我是Python的新手,所以请忍受我天真的问题. 我想写一个函数,它接受一个数字向量并计算它们的平均值.所以我写了一个小功能 def my_mean(*args): if len(args) == 0: return None else: total = sum(args) ave = 1.0 * total / len(args)
这可能非常简单但我试图做一个将返回结果平均值的查询,但我也希望它计算用于获得平均值的行数.例如： Row 1 = 5 Row 2 = 2 Row 3 = 9 Row 4 = 1 Average = 4.25 Count = 4 是否有一种方法可以将一个查询与两个查询相关联.当我使用avg函数总是只返回一行所以我的计数是1而不是4.我
我有N个不同长度的大型列表,其中列表中的每个值代表长度为25的固定窗口上的信号.即,我每隔25秒/秒/等取信号的平均值,并将该值存储在一个列表. 我这样做是为了运行不同时间长度的不同实验/设备(所有倍数为25 btw). 即列表1是1000运行,列表1中1000/25 = 40值,列表2运行1025分钟,列表
学习工具最快的方法就是在使用的过程中学习，也就是在工作中（解决实际问题中）学习。文章结尾处附完整代码。 一、数据准备 在Pytorch中提供了MNIST的数据，因此我们只需要使用Pytorch提供的数据即可。 from torchvision import datasets, transforms# batch_size 是指每次送入网络进
option = { xAxis: { type: 'category', data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] }, yAxis: {
我有大矩阵,4000×4000 我需要为此矩阵的每个x,y计算11×11窗口的局部平均值通常它必须是这样的 for x in range(4000) for y in range(4000) b[x,y]=mean(a[x-5:x+5,y-5:y+5] 但这将耗费大量时间这是一种更有效的方法吗？谢谢.解决方法:你基本上想要一个二维卷积. Scipy可以
我有一个问题要求求和找到数组的平均值.我一直保持平均为0. 我真的不知道问题可能是什么： var a = [10,20,30,40] var sum = 0 var avg = 0 function sumUP(a) { for (var i=0; i<a.length; i++){ sum += a[i]; avg = (sum/a.length); } } function display(avg,
假设我有INT列,并且我使用-1表示在INSERT时没有可用的数据.我想获得此列的所有值为0或更大的AVG. 这可能吗？ 谢谢. 我忘了提到我和其他AVG一起做这个,所以从标签中选择avg(a),avg(b),avg(d); …所以我不能使用b> 0 …因为其他人需要使用行数据而不管这一列的数据是-1. 我发现虽然我
BCELoss CLASS torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 创建一个标准来度量目标和输出之间的二进制交叉熵。 unreduced (i.e. with reduction set to 'none') 时该损失描述为： 其中N是批尺寸， 如果reduction 不是 'none' (默
目录 基本统计方法 求和 平均数 方差 中位数 微信: 基本统计方法 通过用户输入一组数据(用户一个一个输入),然后计算数据的中位数/平均值/方差/求和 nums = [] while True: num1 = input('请输入你需要输入的数字(输入 q 退出):') if num1 == 'q': break
在下面的代码中,我调用扩展方法[平均] 3次. 首先是lambda,然后是匿名方法,第三个是委托. 委托的方式不起作用.有人可以解释一下为什么吗？ 很多人提前！ – – – – – -码 – – – – – – – using System.Linq; using System.Collections.Generic; class Program {
我正在努力numpy,我有许多具有相同大小和形状的数组,如： a = [153 186 0 258] b = [156 136 156 0] c = [193 150 950 757]我想要平均数组,但我希望程序忽略计算中的零值.因此,此示例的结果数组将为：d = [167.333 157.333 553 507.5]这是这个计算的结果：d = [(153 156 193)/ 3(1
我有以下MySQL表 Id | One | Two | Three ---------------------------- 1 | 10 | 30 | 20 2 | 50 | 60 | 20 3 | 60 | NULL | 40 编辑：当然,默认情况下表不需要为NULL,但我不希望它影响平均值(因此平均值计算为50而不是33,33). 我希望看起来像这
我一直在搜索,似乎无法找到一个问题,答案对我来说很好.我有一个包含近200万行的表,每行都有一个MySQL Date格式字段. 我想计算(在几秒钟内)插入行的频率,因此使用SQL查询计算出所有行的日期之间的平均差异. 有任何想法吗？ – 编辑 – 这是我的桌子的样子 id, name, date (datetim
>> X=rand(100,2);>> Y=pdist(X,'euclidean');>> Z = linkage(Y,'average');>> dendrogram(Z);>>
MySQL对我来说还是一个新手,所以我很难找到这个特殊问题的答案. 我有大约60个供应商表,我想加入一个表.很多我们的供应商都带有相同的商品,所以我想将所有商品添加到一个表中,而那些具有相同sku的商品则将数量加在一起.我还想插入更高的成本和价格,并将其四舍五入到0.99,但如果它变
我有一个数据库,如： USER 12am 1am 2am 3am 4am 5am 6am 7am 8am 9am 10am 11am 12pm -------------------------------------------------------------- user1 5 0 6 7 8 0 9 0 0 0 0 0 0 我想要所有列的平均值. 我可以轻松地添加列,但我想得到值
我正在竞赛网站上工作,有两种类型的用户,普通网站成员和评委.每个人都可以使用拖放工具按照他们选择的顺序对特定比赛中的条目进行排序.完成后,相关的条目ID将附加一个排名值,然后可用于确定比赛中哪个条目获得最高的平均分数.获胜者实际上将通过平均每组的平均值来确定. 我希望做
第一版： 没有保证数据的安全 l1 = [] #全局变量 def make_average(price): l1.append(price) total = sum(l1) return total/len(l1) print(make_average(100000)) print(make_average(110000)) print(make_average(120000)) ''' 有很多代码.... ''' l1.append(666)
我有一个看起来像这样的表： +--------+----------+------+-----------+ | make | model | year | avg_price | +--------+----------+------+-----------+ | Subaru | Forester | 2013 | 18533 | | Ford | F-150 | 2014 | 27284 | | Ford | F-150 | 2010 |
我是新的php和mysql的东西,我正在尝试使用avg函数,但我不知道如何. 我正在尝试做这样的事情： mysql_connect(localhost,$username,$password); @mysql_select_db($database) or die ("Did not connect to $database"); mysql_query("AVG(column1) FROM table1 ") or die(mysq
我有一个MySQL数据库,用于存储功率读数,每分钟添加一次读数. (即每天1,440个读数). time power ---- ----- 00:00:00 346 00:01:00 352 00:02:00 247 使用PHP我想从这些数据中生成一个图表,但我不希望图上有1,440个点.我可能会选择将其分成15分钟(这将给我96
我有一个简单的表(由django创建) – 引擎InnoDB： +-------------+------------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------------+------------------+------+-----+---------+-------
闭包 # 第一版： 没有保证数据的安全 # l1 = [] #全局变量 # def make_average(price): # l1.append(price) # total = sum(l1) # return total/len(l1) # print(make_average(100000)) # print(make_average(110000)) # print(make_average(120000)) # ''' # 有很多代
迭代法阈值选择算法是对双峰法的改进，他首先选择一个近似的阈值T，将图像分割成两个部分，R1和R2，计算出区域R1和R2的均值u1和u2，再选择新的 阈值T=(u1+u2)/2; 重复上面的过程，直到u1和u2不在变化为止， 实现前后对比： 实现代码： import numpy as npimport cv2img = cv2.imread('./0.jpg', 0
