rolling-stats 是一个专门用于计算时间序列数据的 npm 包。可以方便地计算包括平均值、方差、标准差、最大值、最小值、百分位数等统计指标。如果你需要进行时间序列数据分析，那么这个包是必不可少的利器。
安装和引入 rolling-stats
使用 npm 可以轻松安装 rolling-stats 模块：
npm install rolling-stats
在代码中使用 require 或 import 引入 rolling-stats：
const rollingStats = require('rolling-stats');
// 或者
import rollingStats from 'rolling-stats';使用 rolling-stats
rolling-stats 基于 d3-array 模块进行开发，因此需要先了解该模块的使用方法。
实例化 a RollingStats 对象
rolling-stats 提供了一个 RollingStats 类，我们需要实例化一个 RollingStats 对象才能使用相关方法。可以通过 new RollingStats(size) 方法创建一个对象，其中 size 表示数据窗口的大小。
const rs = new RollingStats(5); // 创建一个对象，数据窗口大小为 5
加入数据
可以通过 rs.push(value) 方法将数据添加到数据窗口中。
rs.push(1); rs.push(2); rs.push(3); rs.push(4); rs.push(5);
获取统计指标
rolling-stats 提供了多个方法可以获取各种统计指标，例如：
rs.mean()：计算平均值rs.variance()：计算方差rs.deviation()：计算标准差rs.max()：获取最大值rs.min()：获取最小值rs.percentile(n)：获取第 n 个百分位数，其中 1 <= n <= 100
console.log(rs.mean()); // 输出平均值：3 console.log(rs.variance()); // 输出方差：2.5 console.log(rs.deviation()); // 输出标准差：1.5811388300841898 console.log(rs.max()); // 输出最大值：5 console.log(rs.min()); // 输出最小值：1 console.log(rs.percentile(75)); // 输出第 75 个百分位数：4
示范
下面是一个获取区间内平均值的示例代码：
-- -------------------- ---- ------- ----- ------------ - ------------------------- ----- ---- - --- -- -- -- --- ----- -- - --- --------------------------------------- -------------- -- - ----------- ----- ---- - ---------- ------------------------------ ---
输出结果：
当前平均值为：2 当前平均值为：2.5 当前平均值为：3 当前平均值为：3.5 当前平均值为：4
总结
rolling-stats 是一个用于计算时间序列数据的 npm 包，可以轻松地计算各种统计指标。使用 rolling-stats，我们可以快速、准确地分析时间序列数据，并作出有针对性的决策。
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