首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在swing应用程序中在一行上显示简单的统计数据(median、min、max、avg

在Swing应用程序中,在一行上显示简单的统计数据(median、min、max、avg),可以通过以下步骤实现:

  1. 创建一个Swing应用程序的界面,可以使用JFrame作为顶层容器,并设置合适的布局管理器。
  2. 在界面上添加一个JLabel组件,用于显示统计数据。
  3. 在需要进行统计的数据集合中,计算出中位数(median)、最小值(min)、最大值(max)和平均值(avg)。
  4. 将统计数据格式化为字符串,例如:"Median: 10, Min: 5, Max: 20, Avg: 15"。
  5. 将格式化后的统计数据设置到JLabel组件中,使用setText()方法。
  6. 将JLabel组件添加到界面中的合适位置,例如使用布局管理器进行布局。
  7. 运行Swing应用程序,即可在界面上一行中显示简单的统计数据。

以下是一个示例代码,演示了如何在Swing应用程序中实现上述功能:

代码语言:txt
复制
import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JLabel;

public class SwingStatisticsApp extends JFrame {
    private JLabel statisticsLabel;

    public SwingStatisticsApp() {
        setTitle("Statistics App");
        setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);

        statisticsLabel = new JLabel();
        add(statisticsLabel);

        // 模拟数据集合
        int[] data = {5, 10, 15, 20, 25};

        // 计算统计数据
        int median = calculateMedian(data);
        int min = calculateMin(data);
        int max = calculateMax(data);
        double avg = calculateAvg(data);

        // 格式化统计数据
        String statistics = String.format("Median: %d, Min: %d, Max: %d, Avg: %.2f", median, min, max, avg);

        // 设置统计数据到JLabel
        statisticsLabel.setText(statistics);

        pack();
        setLocationRelativeTo(null);
    }

    private int calculateMedian(int[] data) {
        // 计算中位数的逻辑
        // ...
        return 0;
    }

    private int calculateMin(int[] data) {
        // 计算最小值的逻辑
        // ...
        return 0;
    }

    private int calculateMax(int[] data) {
        // 计算最大值的逻辑
        // ...
        return 0;
    }

    private double calculateAvg(int[] data) {
        // 计算平均值的逻辑
        // ...
        return 0.0;
    }

    public static void main(String[] args) {
        SwingStatisticsApp app = new SwingStatisticsApp();
        app.setVisible(true);
    }
}

请注意,上述示例代码中并未提及任何特定的云计算品牌商,因为这与Swing应用程序中的统计数据显示功能无关。如果需要在云计算环境中进行统计数据处理,可以考虑使用相关的云计算服务和工具,例如云数据库、云函数、云计算平台等。具体选择哪个品牌商的产品需要根据实际需求和预算来决定。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【Dr.Elephant中文文档-6】度量指标和启发式算法

这显示了作业以 GB 小时浪费的资源量或以浪费的资源百分比。...= { ⅛, ¼, ½, 1} 然后定义如下的方法, 方法 avg(x):返回List x的平均值 方法 len(x):返回List x的长度大小 方法 min(x,y):返回x和y中较小的一个 方法...与Map/Reduce任务不同,能够为每个map/reduce进程分配所需要的资源,并且在执行过程中逐步释放占用的资源。...而Spark在应用程序执行时,会一次性的申请所需要的所有资源,直到任务结束才释放这些资源。过多的内存使用会对集群节点的稳定性产生影响。所以,我们需要限制Spark应用程序能使用的最大内存比例。...本章篇幅较长,一些专有名词及参数功能,可以在Dr-Elephant的Dashboard中查看。 参考资料 [1] 开发者指南

1.3K30

Percona-tookit学习笔记(三)

(类似loadrunner给出的概要信息),通过它可以对当前MySQL的查询性能做一个初步的评估,比如各个指标的最大值(max),平# 均值(min),95%分布值,中位数(median),标准偏差(stddev...total     min    max     avg     95% stddev  median # ============     ======= ======= ======= ======...V/M             响应时间的差异平均对比率。 Item            显示了其他2个占比较低而不值得单独显示的查询的统计数据。...     max    avg     95%  stddev median # ============ === ======= ======= ============== ======= ====...     max    avg     95%  stddev median # ============ === ======= ======= ============== ======= ====

40730
  • 数据分析EPHS(5)-使用Hive SQL计算数列统计值

    1、使用Hive计算统计值 1.1 最大值、最小值 使用Hive统计最大值直接使用max和min函数就可以: select max(feature1) as max_feature1, max(...咦,这里很奇怪的一点是,怎么不显示列名呢?这里如果想显示列名的话,需要进行设置: set hive.cli.print.header=true; 此时再执行上面的SQL,就可以啦: ?...1.4 中位数 Hive中求中位数和求四分位数使用的是用一个方法,如果你的数据是整数,可以使用percentile方法: select percentile(feature1,0.5) as median_feature1...这里小数部分不为0,意味着我们不仅要拿到rank=75的数,还要拿到rank=76的数,我们最好把其放到一行上,这里使用lead函数,lead函数的作用就是拿到分组排序后,下一个位置或下n个位置的数,咱们在后面的博客中还会细讲...具体做法是在hadoop的配置文件yarn-site.xml文件中,添加以下内容: yarn.nodemanager.aux-services

    3.2K51

    Pandas知识点-统计运算函数

    本文介绍Pandas中的统计运算函数,这些统计运算函数基本都可以见名知义,使用起来非常简单。...在Pandas中,数据的获取逻辑是“先列后行”,所以max()默认返回每一列的最大值,axis参数默认为0,如果将axis参数设置为1,则返回的结果是每一行的最大值,后面介绍的其他统计运算函数同理。...使用Series数据调用max()或min()时,返回Series中的最大值或最小值,后面介绍的其他统计运算函数同理。 ? idxmax(): 返回最大值的索引。...在numpy中,使用argmax()和argmin()获取最大值的索引和最小值的索引,在Pandas中使用idxmax()和idxmin(),实际上idxmax()和idxmin()可以理解成对argmax...使用DataFrame数据调用mean()函数,返回结果为DataFrame中每一列的平均值,mean()与max()和min()不同的是,不能计算字符串或object的平均值,所以会自动将不能计算的列省略

    2.1K20

    Locust接口性能测试

    LoadRunner和JMeter这类采用进程和线程的测试工具,都很难在单机上模拟出较高的并发压力。Locust的并发机制摒弃了进程和线程,采用协程(gevent)的机制。...min_wait:执行事务之间用户等待时间的下界(单位:毫秒)。 max_wait:执行事务之间用户等待时间的上界(单位:毫秒)。...Median:中间值,单位毫秒,一半的服务器响应时间低于该值,而另一半高于该值。 Average:平均值,单位毫秒,所有请求的平均响应时间。 Min:请求的最小服务器响应时间,单位毫秒。...Min Max | Median req/s -----------------------------------------------------------------...Min Max | Median req/s -----------------------------------------------------------------

    80010

    通过常见的业务掌握SQL高级功能

    >) 的位置可以放一下两种函数: 专用窗口函数:rank,dense_rank,low_number 聚合函数:sum,avg,count,max,min 窗口函数是对where或者group...by 子句处理后的结果进行操作,所以窗口函数原则上只能写在select 子句中。...by 学号) as current_avg, count(成绩) over (order by 学号) as current_count min(成绩) over (order by 学号) as current_min...这样使用窗口函数的作用就是,可以在每一行的数据可以直观的看到,截止到本行数据,统计数据是多少行,同时可以看到每一行数据,对整体统计数据的影响。 7、如何在每个组里面比较 ?...由于这里可以通过preceding关键字调整作用范围,在以下场景中非常适用: 在公司业绩名单排名中,可以通过移动平均,直观地查看到与相邻名次业绩的平均、求和等统计数据。

    1.5K41

    tidyverse|数据分析常规操作-分组汇总(sumamrise+group_by)

    使用tidyverse进行简单的数据处理: 盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select,玩转列操作 盘一盘Tidyverse| 只要你要只要我有-filter 筛选行 Tidyverse|数据列的分分合合...一 summarize汇总 汇总函数 summarise(),可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用 1.1 summarise完成指定变量的汇总 统计均值,标准差,最小值,个数和逻辑值...TRUE 常用函数: Center 位置度量 : mean(), median() Spread 分散程度度量 : sd(), IQR(), mad() Range 秩的度量 : min...(), max(), quantile() Position 定位度量 : first(), last(), nth(), Count 计数 : n(), n_distinct() Logical...这使得 sum() 和 mean() 非常适用于逻辑值:sum(x) 可以找出 x 中 TRUE 的数量, mean(x) 则可以找出比例 . iris %>% group_by(Species

    2.5K60

    R语言自然语言处理(NLP):情感分析新闻文本数据

    应用 几个应用程序演示了情感分析在组织和企业中的用途: 金融: 金融市场的投资者在行使股票所有权之前,会以金融新闻披露的形式参考文本信息。...可以在(Pröllochs,Feuerriegel和Neumann 2018)中找到此方法的详细信息。 在执行情感分析的过程中,必须将正在运行的文本转换为一种机器可读的格式。...在tm 软件包中实现的DocumentTermMatrix和 TermDocumentMatrix(Feinerer,Hornik和Meyer 2008)。...最后,可以使用read() 和 保存和重新加载字典 write() 评估 最终,例程允许人们进一步挖掘生成的字典。一方面,可以通过summary() 例程显示简单的概述 。...“ R中的文本挖掘基础结构”。 统计软件杂志 25(5):1–54。 Tetlock,Paul C.,2007年。“将内容传递给投资者的情感:媒体在股票市场中的作用。”

    2.3K10

    greenplum gpcheckperf 命令使用

    (帮助) 显示在线帮助 3、准备测试目录 1、请使用gpadmn用户在需要测试机器上的/data/gpcheckperf-test下创建gpcheckperf-test目录 2、请创建seg_host...= 105.53 MB/sec max = 111.30 MB/sec avg = 108.35 MB/sec median = 110.88 MB/sec 5、查看产生的文件 $ ll -h total...gpdev152机器上是27.91MB/s,最大的是在gpdev154机器上是646.24MB/s 3、在以上可以看出磁盘的读的速度总共是1191.96MB/s,其中最小的是在gpdev153机器上是...180.76MB/s,最大的是在gpdev154机器上是435.69MB/s 4、在以上可以看出网卡速度总共是33572.90MB/s,其中最小的是在gpdev154机器上是6547.85MB/s,...= 105.53 MB/sec max = 111.30 MB/sec avg = 108.35 MB/sec median = 110.88 MB/sec 7、等测试完程序会自动的把数据和

    1.5K40

    GEE数据集——加拿大卫星森林资源调查 (SBFI)数据集( 2020 年加拿大森林覆盖、干扰恢复、结构、物种和林分年龄)

    SBFI 多边形代表了与战略森林资源清查中划定的林分相似的同质森林状况。...为了满足这一信息需求,并为森林资源清查属性(如树种组合)提供空间背景,我们提出了一种新的工作流程,在加拿大应用图像分割方法生成空间上独特的林分(多边形),这是管理级清查的基本空间单位,从而生成空间上明确的林分级卫星森林资源清查...在此,我们概述了森林监测的信息驱动因素,介绍了一套旨在满足这些信息需求的产品,并随后在加拿大以森林为主的生态系统的 650 兆公顷范围内展示了 SBFI 概念。...在此过程中,使用相同的数据、属性和时间表示法绘制了整个加拿大森林生态系统(管理的和未管理的)的地图。...volume m3 ha−1 STRUCTURE_VOLUME_MAX Maximum gross stem volume m3 ha−1 STRUCTURE_VOLUME_AVG Average

    20910

    数据分析EPHS(4)-使用Excel和Python计算数列统计值

    也可以在公众号后台回复 “iris” 下载相应数据。 2、使用Excel计算统计值 咱们一个个来哈,在使用过程中还是学到了很多东西的,如果你都会了,也建议你看一下,嘻嘻!...2.1 最大值 & 最小值 在Excel统计一列或者指定单元格区间的最大值或最小值,直接使用max和min函数即可: =MAX(A2:A151) =MIN(A2:A151) 统计结果如下: ?...2.3 样本标准差 VS 总体标准差 在Excel统计一列或者指定单元格区间的标准差,可就没那么简单了,excel里面共有四个方法: ?...2.3 中位数 在Excel统计一列或者指定单元格区间的中位数,直接使用MEDIAN函数即可: =MEDIAN(A2:A151) 中位数的计算方法,如果数据量的个数为奇数的话,就是中间的一个数,如果数据量个数为偶数个的话...= feature1array.max() min_value_array = feature1array.min() avg_value_array = feature1array.mean()

    2.4K20

    通俗易懂的学会:SQL窗口函数

    聚合函数,如sum. avg, count, max, min等 因为窗口函数是对where或者group by子句处理后的结果进行操作,所以窗口函数原则上只能写在select子句中。...) as current_max, min(成绩) over (order by 学号) as current_min from 班级表 得到结果: 有发现什么吗?...聚合函数作为窗口函数,可以在每一行的数据里直观的看到,截止到本行数据,统计数据是多少(最大值、最小值等)。同时可以看出每一行数据,对整体统计数据的影响。...: 1) 专用窗口函数,比如rank, dense_rank, row_number等 2) 聚合函数,如sum. avg, count, max, min等 2.窗口函数有以下功能: 1)同时具有分组...(partition by)和排序(order by)的功能 2)不减少原表的行数,所以经常用来在每组内排名 3.注意事项 窗口函数原则上只能写在select子句中 4.窗口函数使用场景 1)业务需求“

    63010

    数据科学 IPython 笔记本 9.6 聚合:最小、最大和之间的任何东西

    NumPy 具有内置的快速的聚合函数,可用于处理数组;我们将在这里讨论和演示其中的一些内容。 对数组中的值求和 作为一个简单的例子,考虑计算数组中所有值的总和。...只要有可能,请确保在 NumPy 数组上运行时,使用这些聚合的 NumPy 版本!...其中一些NaN安全的函数直到 NumPy 1.8 才被添加,所以它们在旧的 NumPy 版本中不可用。...示例:美国总统的平均身高是多少? NumPy 中可用的聚合对于汇总一组值非常有用。举个简单的例子,让我们考虑所有美国总统的身高。...此数据位于president_heights.csv文件中,该文件是一个简单的逗号分隔的标签和值的列表: !

    51030
    领券