unique_idx, _ = np.unique(avg_idx, return_inverse=True)
mov_avg = np.bincount(_, weights=avg_val.ravel())
return unique_idx, mov_avg
Эффективно брать скользящее среднее разреженных данных и фильтровать выше порогового значения в python