我需要计算图表的平均值。
我在数据库中有15k行,我的索引是时间。
我用了两种不同的方法:
1)我重复时间间隔(对于每个间隔):-日期之间的原始数据请求-此时间间隔的平均计算( PHP )
2) Map and Reduce:对于每个间隔,reduce函数对数据进行计数,然后在finalize函数中计算平均值。
m = function() {
var k = new Date(this.date);
k.setSeconds(0);
k.setMilliseconds(0);
emit(
k,
我试图在python中找出数据框中某些列的平均值,但最终得到了一些非常奇怪的数字。有人能给我解释一下吗?我想要a,b,c列的平均值。
k = pd.DataFrame(np.array([[1, 0, 3,'kk'], [4, 5, 6,'kk'], [7, 20, 9,'k'],[3, 2, 9,'k']]),
columns=['a', 'b', 'c','type'])
k
它会返回
a b c type
假设我有一系列黑白图像,而不是灰度图像。我正在尝试计算所有图像的平均值。我有一些示例代码,应该可以工作,但我想知道是否有更好的方法?
Bitmap[] Images = ReadAndScale(Width: 50, Height: 50);
int Width = 50;
int Height = 50;
double[,] Result = new int[50,50]
for (int i = 0 i < Images.Count; i++)
{
for (int j = 0; j < Width; j++)
{
for (int k = 0; k &
我有一个Excel表,前六列的值为1或2。接下来的六列与前六列相关联,并具有需要平均的值--将根据前六列中是否存在1或2值计算两个平均值。然后根据两个平均值,需要为最后六列分配一个等于H (高平均值)或L (低平均值)的值。这是很难解释的,所以这里有一个例子:
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R
1 2 2 1 2 2 1 8 8 9 8 6 8 L L H L L H
列C和F的值等于1,因此需要对列I和L进行平均。因为列A、B、D和E的值等于2,所以列G、H、J和K需要平均。
我试图从输入图像中提取Gabor特征。因此,我设置了一系列不同参数(频率、角度和标准差)的Gabor滤波器,并将每个滤波器与输入图像进行卷积,并查看输出幅度图像的均值和方差。因此,在python中,它看起来类似于:
import numpy as np
from scipy import ndimage as nd
# Here kernel is a given Gabor filter
def filter_image(self, image):
filtered = np.zeros((len(self.kernels)*2,) + image.shape)
这个问题来自leetcode。我的输出是正确的,并且通过了123 / 123测试用例,但是花费了太长的时间。你能帮我改进我已有的代码吗?
问:给定一个由n个整数组成的数组,找出给定长度k的邻接子数组,它具有最大平均值。并且你需要输出最大平均值。
示例1:
输入: 1,12,-5,-6,50,3,k=4输出: 12.75解释:最大平均值为(12-5-6+50)/4 = 51/4 = 12.75
class Solution {
public double findMaxAverage(int[] nums, int k) {
int i =
我有一个二维字节数组,如下所示:
int n = 100000;
int d = 128;
byte[][] samples = new byte[n][d]
/* proceed to fill samples with some delicious data */
byte[] mean = new byte[d];
findMean(mean,samples);
我的findMean函数继续填充均值,这样:
mean[k] = mean(samples[:][k])
到目前为止已经很简单了。问题是,由于溢出问题,该均值函数不能简单地进行求和和除。所以我现在的尝试是计算一个运行平均值,它的
我有一组有序的十进制数。这些数据总是相似的,但并不总是相同的。预期的数据是几个,0-5个大数,其次是几个平均数(10-90),然后是较小的数字。在某些情况下,一个大的数字可能被混合到平均值中,请参见下面的数组。
let expectedData = [35.267,9.267,9.332,9.186,9.220,9.141,9.107,9.114,9.098,9.181,9.220,4.012,0.132];
let expectedData = [35.267,32.267,9.267,9.332,9.186,9.220,9.141,9.107,30.267,9.114,9.098,9