圆周率π是一个无理数，没有任何一个精确公式能够计算π值，π的计算只能采用近似算法。国际公认采用蒙特卡洛方法计算。蒙特卡洛(Monte Carlo)方法，又称随机抽样或统计试验方法。...当所求解问题是某种事件出现的概率，或某随机变量期望值时，可以通过某种“试验”的方法求解。简单说，蒙特卡洛是利用随机试验求解问题的方法。 首先构造一个单位正方形 和 1/4圆。...随机点数量越大，得到的π值越精确。 ? 由于DARTS点数量较少，π的值不是很精确。通过增加DARTS数量继续试验，同时，运行时间也逐渐增加。 ? ?...代码及执行结果 以上是Python语言编写的程序，运行较慢。采用Fortran语言编写程序，会快很多，以下是抛洒不同的点，程序运行时间比较。 ?...蒙特卡洛方法提供了一个利用计算机中随机数和随机试验解决现实中无法通过公式求解问题的思路。它广泛应用在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域。
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 如果有一个依赖于一些计算慢的资源的用户定义函数，可能希望该用户定义函数在大多数情况下只返回其占用的单元格中最后一次计算得到的值，并且只偶尔使用计算慢的资源...有几种方法可以获得先前为用户定义函数计算的值，它们各有优缺点。...使用XLM或XLL函数传递先前的值到用户定义函数 使用XLM或XLL技术，可以创建非多线程命令等效函数来检索先前的值。...然后，可以使用它将先前的值传递给用户定义函数。...小结 有几种方法可以从VBA用户定义函数的最后一次计算中获取先前的值，但最好的解决方案需要使用C++ XLL。
在业务开发中，经常会遇到输入的值为NULL 但是实际上我们需要代入默认值的问题，而通常的处理方法是，在字段加入默认值设置，让不输入的情况下，替换NULL值，同时还具备另一个字段类型转换的功能。...1 默认值取代NULL 2 处理程序可选字段的值为空的情况 3 数据转换和类型的转换 下面我们看看如何进行实际中的相关事例 事例1 程序中在需要两个字段进行计算后，得出结果进行展示，比如买一送一，或买一送二...这里采用了coalesce 函数，在 sell_discount 为NULL的情况下，则我们用1来替代这个值，保证最终计算的逻辑结果是正确的。...实际上，如果在设计表的时候，给这个字段的默认值为1 ,也可以解决这个问题，但是如果早期未做处理，上线后数据量较大，也可以用coalesce 来解决这个问题，并且使用这个函数是灵活的，后面NULL 可以替代的值也是你可以随意指定的...COALESCE可以与其他条件逻辑(如CASE)结合使用，这基于特定条件或标准对NULL值进行更复杂的处理。通过利用COALESCE的灵活性并将其与条件逻辑相结合，您可以实现更复杂的数据转换和替换。
为啥要替换值？ 替换的原因有很多。比如，错别字的纠正；比如，数据的清洗；再比如，空值的映射。 如何做？ 我们使用FME来完成各种替换，针对单个字符串，可以使用StringReplacer转换器来完成。...StringReplacer转换器是一个功能强大的转换器，通过这个转换器，可以很方便的完成各种替换，甚至是将字段值映射为空。...曾经在技术交流群里有个朋友提出：要将shp数据所有字段中为空格的值，批量改成空值。...针对这个需求，我尝试了以下几种解决方式： StringReplacer转换器 针对这种需求，在没拿到数据的时候，我用Creator转换器造了数据， 首先想到了是StringReplacer转换器，我进行了如下图所示的设置...总结 StringReplacer转换器，适用于单个字段的指定值映射。在进行多个字段替换为指定值的时候没什么问题，但是在正则模式启用分组的情况下，就会出错。
连续值和缺省值的处理 ---- 决策树模型 决策树基于“树”结构进行决策 每个“内部结点”对应于某个属性上的“测试” 每个分支对应于该测试的一种可能结果(即该属 性的某个取值) 每个“叶结点”对应于一个...(image-43a3a6-1530459814769)] 1.1 连续值处理 如果数据中有连续值，如何处理? [图片上传失败......(image-28aba0-1530459814769)] 1.2 缺省值处理 现实应用中，经常会遇到属性值“缺失”(missing)现象 只使用没有缺失值的样本/属性?...会造成数据的极大浪费 如果使用带缺失值的样例，需解决几个问题: 基本思路: 样本赋权，权重划分 分辨西瓜的例子 仅通过无缺失值的样例来判 断划分属性的优劣 有缺失值的西瓜数据集 [图片上传失败......缺失值处理 样本赋权，权重划分
1、R中重复值的处理 unique函数作用：把数据结构中，行相同的数据去除。...<- unique(data) 重复值处理函数：unique，用于清洗数据中的重复值。...2、R中缺失值的处理 缺失值的产生 ①有些信息暂时无法获取 ②有些信息被遗漏或者错误处理了 缺失值的处理方式 ①数据补齐（例如用平均值填充） ②删除对应缺失值（如果数据量少的时候慎用） ③不处理 na.omit...<- na.omit(data) 3、R中空格值的处理 trim函数的作用：用于清除字符型数据前后的空格。...'); library(raster); #空格值处理 new_data <- trim(data) 注意install.packages('raster', repos='http://cran.r-project.org
众所周知，π=圆的周长与直径的比值。所以，我们可以使用这个推出来的公式来计算π。...但此时，π是个未知数，所以我们无法知道周长 所以这个方法行不通，这个博客结束 （纯属娱乐） 我们没有了π就无法精确地计算圆的周长，但我们可以计算多边形的周长，随着多边形的变数越来越多，其形状也就越来越像个圆...此时测量出多边形所对应圆的直径，并计算出其与多边形周长的比值就可以得到一个近似π的数了。...，通过这6行代码，Python计算出的结果是 3.1415926673989393。...可能有人就会说了：你这个计算结果不对啊，明明是3.1415926535897932...的，怎么从小数点后7位就错了？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Windows Ctrl + Shift + F 全局查找 Ctrl + Shift + R 全局替换 Ctrl + F 当前文件查找 Ctrl + R 当前文件替换 MAC command...+ F 全局查找 command + R 全局替换 快捷键无响应，可能是和其他运行中的软件热键冲突 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/175276.html
p值的计算，R语言和python的实现 今天来说说频率中假设检验要依赖的评估指标：p值，对，你也许很清楚的知道它表达的意思，但是它是怎么算得的呢？不知道你是否知道呢？...这次将介绍几种分布计算p值的方法（套路）。 这里以两样本均值的假设检验为例来说明。...要介绍的分布有： 正态分布 t分布 设两样本分别为XX和YY，基于中心极限定理，无论XX和YY属于什么分布，只要样本量足够大，它们的均值服从正态分布。.../67640775 p值是说在原假设成立的条件下，原假设发生的概率，若是p值小于0.05，发生概率小于0.05时，认为是小概率发生了，即是差异性显著，拒绝原假设。...公式： 双边假设的p值： p=P(z<−|x¯−y¯S2xn+S2ym−−−−−−−√|) p = P( z < -| \frac{ \overline{x} - \overline{y
http://localhost:62683/youli/product.htm#0 alert(GetRequest()); //获取#号值 function GetRequest() {
1.获得key对象的hashcode 首先调用key对象的hashcode() 方法，获得key的hashcode值 2.根据hashcode计算出hash值（要求在[0，数组长度-1]区间）...hashcode是一个整数，我们需要将它转化成[0，数组长度-1]的范围，我们要求转化后的hash值尽量均匀地分布在[0，数组长度-1]这个区间，减少“hash冲突” 1.一种极端简单和低下的算法是...： hash值-hashcode/hashcode； 也就是说，hash值总是1，意味着，键值对对象都会存储到数组索引1位置，这样就形成了一个非常长的链表，相当于没存储一个对象都会发生“hash冲突”，...2.一种简单和常用的算法是(相除取余算法) hash值=hashcode%数组长度 这种算法可以让hash值均匀分布在[0，数组长度-1]的区间，但是，这种算法由于使用了“除法”，效率低下，jdk后来改进了算法...，首先约定数组长度必须为2的整数幂，这样采用位运算即可实现取余的效果：hash值=hashcode&（数组长度-1）。
将数据集中不含缺失值的变量（属性）称为完全变量，数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量，Little 和 Rubin定义了以下三种不同的数据缺失机制： 1）完全随机缺失（Missing Completely...EM算法是一种在不完全数据情况下计算极大似然估计或者后验分布的迭代算法。...多重填补方法分为三个步骤：;为每个空值产生一套可能的填补值，这些值反映了无响应模型的不确定性；每个值都被用来填补数据集中的缺失值，产生若干个完整数据集合。...多重插补方法分为三个步骤：①为每个空值产生一套可能的插补值，这些值反映了无响应模型的不确定性；每个值都可以被用来插补数据集中的缺失值，产生若干个完整数据集合。...它寻找之间具有最大相关性的两个属性，其中没有遗失值的一个称为代理属性，另一个称为原始属性，用代理属性决定原始属性中的遗失值。这种基于规则归纳的方法只能处理基数较小的名词型属性。
数据集缺少值？让我们学习如何处理： 数据清理/探索性数据分析阶段的主要问题之一是处理缺失值。缺失值表示未在观察值中作为变量存储的数据值。...方法2： 然后，您可以在此变量与数据集中的其他变量之间运行t检验和卡方检验，以查看此变量的缺失是否与其他变量的值有关。...使用在训练集中找到的n个最近邻居的平均值估算缺失值。您可以在运行imputer时提供n_neighbors的值。K近邻可以预测定性和定量属性 例如：您具有以下带有3个变量的数据。...KNN插补可用于处理任何类型的数据，例如连续数据，离散数据，有序数据和分类数据。 链式方程的多重插补（MICE）： 多重插补涉及为每个缺失值创建多个预测。...Hot-Deck插补 Hot-Deck插补是一种处理缺失数据的方法，其中，将每个缺失值替换为“相似”单元观察到的响应。
使用内置的 Pandas 方法进行高级数据处理和字符串操作 Pandas 库被广泛用作数据处理和分析工具，用于从数据中清理和提取特征。 在处理数据时，编辑或删除某些数据作为预处理步骤的一部分。...为此，Pandas 提供了多种方法，您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的列。 在这篇文章中，让我们具体看看在 DataFrame 中的列中替换值和子字符串。...当您想替换列中的每个值或只想编辑值的一部分时，这会派上用场。 如果您想继续，请在此处下载数据集并加载下面的代码。...replace 方法，然后将我们想要替换的值作为第二个参数传递。...但是，在想要将不同的值更改为不同的替换值的情况下，不必多次调用 replace 方法。相反，可以简单地传递一个字典，其中键是要搜索的列值，而值是要替换原始值的内容。下面是一个简单的例子。
例题描述Excel 文件中有下图所示的 3 个片区数据 (不同颜色标明)。...现在要算出1-12对应的一列数据，计算规则：在片区3中依次查找1-12，找到后在片区1对应位置取数，如果是0则取片区2同位置的数，如果是1则取F+当前查找数。...2.conj()(k),""F""/~)])",A1:B6,C1:D6,E1:F6)如图：简要说明：循环1-12，先在片区3中查到当前循环数的位置序号k，返回当前数和如果片区1中k位置的数是0则取片区2...中k位置的数，否则取F+当前数。
computed 监控的数据在 data 中没有声明 computed 不支持异步，当 computed 中有异步操作时，无法监听数据的变化 computed 具有缓存，页面重新渲染，值不变时，会直接返回之前的计算结果...，不会重新计算 如果一个属性是由其他属性计算而来的，这个属性依赖其他属性，一般使用 computed computed 计算属性值是函数时，默认使用get方法。...set(val){ } } }, 3.2、对于 watch 监测的数据必须在 data 中声明或 props 中数据 支持异步操作 没有缓存，页面重新渲染时，值不改变时也会执行 当一个属性值发生变化时...，就需要执行相应的操作 监听数据发生变化时，会触发其他操作，函数有两个参数： immediate ：组件加载立即触发回调函数 deep：深度监听，主要针对复杂数据，如监听对象时，添加深度监听，任意的属性值改变都会触发...注意：对象添加深度监听之后，输出的新旧值是一样的。 computed 页面重新渲染时，不会重复计算，而 watch 会重新计算，所以 computed 性能更高些。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 df.dropna()函数用于删除dataframe数据中的缺失数据，即 删除NaN数据....参数说明： Parameters 说明 axis 0为行 1为列，default 0，数据删除维度 how {‘any’, ‘all’}, default ‘any’，any：删除带有nan的行；all...：删除全为nan的行 thresh int，保留至少 int 个非nan行 subset list，在特定列缺失值处理 inplace bool，是否修改源文件 测试： >>>df = pd.DataFrame...NaN NaT 1 Batman Batmobile 1940-04-25 2 Catwoman Bullwhip NaT 只保留至少2个非NA值的行...toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25 2 Catwoman Bullwhip NaT 从特定列中查找缺少的值
这系列将介绍Pandas模块中的Series，本文主要介绍： 过滤Series的值 单条件筛选 多条件筛选 Series缺失值的处理 判断value值是否为缺失值 删除缺失值 使用fillna()填充缺失值...Series~Series的切片和增删改查 a 过滤Series的值 我们可以通过布尔选择器，也就是条件筛选来过滤一些特定的值，从而仅仅获取满足条件的值。...以及or必须使用对应的符号来表示，and用&，or用|来表示； 使用多条件的时候，为了避免出错，在每个条件上最好加上括号； ?...b Series缺失值的处理 判断Value值是否为缺失值，isnull()判断series中的缺失值以及s.notnull()判断series中的非缺失值； 删除缺失值 使用dropna()； 使用...有两种方式判断： s.isnull()判断s中的缺失值； s.notnull()判断s中的非缺失值； # 缺失值的地方为True print("-"*5 + "使用s.isnull判断" + "-"
1.问题引入 阶乘是基斯顿·卡曼（Christian Kramp，1760～1826）于 1808 年发明的运算符号，是数学术语。...一个正整数的阶乘（factorial）是所有小于及等于该数的正整数的积，并且0的阶乘为1。自然数n的阶乘写作n!。1808年，基斯顿·卡曼引进这个表示法。 亦即n!=1×2×3×...
前言: 在数据科学和分析领域，了解数据的基本统计值是至关重要的。Python这个强大而灵活的编程语言为我们提供了丰富的工具和库，使得计算数据的基本统计值变得异常简便。...无论你是数据科学家、工程师还是学习Python的初学者，这篇博客将为你提供有价值的知识，帮助你在数据处理的旅程中更上一层楼。...方差越大，数据点越分散；方差越小，数据点越集中。在Python中，可以使用NumPy库的var函数来计算方差。...: 与平均数不同，中位数是将数据集按大小排序后位于中间位置的值。...中位数对于数据集中存在极端值（离群值）时更为稳健，因为它不受异常值的影响。在Python中，可以使用NumPy库的median函数来计算中位数。
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