我在试着计算b列中单元格的平均值。
平均值是通过确定具有数据的最后一行来计算的。例如,如果列B中具有数据的第一行是B6,最后一行是B24,那么平均值是b6:b24,或者如果最后一行具有数据是B8,那么平均值应该是b6:b8。
Sub average()
'
' average Macro
'
'
Range("B6").Select
lr = Selection.End(xlDown).Row
fr = lr + 1
r = 6
last = -fr + r
Range("B" & fr & "
我正在尝试在R中找到一种方法来随机地子集一些数据(生态研究区域中合适的栖息地的比例),计算值>0的样本的平均值和比例,然后将这些值保存或附加到数据帧中。然后,我想将此重复多次(本例为1000次)。标准的自举或重采样软件包将不起作用,因为我需要计算出现的频率以及子样本的平均值。我知道“应用”函数,但这些函数在整个数据帧上循环,而我试图在一个子样本上重复执行。我知道我需要一些代码来获得循环中的计算值,以保存和输出,但有问题。"habprop“是dataframe ("data")中的一列,我想要计算其正值的平均值和比例并保存。
for(i in 1000 {
ra
试图同时打印中值和平均值,但我一直得到这个错误
警告: WORK.STATEE1_MARGINS文件中已经存在可变页边距。
警告:重复变量将不包含在输出语句1的输出数据集中。
proc means data = state1 noprint mean median nway missing;
class ndc;
var margin;
output out = state1_margins (drop = _type_) median= mean=;
run;
我只想要一个输出集,其中一列为中值,另一列为平均值。我难道不能用一个程序来完成这个任务吗?
我试图得到非常大的凹凸矩阵的平均值(忽略nan值)。我知道我可以在不占用太多内存的情况下加载它们,如下所示:
X=np.load('my_matrix_1.npy', mmap_mode='r')
然后我可以读出其中的几行。我正在考虑从每个矩阵中一次读取1000行,并将这些行的nan均值存储在一个大小为
所以就像这样:
for chunk in chunks:
chunk_to_mean = []
for matrix in matrices:
X=np.load(matrix, mmap_mode='r'
我有下面的矮小矩阵:
R = np.matrix(np.ones([3,3]))
# Update R matrix based on sales statistics
for i in range(0, len(R)):
for j in range(0, len(R)):
R[j,i] = scipy.stats.norm(2, 1).pdf(i) * 100
print(R)
[[ 5.39909665 24.19707245 39.89422804]
[ 5.39909665 24.19707245 39.89422804]
[ 5.39909
我需要从mysql中检索最近记录的20分钟条目的平均值(条目每10秒记录一次)。问题是有时数据条目丢失,例如,没有记录15-17分钟,因此我希望平均值为22分钟,以给出最后记录的20分钟间隔的正确平均值。有没有办法用mysql写这个,或者我需要在前端代码中编写异常?
SELECT *, avg(price) as avgprice20
FROM `shorttermprices`
where pricedatetime >= now() - INTERVAL 20 MINUTE
ORDER BY `pricedatetime` DESC