要理解移动平均的工作原理，可以通过编写代码来实现它并观察结果。下面是一个使用Python实现移动平均的示例代码：

class MovingAverage:
    def __init__(self, window_size):
        self.window_size = window_size
        self.data = []

    def add(self, value):
        self.data.append(value)
        if len(self.data) > self.window_size:
            self.data.pop(0)

    def calculate(self):
        if len(self.data) == 0:
            return None
        return sum(self.data) / len(self.data)


# 创建一个移动平均对象，窗口大小为3
ma = MovingAverage(3)

# 添加数据
ma.add(1)
ma.add(2)
ma.add(3)

# 计算移动平均
print(ma.calculate())  # 输出结果为2.0

# 添加更多数据
ma.add(4)
ma.add(5)

# 计算移动平均
print(ma.calculate())  # 输出结果为4.0

这段代码定义了一个MovingAverage类，它具有以下几个方法：

• __init__(self, window_size)：初始化移动平均对象，传入窗口大小作为参数。
• add(self, value)：向移动平均对象中添加一个新的数值。
• calculate(self)：计算当前窗口内数据的移动平均值。

在示例代码中，我们创建了一个窗口大小为3的移动平均对象，并依次添加了数值1、2和3。然后，通过调用calculate方法计算了当前窗口内数据的移动平均值，结果为2.0。

接着，我们添加了更多数据4和5，并再次计算移动平均值，结果为4.0。

通过运行这段代码，可以观察到移动平均的工作原理：每次添加新的数值时，移动平均对象会保持窗口大小不变，将旧的数据移出窗口，并计算当前窗口内数据的平均值。这样，随着新的数据的不断添加，移动平均值会根据窗口内的数据变化而变化。