我每秒都会将传感器数据写入到influxdb数据库中。在grafana中显示每周、每月或每年的摘要相当慢,因为它需要查询数千个值。 为了加快速度,我正在考虑使用一个cron作业来运行如下查询 select mean(sensor1) into data_avg_1h from data where time > start and time <= end group by time(1h)
select mean(sensor1) into data_avg_1d from data where time > start and time <= end group
我想知道在R数据帧中for循环是如何工作的。这不是一个可重复的例子,但我想知道这个概念是否可行。如果df有一个日期、ID、数量和4个变量,我可以循环这些列吗?我需要从Var1列中删除NA行到Var4中,根据Amount列创建一个“权重向量”,然后计算加权平均值。
a<- names(df)
a<- a[4:7]
a
[1] "Var1" "Var2" "Var3" "Var4"
#df has Date, ID, Amount ,Var1, Var2, Var3, Var4
for(i in a) {
N
假设我有一个数据集,并使用matplotlib绘制了该数据集的直方图。
n, bins, patches = plt.hist(data, normed=1)
如何使用hist()返回的n和bins值计算标准差?我现在这样做是为了计算平均值:
s = 0
for i in range(len(n)):
s += n[i] * ((bins[i] + bins[i+1]) / 2)
mean = s / numpy.sum(n)
这似乎工作得很好,因为我得到了相当准确的结果。但是,如果我尝试像这样计算标准差:
t = 0
for i in range(len(n)):
t += (b