本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_38004638/article/details/102996066 业务中的空值 场景 存在一个UserSearchService...除了以上这种”弱提示”的方式，还有一种方式是，返回值是有可能为空的。那要怎么办呢？...如果只对控制的存在判断，我建议使用Optional. Optioanl的正确使用 Optional如此强大，它表达了计算机最原始的特性(0 or 1),那它如何正确的被使用呢!...(我想说，其实你的实体中的字段应该都是由业务含义的，会认真的思考过它存在的价值的，不能因为Optional的存在而滥用) 我们应该更关注于业务，而不只是空值的判断。...小结 可以这样总结Optional的使用： 当使用值为空的情况，并非源于错误时，可以使用Optional!Optional不要用于集合操作!
入门级计算 1、算数平均值 #样本： S = [s1, s2, s3, …, sn] #算术平均值： m = (s1 + s2 + s3 + … + sn)/n Numpy中的写法 m = numpy.mean...(样本数组) 2、加权平均值 #样本： S = [s1, s2, s3, …, sn] #权重： W = [w1, w2, w3, …, wn] #加权平均值： a = (s1w1 + s2w2 +...s3w3 + … + snwn)/(w1 + w2 + w3 + … + wn) 3、Numpy中的格式 首先是数据源：需要求加权平均值的数据列表和对应的权值列表 elements = [] weights...= [] 使用numpy直接求： import numpy as np np.average(elements, weights=weights) 附纯python写法： # 不使用numpy写法1...*j[1] for j in zip(elements, weights)])/sum(weights), 1) 定义函数计算一个序列的平均值的方法 def average(seq, total=0.0
为了防止异常值与正常数据混淆，影响最终计算结果，常用的方法是将异常值置零或者置空。置零的方法较为简单，本文主要介绍如果对python中的数据进行置空。...i = 1 i = None # int 型数据置空 s = "string" s = None # 字符串型数据置空 l = [1,2,3,4] l[2] = None # 列表中元素置空...对于==判断，除了nan，符合==的值比较的定义。对于nan在用==值比较时，可以认为，nan对象的值不==该nan对象的值，nan对象的值不==新建nan对象的值。...float("nan")的值 False 判断nan方法： 使用math模块： import math math.isinf(inf) True math.isinf(ninf)...np.isnan(float("nan")) True np.isnan(float("inf")) False 以上这篇Python 实现使用空值进行赋值 None就是小编分享给大家的全部内容了
join2Result = join2.apply({ primary: join1Result, secondary: join1Result, condition: filter2 }) //插值
本篇博文分享一种有趣的LabVIEW编程思维：使用移位寄存器计算平均值。..._老曹-laocao的博客-CSDN博客_labview移位寄存器 常规计算平均值的方式是累加求和取平均，本篇博文将使用移位寄存器计算运行平均值。...通过一个示例了解移位寄存器求平均的方法，示例效果如下所示： 示例中LabVIEW运行生成随机数，使用通过Random Plot在前面板显示当前的随机值，并通过移位寄存器计算最近四个数值的运行平均值。...其中，移位寄存器用于为循环的当前迭代提供一个在前一次迭代中生成的值。在下面的代码中，在给定的迭代中生成的随机数被传递到移位寄存器（在右侧），并在下一次迭代中作为值返回（在左侧）。...项目下载请参见：LabVIEW使用移位寄存器计算平均值-嵌入式文档类资源-CSDN下载
使用程序计算近似Π值 一、前言 现在大多数语言，只需要调用一下Math.PI就可以知道Π值了。但是你有没有想过这个PI是怎么来的，是直接存储吗？还是计算来的。...虽然不知道具体是怎么实现的，但是我们可以使用一些简单的数学知识，来计算出近似的Π值。 二、实现原理 我们小学就学过圆的面积公式，只不过那个时候我们直接使用3.14作为Π。...那么除了上面的方法，还有什么方法可以根据R计算S呢，有一种可以参考的方法就是使用微积分的思想，即把圆拆分成无数个小矩形，不过在计算机中我们只能拆分出有限个小矩形。...最后，n个矩形相加的公式为： A = \sum_{i=1}^n\frac{\sqrt{R^2 - (\frac{i}{n}R-R)^2}}{n} 下面我们就可以根据公式用程序求出Π的近似值。...i in range(1, n+1): dx = 1 / n # 拆成n份，每一份x为1/n y = pow(pow(r, 2) - pow(i*r/n-r, 2), 0.5) # 使用公式计算
>> import numpy as np # 创建二维矩阵 >>> x = np.matrix([[1,2,3], [4,5,6]]) # 设置权重 >>> w1 = [0.3, 0.7] # 纵向计算加权平均...>>> np.average(x, axis=0, weights=w1) matrix([[ 3.1, 4.1, 5.1]]) >>> w2 = [0.3, 0.3, 0.4] # 横向计算加权平均
前言 在基于移动端的前端开发的时候，需要做到仿原生app的功能效果，尤其是UI布局，以及操作流程和方式，都应该跟移动端原生开发的时候保持高度相似。...本篇博文分享一个关于基于移动端的前端开发的时候，无数据时候的占位符（空状态）使用的方法。...一、Vant自带的Empty组件 首先来讲一下基于Vant的占位符（空状态）组件，Vant的占位符组件使用起来很简单，直接引入到项目中，然后一行代码搞定，这种使用方式也是比较受欢迎的，因为简单快捷。...具体的使用步骤如下所示： 根据数据是否为空来判断显示占位符，直接使用即可...（空状态）使用就游刃有余了，这也是在开发过程中必用的功能，尤其是对于初级开发者来说，更应该掌握这种空状态的使用，这里不再赘述。
在对变量分箱后，需要计算变量的重要性，IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一，python计算IV值的代码如下： def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar
在bc工作环境下，可以使用以下计算符号： + 加法 - 减法 * 乘法 / 除法 ^ 指数 % 余数 其中，在做“除法计算”或“余数计算”时，可以使用scale....0001 3+4;5*2;5^2;18/4 7 10 25 4.5000 10^3;100+50;4000-598;33*8;899/34 1000 150 3402 264 26.4411 以上是使用交互的计算...不过有一点需要注意，在计算加减乘除时，不要忘了使用空格和转义。...*2;b=(5+8)*10/5;c=5^2;print a,b,3c}' 10 26 325 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ 求和、平均值...print a}' a 2348 (1)求最大值 [root@redis-server1 ~]# awk '$0>a{a=$0}END{print a}' a 2333 (2)求最小值（思路：先定义一个最大值
非空值函数LastnonBlank第2参数使用方法 LastnonBlank(,) 参数 描述 column 列名或者具有单列的表，单列表的逻辑判断 expression...如果我们第二参数只写一个常数，则等同于返回列表的最大值，主要差异表现在汇总合计上。 有2张表，一张是余额表，另外一张是日历表，并做关系链接。 ? ? 我们来看下3种写法，返回的不同结果。...解释：带常数的LastnonBlank度量值，不会显示汇总，因为只返回日期列里的最大值。因为LastnonBlank是根据ACISS大小来返回最后一个，也就是返回ACISS的最大值。...第1个度量，既然知道第2参数是常数，也就是返回最大值，日历筛选的时候，因为汇总的时候是没有指定值的，所以返回为空白。 第2个度量，是在日历表上进行筛选后进行返回最后日期，所以返回的也不带有汇总。
输出打印为: b1=>7.2882 b2=>7.1 7.22-7.0=0.1882
= Optional.empty(); // 创建包含可能为空的值的 Optional 对象 Optional nullableOptional =...System.out.println("nonEmptyOptional value: " + nonEmptyOptional.get()); // 值为空是返回指定异常...在一些高并发的场景会造成额外的性能浪费，应尽可能选择使用 orElseGet(Supplier<?...or()：与 orElse() 和 orElseGet() 类似，它们都在对象为空的时候提供了替代情况。or() 的返回值是由 Supplier 参数产生的另一个 Optional 对象。...如果没有值，它会得到空的 Stream；有值的情况下，Stream 则会包含单一值。
import javax.xml.bind.Marshaller; import java.lang.reflect.Field; //监听生成xml文件过程 ...
有时候，工作表列中有许多空单元格，而不是在每行都重复相同的内容，这样可以使报表更容易阅读，然而也会导致一些问题，例如不方便排序或筛选数据。...如下图1所示，在列A中有一些空单元格，如果对列A进行筛选，则只会出现有内容的单元格数据，因此空白单元格需要使用其上方单元格的内容填充。...图1 首先，选择包含空单元格的列，单击功能区“开始”选项卡“编辑”组中的“查找和选择——定位条件”，在弹出的“定位条件”对话框中勾选“空值”前的单选按钮。...最后，选择列A，复制数据，然后在所选列中单击右键，选择“粘贴值”命令。 完整的操作过程如下图2所示。 图2 如果你经常遇到填充空单元格的操作，那么可以使用宏来代替手工操作。...Cells.SpecialCells(xlCellTypeBlanks) On Error GoTo 0 If rng Is Nothing Then MsgBox "没有找到空单元格
计算方法如下面公式所示。 ? formula1.png 其中，式中tfidfi,j 表示词频tfi,j和倒文本词频idfi的乘积。TF-IDF值越大表示该特征词对这个文本的重要性越大。...3 计算TF-IDF值 根据公式：TF-IDF = 词频 * 逆文档频率 TF-IDF(中国) = 0.01 * 1 = 0.01 TF-IDF(石油) = 0.01 * 1.221 = 0.01221...二、用scikit-learn计算TF-IDF值 from sklearn import feature_extraction from sklearn.feature_extraction.text...2.TfidfTransformer TfidfTransformer用于统计vectorizer中每个词语的TF-IDF值。...sklearn的计算过程有两点要注意： 一是sklean计算对数log时，底数是e，不是10 二是参数smooth_idf默认值为True，若改为False，即 transformer = TfidfTransformer
需要注意的是，NULL 值与零值或包含空格的字段不同。具有 NULL 值的字段是在记录创建期间留空的字段。 如何测试 NULL 值？ 使用比较运算符（如=、）无法测试 NULL 值。...Berglunds snabbköp Christina Berglund Berguvsvägen 8 Luleå S-958 22 Sweden IS NULL 运算符 IS NULL 运算符用于测试空值...Address IS NULL; 提示：始终使用 IS NULL 查找 NULL 值。...IS NOT NULL 运算符 IS NOT NULL 运算符用于测试非空值（非 NULL 值）。...使用 IS NULL 和 IS NOT NULL 运算符可以有效地处理数据库中的空值情况。 SQL UPDATE 语句 UPDATE 语句用于修改表中的现有记录。
(三) 通过度量值计算移动平均 1. 解题思路 同样是3个条件，既然我们会求解添加列的方式，那度量值也可以按照这种方式来进行。 2. 函数思路 我们添加辅助排名度量值进行简化。...因为存在上下文转换的排名比较，所以使用变量进行固定，类似earlier函数。 Var pm=[排名] 3....函数合并 5日移动平均:= var pm=[排名] return if([排名]>5, //满足5日均线计算条件 AverageX(Filter(All('表1'),[排名]>=pm-5 &&
F.23: Use a not_null to indicate that "null" is not a valid value（使用not_null表明“空”是无效值） Reason...一个使用not_null参数的函数可以明确地表明：如果有必要，调用者有责任进行空指针检查。类似的，返回not_null的函数向调用者清晰的表明了不需要进行nullptr的检查。
前两篇中咱们分别介绍了使用Excel、Python和Hive SQL计算统计值，这次咱们使用Spark SQL来计算统计值。...数据分析EPHS(4)-使用Excel和Python计算数列统计值 数据分析EPHS(5)-使用Hive SQL计算数列统计值 先来回顾一下数据和对应的统计结果： 本文使用的是iris分类数据集，数据下载地址为...2、使用Spark SQL计算统计值 2.1 最大值、最小值 使用Spark SQL统计最大值或者最小值，首先使用agg函数对数据进行聚合，这个函数一般配合group by使用，不使用group by的话就相当于对所有的数据进行聚合...平均值的计算使用mean函数： df.agg(mean($"feature1") as "mean_feature1", mean($"feature2") as "mean_feature2...2.3 样本标准差&总体标准差 样本标准差的计算有两个函数可以使用，分别是stddev函数和stddev_samp函数，而总体标准差使用stddev_pop方法。
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