们需要定义一个函数来计算滚动窗口平均。以下是一个简单的实现方法：

def rolling_mean(data, window):
    result = []
    for i in range(len(data)-window+1):
        result.append(sum(data[i:i+window])/window)
    return result

该函数接受两个参数：数据列表和窗口大小。它遍历数据列表，针对每个窗口计算平均值，并将结果存储在一个新的列表中。

接下来，我们可以使用该函数来处理实际数据。以下是一个例子：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
window = 3

result = rolling_mean(data, window)

print(result) # [2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0]

在上面的例子中，我们定义了一个数据列表和窗口大小，然后使用rolling_mean函数计算滚动窗口平均。最后，我们打印出结果。

滚动窗口平均是一个广泛应用于数据处理的技术。Python提供了强大的函数库和语言特性，使得实现滚动窗口平均变得非常容易。