python expma函数代码
    :paramdata:待计算的数据，可以是列表或numpy数组
    :param alpha: 平滑系数，一般取值在0-1之间，越接近1，权重越大，对历史数据的影响越小
    :return: 返回指数加权移动平均值
    '''
    weights = np.exp(np.linspace(-1.0, 0.0, len(data))*alpha)
    weights /= weights.sum()
linspace函数python    ema = np.convolve(data, weights, mode='full')[:len(data)]
    ema[:len(weights)-1] = ema[len(weights)-1]
    return ema
    ```
    该函数接收两个参数：待计算的数据和平滑系数alpha。首先，函数使用numpy中的exp函数计算出权重向量。然后，将权重向量除以权重向量的总和，以确保所有权重之和为1。接下来，使用numpy中的convolve函数将数据与权重向量卷积，得到指数加权移动平均值。最后，将移动平均值的前几个值设置为第一个值，以消除开始时缺失的权重。

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