input: Write a function to compute the moving average of a list of time-series data points based on a specified window size. If the window size is greater than the number of data points, it should calculate the average of all available data points up to that point. 
  
  def moving_average(data_points, window):
       moving_average = []
       for index in range(len(data_points)):
         start = 0 if index-window+1 < 0 else index-window+1
         window_data = data_points[start:index+1]
         average = sum(window_data)/len(window_data)
         moving_average.append(average)
   
       return moving_average
  
  window = 3
  time_series = [3, 5, 7, 2, 8, 10, 11, 65, 72, 81, 99, 100, 150]
  expected_output = [3.0, 4.0, 5.0, 4.666666666666667, 5.666666666666667, 6.666666666666667, 9.666666666666666, 28.666666666666668, 49.333333333333336, 72.66666666666667, 84.0, 93.33333333333333, 111.33333333333333]
  assert moving_average(time_series, window) == expected_output
output: def moving_average(data_points, window):
      moving_average = []
      for index in range(len(data_points)):
          start = 0 if index-window+1 < 0 else index-window+1
          window_data = data_points[start:index+1]
          average = sum(window_data)/len(window_data)
          moving_average.append(average)
      return moving_average