move函数是Python中的运动函数，move（num,a,b,c） 是一个典型的挪动盘子的例子中使用的函数。num为盘子数量，abc代表三根柱子。
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用ActionChains这个模块里面的drag_and_drop 元素或者drag_and_drop_by_offset坐标
滑动窗口函数，之前不知道 ，还自己写了个，，
df.rolling().sum()
df.rolling().var()
Python-for-data-移动窗口函数
本文中介绍的是 ，主要的算子是：
统计和通过其他移动窗口或者指数衰减而运行的函数，称之为 移动窗口函数
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
2292 rows × 3 columns
rolling算子，行为和resample和groupby类似
rolling可以在S或者DF上通过一个window进行调用
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2292 rows × 3 columns
指定一个常数衰减因子为观测值提供更多的权重。常用指定衰减因子的方法：使用span（跨度）
一些统计算子，例如相关度和协方差等需要同时操作两个时间序列。
例如，金融分析中的股票和基准指数的关联性问题：计算时间序列的百分比变化pct_change()
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在rolling及其相关方法上使用apply方法提供了一种在移动窗口中应用自己设计的数组函数的方法。
唯一要求：该函数从每个数组中产生一个单值(缩聚)，例如使用rolling()...quantile(q)计算样本的中位数
borderType= None)函数
此函数利用高斯滤波器平滑一张图像。该函数将源图像与指定的高斯核进行卷积。
src:输入图像
ksize:(核的宽度,核的高度)，输入高斯核的尺寸，核的宽高都必须是正奇数。否则，将会从参数sigma中计算得到。
dst:输出图像，尺寸与输入图像一致。
sigmaX:高斯核在X方向上的标准差。
sigmaY:高斯核在Y方向上的标准差。默认为None，如果sigmaY=0，则它将被设置为与sigmaX相等的值。如果这两者都为0,则它们的值会从ksize中计算得到。计算公式为：
borderType:像素外推法，默认为None（参考官方文档 BorderTypes
)
在图像处理中，高斯滤波主要有两种方式：
1.窗口滑动卷积
2.傅里叶变换
在此主要利用窗口滑动卷积。其中二维高斯函数公式为：
根据上述公式，生成一个3x3的高斯核，其中最重要的参数就是标准差 ，标准差 越大，核中心的值与周围的值差距越小，曲线越平滑。标准差 越小，核中心的值与周围的值差距越大，曲线越陡峭。
从图像的角度来说，高斯核的标准差 越大，平滑效果越不明显。高斯核的标准差 越小，平滑效果越明显。
可见，标准差 越大，图像平滑程度越大
参考博客1:关于GaussianBlur函数
参考博客2:关于高斯核运算
app自动化测试过程中，经常会遇到滑动屏幕操作，appium框架的话我们可以使用webdriver提供的swipe()方法来对屏幕页面进行上滑、下滑、左滑、右滑操作。
swipe()方法的参数说明：
start_x：起始横坐标
start_y：起始纵坐标
end_x：结束时横坐标
end_y：结束时纵坐标
duration：滑动持续时间，单位毫秒，默认None（一般设置500-1000毫秒比较合适）
调用baseOpera.py模块中的滑动方法，向上滑动查看今日头条首页新闻，简单示意如下：
