我已经生成了不同的数据集,我通过计算平均值、标准差和标准误差来分析它们。
然后,我将这些数据点显示为(x,y)-plot以及不同子图中的直方图。一切都很顺利。我将平均值(以此类推)保存在大致如下的单元格矩阵中:
[] A B C D E
Mean 4.50 9.10 11.00 0.96 7.10
dev 0.41 1.71 1.43 0.27 0.91
err 0.22 0.43 0.93 0.17 0.70
我尝试的是将这个输出作为一个表添加到图中的另一个特定的子
我想从MACD直方图中得到一个X条回平均值,但只针对正值或负值。有了这些,我希望能够搜索直方图尖峰,并将它们与平均值进行比较。所以为了简单起见,我尝试用一个正值或负值的函数来实现这一点。以下是histogram正值的一个示例,其中我试图回顾条形图的_lookback数量,如果条形图具有正值,则将该值与先前的平均值相除,并将其除以正值的数量(即,c_avgGreenCounter),在此之前打印: f_getAvgHistoGreen(_lookback) =>
var avgHistogramGreen = 0.0
var avgGreenCounter = 0
for i = 0
我已经编写了一个计时器,它将测量任何多线程应用程序中特定代码的性能。在下面的计时器中,它还将填充地图中调用的次数为x毫秒。我将使用这张地图作为我的直方图的一部分来做进一步的分析,比如调用的百分比花了这么多毫秒等等。
public static class StopWatch {
public static ConcurrentHashMap<Long, Long> histogram = new ConcurrentHashMap<Long, Long>();
/**
* Creates an instance of the timer a
我有一个嵌套列表,我需要在不同的直方图上绘制它的数据。
...
...
numbers = [[float(line[1]) for line in chr ] for chr in result]
plt.hist(numbers)
plt.show()
这样做,输出是一个唯一的图形,每个柱状图中具有不同直方图的条形(例如,第一个柱状图包含每个直方图的第一个柱形),而我想要的是具有单独的直方图。我试着做一个for循环:
for w in numbers:
plt.hist(w)
plt.show()
但是这样做我每次
我需要在Plotly中将两个直方图绘制在一起,其中每个直方图都在平均值所在的位置绘制了一条线,并用一个标签显示平均值。我的代码目前绘制了这两个直方图,但是我不知道如何添加带有标签的平均值线。有什么想法吗?
import numpy as np
import random
from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
import plotly.graph_objs as go
init_notebook_mode() # run at the
我正在尝试创建一个具有全局均值的直方图。首先需要使用transform_aggregate转换源表。但是当我将均值添加到图表中时,直方图消失了,图表只显示了均值线。有人能帮我一下吗?下面是代码。 import altair as alt
from vega_datasets import data
source = data.movies.url
base = alt.Chart(source).transform_aggregate(agg='mean(IMDB_Rating)',groupby=['Distributor'])
bar = base.
我正在编写一个查询以获得特定的输出。
我试过使用avg命令。我无法弄清楚如何使用输出来找出总价值和平均值之间的差额。
select ProductID,ProductDescription,StandardPrice
from PRODUCT_TBL
select AVG(StandardPrice) as AveragePrice
from PRODUCT_TBL
我期望输出是所有值的平均值,这是我得到的值。它只是找到初始值和平均值之间的差额。
我使用Matlab并创建了一个直方图,并希望有一条垂直线来表示平均值。到目前为止我的代码是
N=100;
mydata=rand(N,1);
mymean=mean(mydata);
histogram(mydata);
figure(1)
hold on
line(mymean,N,'r')
我希望在平均值处找到一条与x轴相交的红线,但没有绘制任何线。这里怎么了?