E3     50% tolerance (no longer used)
E6     20% tolerance (now seldom used)
E12   10% tolerance
E24     5% tolerance
E48     2% tolerance
E96     1% tolerance
E192   0.5, 0.25, 0.1% and higher tolerances

E6 E12 E24 E48 E96 E192
100 100 100 100 100 100
101
102 102
104
105 105 105
106
107 107
109
110 110 110 110
111
113 113
114
115 115 115
117
118 118
120
120 120 121 121 121
123
124 124
126
127 127 127
129
130 130
132
130 133 133 133
135
137 137
138
140 140 140
142
143 143
145
150 150 150 147 147 147
149
150 150
152
154 154 154
156
158 158
160
160 162 162 162
164
165 165
167
169 169 169
172
174 174
176
180 180 178 178 178
180
182 182
184
187 187 187
189
191 191
193
200 196 196 196
198
200 200
203
205 205 205
208
210 210
213
E6 E12 E24 E48 E96 E192
220 220 220 215 215 215
218
221 221
223
226 226 226
229
232 232
234
240 237 237 237
240
243 243
246
249 249 249
252
255 255
258
270 270 261 261 261
264
267 267
271
274 274 274
277
280 280
284
300 287 287 287
291
294 294
298
301 301 301
305
309 309
312
330 330 330 316 316 316
320
324 324
328
332 332 332
336
340 340
344
360 348 348 348
352
357 357
361
365 365 365
370
374 374
379
390 390 383 383 383
388
392 392
397
402 402 402
407
412 412
417
430 422 422 422
427
432 432
437
442 442 442
448
453 453
459
E6 E12 E24 E48 E96 E192
470 470 470 464 464 464
470
475 475
481
487 487 487
493
499 499
505
510 511 511 511
517
523 523
530
536 536 536
542
549 549
556
560 560 562 562 562
569
576 576
583
590 590 590
597
604 604
612
620 619 619 619
626
634 634
642
649 649 649
657
665 665
673
680 680 680 681 681 681
690
698 698
706
715 715 715
723
732 732
741
750 750 750 750
759
768 768
777
787 787 787
796
806 806
816
820 820 825 825 825
835
845 845
856
866 866 866
876
887 887
898
910 909 909 909
920
931 931
942
953 953 953
965
976 976
988

Standard Series Values in a Decade for Resistances and Capacitances E24 E48 E96的更多相关文章

  1. python pandas ---Series,DataFrame 创建方法,操作运算操作(赋值,sort,get,del,pop,insert,+,-,*,/)

    pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的, 导入如下: from panda ...

  2. pandas 的数据结构Series与DataFrame

    pandas中有两个主要的数据结构:Series和DataFrame. [Series] Series是一个一维的类似的数组对象,它包含一个数组数据(任何numpy数据类型)和一个与数组关联的索引. ...

  3. Python数据分析(四)DataFrame, Series, ndarray, list, dict, tuple的相互转换

    转自:https://blog.csdn.net/lambsnow/article/details/78517340 import numpy as np import pandas as pd ## ...

  4. Python数据分析之pandas基本数据结构:Series、DataFrame

    1引言 本文总结Pandas中两种常用的数据类型: (1)Series是一种一维的带标签数组对象. (2)DataFrame,二维,Series容器 2 Series数组 2.1 Series数组构成 ...

  5. Python2.7.6标准库内建函数

        Built-in Functions     abs() divmod() input() open() staticmethod() all() enumerate() int() ord( ...

  6. Python中的内置函数

    2.1 Built-in Functions The Python interpreter has a number of functions built into it that are alway ...

  7. Pdf File Writer 中文应用(PDF文件编写器C#类库)

    该文由小居工作室(QQ:2482052910)    翻译并提供解答支持,原文地址:Pdf File Writer 中文应用(PDF文件编写器C#类库):http://www.cnblogs.com/ ...

  8. 教程:SpagoBI开源商业智能之XML Template 图表模板

    SpagoBI offers a variety of widgets' examples realized with the Highcharts library, that can be divi ...

  9. 时间序列预测——深度好文,ARIMA是最难用的(数据预处理过程不适合工业应用),线性回归模型简单适用,预测趋势很不错,xgboost的话,不太适合趋势预测,如果数据平稳也可以使用。

    补充:https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-15-276 如果用arima的话,还不如使用随机森 ...

随机推荐

  1. centos系统初始化流程及实现系统裁剪

    Linux系统的初始化流程: POST:ROM+RAM BIOS: Boot Sequence MBR: 446:bootloader 64: 分区表 2: 5A kernel文件:基本磁盘分区 /s ...

  2. FreeSWITCH与PSTN对接

    FreeSWITCH与PSTN电话系统对接设定 一.环境介绍 我们目前使用模拟的话机连接到电信运营商,购买他们配套的电话总机,勉强实现了公司的基本通话.但是客户电话总机系统以及升级添加新的应用不但费用 ...

  3. 转载:2.2.1 块配置项《深入理解Nginx》(陶辉)

    原文:https://book.2cto.com/201304/19626.html 块配置项由一个块配置项名和一对大括号组成.具体示例如下:events {-} http { upstream ba ...

  4. curl, wget常用选项

    使用指定的http代理,配合md5sum 对于检查源站与cdn节点资源是否一致很有效 curl -o a.jpg -x http://pbcdn.xximg1.com/v6/global2015/im ...

  5. [转]Apache Commons IO入门教程

    Apache Commons IO是Apache基金会创建并维护的Java函数库.它提供了许多类使得开发者的常见任务变得简单,同时减少重复(boiler-plate)代码,这些代码可能遍布于每个独立的 ...

  6. Ubungu 18.04安装MySQL 5.7.24

    Ubuntu 18.04,mysql Ver 14.14 Distrib 5.7.24, for Linux (x86_64), USERNAME@USERNAME-VirtualBox:~$ sud ...

  7. 从LeNet-5到DenseNet

    一篇不错的总结:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31006686

  8. ValueError: total size of new array must be unchanged

    在对数据增强后的faster rcnn中进行训练时,出现这个错误,原因是在lib/roi_data_layer/layer.py中,会出现 inds = np.reshape(inds, (-1,2) ...

  9. Windows Mac地址伪装步骤

    本文介绍Windows上Mac地址修改方法,适用于网络环境绑定了Mac地址需要修改上网的情况. 工具/原料 PC电脑一台 Windows系统 方法/步骤 点击右下角图标. 点击打开网络和共享中心. 点 ...

  10. python 全栈开发,Day43(python全栈11期月考题)

    python全栈11期月考题 1.常用字符串格式化有哪些?并说明他们的区别 2.请手写一个单例模式(面试题) 3.利用 python 打印前一天的本地时间,格式为‘2018-01-30’(面试题) 4 ...