首先需要数据源,这里随便写了一个: nums = [1,2,3,4] 求均值和中位数均可以使用numpy库的方法: import numpy as np #均值 np.mean(nums) #中位数 np.median(nums) 求众数方法一: 在numpy中没有直接的方法,但是也可以这样实现: import numpy as np#bincount():统计非负整数的个数,不能统计浮点数 counts = np.bincount(nums) #返回众数 np.argmax(counts) 求

一.该程序是用来测输入数据的平均值和方差的 公式: 二. 项目流程: 1. State the problem假定所有测量数为正数或者0,计算这一系列测量数的平均值和方差.假定我们预先不知道有多少测量数据被录入,一个负数标志着测量数据输入结束 2. Define the inputs and outputs程序要求输入的数是未知的正数或者0,程序输出的数是输入数据集的平均值和方差.除此之外,我们将打印出输入的数据数,因为它对于我们检查输入数据是有用的 3.Define the algorithm

PTA计算平均值( 一波三折) 现在为若干组整数分别计算平均值. 已知这些整数的绝对值都小于100,每组整数的数量不少于1个,不大于20个. 输入格式:首先输入K(不小于2,不大于20).接下来每一行输入一组数据(至少有一组数据),每组至少有一个数据,在有多个数据时,两个数据之间有1到3个空格.最后一行输入100,标志输入的结束. 输出格式:对于每一组数据,输出其前K个数据的均值,如果该组数据个数少于K时,则输出该组所有数据的均值.输出的均值只输出整数部分,直接忽略小数部分. 样例输入: 3 1

numpy计算路线距离 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 enumerate遍历数组 np.diff函数 numpy适用数组作为索引 标记路线上的点 \[X={X1,X2,X3,X4,X5,X6}\] \[Xn=(x_n,y_n)\] import numpy as np # 适用二维数组表示地图上的六个点 # city_position.shape=(6,2) 表示旅行商经过的路线 city_position=np.array([[1,18],[6,23],[8

>>>与>>是位运算符,只对整型有效(不能用于浮点型).当是整型的时候(low+high)>>1可以代替(low+high)/2.>>>是无符号右移运算符.如果 low+high是正整数,这三种运算是等价的. 由于有编译器优化,他们的效率应该是相同的(如果不存在编译器优化,移位运算更快).用>>>一般是有特殊的目的 至于>>>和>>的区别,则在于有符号和无符号.比如-2>>>1的结

C 语言实例 - 计算平均值 C 语言实例 C 语言实例 使用数组来计算几个数的平均值. 实例 #include <stdio.h> int main() { int n, i; ], sum = 0.0, average; printf("输入元素个数: "); scanf("%d", &n); || n <= ) { printf("Error! 数字需要在1 到 100 之间.\n"); printf("

现在为若干组整数分别计算平均值. 已知这些整数的绝对值都小于100,每组整数的数量不少于1个,不大于20个. 输入格式:首先输入K(不小于2,不大于20).接下来每一行输入一组数据(至少有一组数据),每组至少有一个数据,在有多个数据时,两个数据之间有1到3个空格.最后一行输入100,标志输入的结束. 输出格式:对于每一组数据,输出其前K个数据的均值,如果该组数据个数少于K时,则输出该组所有数据的均值.输出的均值只输出整数部分,直接忽略小数部分. 样例输入: 3 10 30 20 40 -10 1

Numpy计算数组中满足条件元素个数 需求:有一个非常大的数组比如1亿个数字,求出里面数字小于5000的数字数目 1. 使用numpy的random模块生成1亿个数字 2. 使用Python原生语法实现 3. 使用numpy的向量化操作实现 4. 对比下时间

/*============================================================== 中位数 总时间限制: 2000ms 内存限制: 65536kB 描述 中位数定义:一组数据按从小到大的顺序依次排列,处在中间位置的一个数或最中间两个数据的平均值(如果这组数的个数为奇数,则中位数为位于中间位置的那个数:如果这组数的个数为偶数,则中位数是位于中间位置的两个数的平均值). 给出一组无序整数,求出中位数,如果求最中间两个数的平均数,向下取整即可(不需要使用浮

第一版中因为公式中含有:分母项:n(n-1),而程序并没有对输入数进行判定,如果仅仅输入一个或者一个都不输入,将会出现除0的情况 基于此,进行第二版改进. 代码: % 脚本文件:states.m % % 目标: % 该程序首先累计输入未知的数(正数或者0),然后计算这个数据集的平均值和方差 % % 版本记录 % 日期 编者 描述 % ===== ========= ================ % -- : 泡泡 源码 % 2015-10-4 21:56 泡泡 纠正除0的情况(当仅输入0或1

numpy.linalg.det numpy.linalg.det(a)[source] 计算任何一个数组a的行列式,但是这里要求数组的最后两个维度必须是方阵. 参数: a : (..., M, M) array_like Input array to compute determinants for. 返回: det : (...) array_like Determinant of a. 例如: >>>a=np.reshape(np.arange(6),(2,3)) >>

VWAP(Volume-Weighted Average Price,成交量加权平均价格)是一个非常重要的经济学量,它代表着金融资产的“平均”价格.某个价格的成交量越高,该价格所占的权重就越大.VWAP就是以成交量为权重计算出来的加权平均值,常用于算法交易. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import sys from datetime import datetime i2 = np.eye(2)

余弦距离在计算相似度的应用中经常使用,比如: 文本相似度检索 人脸识别检索 相似图片检索 原理简述 下面是余弦相似度的计算公式(图来自wikipedia): 但是,余弦相似度和常用的欧式距离的有所区别. 余弦相似度的取值范围在-1到1之间.完全相同时数值为1,相反反向时为-1,正交或不相关是为0.(如下图,来源) 欧式距离一般为正值,归一化之后在0~1之间.距离越小,越相似. 欧式距离用于相似度检索更符合直觉.因此在使用时,需要将余弦相似度转化成类似欧氏距离的余弦距离. 维基页面中给出的角距离计

1 Python保存numpy数据: numpy.savetxt("result.txt", numpy_data) 2 保存list数据: file = open('data.txt', 'w') file.write(str(list_data)); file.close()

原始Liunx 的python版本不带numpy ,安装了anaconda 之后,使用hadoop streaming 时无法调用anaconda python  , 后来发现是参数没设置好... 进入正题: 环境: 4台服务器:master slave1  slave2  slave3. 全部安装anaconda2与anaconda3, 主环境py2 .anaconda2与anaconda3共存见:Ubuntu16.04 Liunx下同时安装Anaconda2与Anaconda3 安装目录:/

import numpy as np import cv2 from PIL import Image #lenna.jpg # Create a black image #img=np.zeros((512,512,3), np.uint8) #Python-opencv划线/画圆/椭圆/添加文字 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/gan_player/article/details/78332152 #python+opencv图像金字塔融合 (超详细讲解原理及代

本文为博主原创,转载请注明出处: 最近在进行压测,为了观察并定位服务性能的瓶颈,所以在代码中很多地方加了执行耗时的日志,但这种方式只能观察,却在压测的时候,不太能准确的把握代码中某些方法的性能,所以想到写一个脚本,用来统计所加的日志中的平均耗时,最大耗时,最小耗时等等,这需要保证每行日志都是唯一的,代码中添加日志的方式如下: 为了便于验证,写了一个简单的日志文件 console.log ,内容如下: [root@iZ2ze10u5v2hhw1ezi52suZ shell]# cat consol

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; using System.Diagnostics; using System.Runtime.InteropServices; namespace rmb { class Program { static void Main(string[] args) { , , , , ,

opencv中有矩形的Rect函数.圆形的circl函数等,那么任意形状怎么取呢?方法1:点乘,将其形状与图像进行点乘,求其形状对应的图像形状:方法2:用findContours函数得对应的形状区域,其边缘显示类型可以通过设置参数可以控制: 方法1:点乘 //===============================对应灰度图的区域segImage============================================================== // 遍历图像 对每

file1.txt a 1b 2a 3b 3a 5b 7c 3c 5 file2.txt a 1b 7c 5a 1c 3 结果: a 2.2b 4.75c 4.0 代码: package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.had

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <script src="https://cdn.staticfile.org/angular.js/1.4.6/angular.min.js"></script> <script> var app = angular.mo