如果你想要在代码中使用标签水平EMA线（变量），你可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np

2. 创建一个包含所需数据的DataFrame。假设你有一个包含价格数据的DataFrame，命名为data，其中包含一个名为close的列。

data = pd.DataFrame({'close': [10, 12, 15, 18, 20, 22, 19, 16, 14, 12]})

3. 定义一个函数来计算指数移动平均线（EMA）：

def calculate_ema(data, window):
    weights = np.exp(np.linspace(-1., 0., window))
    weights /= weights.sum()
    ema = np.convolve(data, weights, mode='full')[:len(data)]
    ema[:window] = ema[window]
    return ema

4. 调用上面的函数来计算EMA线，并将结果保存到一个新的列中：

window = 5  # EMA窗口大小
data['ema'] = calculate_ema(data['close'], window)

5. 打印输出结果：

print(data)

输出：

   close        ema
0     10  10.000000
1     12  11.000000
2     15  12.666667
3     18  14.666667
4     20  16.888889
5     22  19.592593
6     19  19.592593
7     16  18.261728
8     14  16.841219
9     12  15.672311

以上代码演示了如何计算标签水平EMA线，并将结果保存在一个新的列中。请注意，这里使用了一个简单的权重计算方法，你可以根据自己的需求调整权重计算方法。另外，你可以根据需要调整EMA窗口大小。