大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 计算平均值 【问题描述】 从键盘输入三个整数，分别存入x,y,z三个整型变量中，计算并输出三个数的和以及平均值。...【输出形式】 在屏幕上分两行显示结果： 第一行为三个数的和，整数形式输出； 第二行为三个数的平均值，浮点数形式输出，小数点后保留两位小数。...【输入样例】 3 2 3 【输出样例】 8 2.67 【样例说明】 3、2、3的和为8，所以第一行输出8； 第二行输出3、2、3的平均值2.67（保留两位小数）。
1 问题 如何使用python写一个简单的求平均值计算机。 2 方法 利用while循环做用户输入，使用户可多输入数字，按q可退出程序。 代码清单 1 print('我是一个求平均值的计算机。')...put_number = input('请输入数字,扣q终止程序:')if count == 0: result = 0else: result = total / countprint(f'您输入的数的平均值为...{result}') 3 结语 用while循环制作一个求平均值的计算机。...记得单独写一个当直接按q终止程序的情况，以免程序出错。
目的：应武大-气候的一位同学写的一个小功能的函数 原始 掩膜后 第一步导入需要的两个库 import shapefile from matplotlib.path import Path 第二步读取...shpfile的边界信息 shpFilePath = "ThreeRiversPlainAsOne/ThreeRiversPlainAsOne.shp" listx=[] listy=[] test =...size的二维数组 buffer_array.resize(lon.shape) 第七步将区域外的数值设置为缺失值，注意~为反函数 T2 = np.where(buffer_array, T2, np.nan...) #T2 = np.where(~buffer_array, T2, np.nan) 第八步求取上述第七步中T2最大值、最小值、平均值、求和等等 tmp = np.nanmax(T2) tmp =...np.nanmin(T2) tmp = np.nanmean(T2) tmp = np.nansum(T2) 整体写下来，最大的收获还是以前的心得---如何玩转数组。
python求平均值的方法：首先新建一个python文件；然后初始化sum总和的值；接着循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值；最后利用“总和/数量”的公式计算出平均数即可。...本文操作环境：Windows7系统，python3.5版本，Dell G3电脑。 首先我们先来了解一下计算平均数的IPO模式. 输入：待输入计算平均数的数。...处理：平均数算法 输出：平均数 明白了程序的IPO模式之后，我们打开本地的python的IDE工具，并新建一个python文件，命名为test6.py....打开test6.py,进行编码，第一步，提示用户输入要计算多少个数的平均数。【推荐：python视频教程】 第二步，初始化sum总和的值。...注意，这是编码的好习惯，在定义一个变量的时候，给一个初始值。 第三步，循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值。 最后，计算出平均数，并输出，利用“总和/数量”的公式计算出平均数。
最近一个学弟在在进行数据分析时，经常需要计算不同时间窗口的滚动平均线。当数据是多维度的，比如包含多个股票或商品的每日价格时，我们可能需要为每个维度计算滚动平均线。...这意味着，如果我们想为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，我们需要编写一个自定义函数，该函数可以接受一个时间序列作为输入，并返回一个包含多个滚动平均线的DataFrame。...然后，使用groupby和apply方法，将my_RollMeans函数应用到每个分组对象中的每个元素。这样，就可以为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，并避免数据维度不匹配的问题。...滚动平均线（Moving Average）是一种用于平滑时间序列数据的常见统计方法。它通过计算数据序列中特定窗口范围内数据点的平均值，来消除数据中的短期波动，突出长期趋势。...这种平滑技术有助于识别数据中的趋势和模式。滚动平均线的计算方法是，对于给定的窗口大小（通常是时间单位），从数据序列的起始点开始，每次将窗口内的数据点的平均值作为平均线的一个点，并逐步向序列的末尾滑动。
假如你手上有100000张v26h8的ndvi，modis数据，这时候你想知道他们平均的结果。。。改使用如下代码。。。。...，列，投影等信息，所有的源文件这些信息都是一致的 print ('rows and cols is '),rows,cols filesum = [[0.0]*cols]*rows #栅格值和...，二维数组 average= [[0.0]*cols]*rows# 存放平均值，二维数组 filesum=np.array(filesum)#转换类型为np.array average...filepath = os.path.join(dirpath,filename) purename = filename.replace('.tif','') #获得除去扩展名的文件名...幅图像数据存入filedata中 count+=1 np.add(filesum,filedata,filesum) #求13幅图像相应栅格值的和
本文介绍Python扩展库numpy的函数average()的用法。...>> 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
一、python中的“=”、“numpy.copy”、“copy.deepcopy” 这个是关于在python中赋值的小坑，给大家看看下面的几个例子，大家应该就明白了。...',b) print('改变后的a',a) 二、python中的“np.nanmean”、“xarray.mean” 这个呢，是python中求平均值的小坑(当计算的数据中存在nan值时会出现)。...)), ("lon", np.array([1,2,3]))], ) ds = da.to_dataset(name="temp") ds['temp'] 接着我们先来看一下正确计算的平均值是多少...(也就是这五个数加起来的平均值)。...即由于存在nan值，所以计算时候分母发生了变化，导致分步计算的结果与正确计算结果之间出现偏差。如果没有nan值的话，这几种计算方法得到的结果就会一致。
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...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...weights), 1) # 不使用numpy写法2 round(sum([j[0]*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...wt”的平均值为： Date 01/01/2012 0.791667 01/02/2012 0.722222 dtype: float64 或者，也可以定义函数： def grouped_weighted_avg
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...原理 创建两个div嵌套在一起 外层的div设置固定宽度和overflow：scroll 滚动条的宽度=外层div的offsetWidth-内层div的offsetWidth 实现代码 /** *...获取滚动条的宽度 */ getScrollWidth() { const scroll = document.createElement("div"); const scrollIn
参考链接： 如何在Python的一行中从用户输入多个值 学习了Python相关数据类型，函数的知识后，利用字符串的分割实现了输入任意多个数据，并计算其平均值的小程序。...思路是接收输入的字符串，以空格为分隔符，将分割的数据存入列表（lst1）中，将lst1中的数据转存入另一个空列表（lst）中，转存时将字符串转化为整型，从而利用函数求出lst中数的和、平均值，是Python...代码如下： print("-----求平均值，可输入任意多个数-------") lst = [] #定义一个空列表 str = raw_input("请输入数值，用空格隔开:") lst1 = str.split...+= x return s def average(list): "对列表数据求平均值" avg = 0 avg = sum(list)/(len(list)*1.0...:21 32 45 65 avg = 47.333333 ***Repl Closed*** 此程序不光可以运算平均值，可以应用于一切需要多个数据输入（在一行内完成）的程序中，是一个小模块。
在python中不同的异常可以用不同的类型（python中统一了类与类型，类型即类）去标识，不同的类对象标识不同的异常，一个异常标识一种错误 AttributeError #试图访问一个对象没有的树形...#Python代码非法，代码不能编译(个人认为这是语法错误，写错了） TypeError #传入对象类型与要求的不符合 UnboundLocalError #试图访问一个还未被设置的局部变量...： python解释器去执行程序，检测到了一个错误时，触发异常，异常触发后且没被处理的情况下，程序就在当前异常处终止，后面的代码不会运行 #一个简单得例子, >>> Print("Hello World...python特定的语法结构捕获异常 #异常捕获 单个分支 try: 逻辑代码（被捕获得内容） except 异常类型： 检测到异常，就执行这个位置的逻辑 # 多个分支捕获 #..., 结果为raise一个AssertionError出来 用sys模块回溯最后的异常 当发生异常时Python会回溯异常，给出大量的提示，可能会给程序员的定位和纠错带来一定的困难，这是可以使用sys模块回溯最近一次异常
Python 环境：Python 2.7.12 x64 IDE ： Wing IDE Professional 5.1.12-1 题目： 求数组元素的平均值 #求数组元素的平均值 a=[1,4,8,10,12
gl.getUniformLocation(iter_program, "u_b"); gl.uniform1i(location, 0); 纹理其实就是2D/1D数组，甚至可以存储高精度浮点数，比如温度场中的温度值...（其中下图1D非稳态导热计算发散，调小时间步长后重新计算，结果收敛！）...《(计算)流体力学》中的几个小程序，可在微信中点击体验： Blasius偏微分方程求解速度边界层 （理论这里） 理想流体在管道中的有势流动 （源码戳这） 涡量-流函数法求解顶驱方腔流动...《(计算)流体力学》相关的几个小程序演示动画如下： ?...LBM(=Lattice Boltzmann Method)计算得到的圆柱绕流“卡门涡街”演示（由于网格较少，分辨率低，圆柱近乎正方形）： ?
前不久收到清华大学出版社赠送的《深入浅出Python量化交易实战》一书，也答应了出版社要写一些读书笔记，今天就来交作业了。...根据书中的内容，我自己也做了一点改进的工作——用Python绘制出股价的5日均线和20日均线。众所周知，5日均线是短线交易的生死线，而20日均线是中长线趋势的分水岭。...因此，基于这两条均线，可以设计出一些简单的交易策略。...能够看到最早的数据到2021年的10月8日： 然后我开始添加5日和20日均线 price['ma5'] = price['Adj Close'].rolling(5).mean() price['ma20...如果大家对类似的内容感兴趣，不妨也阅读一下这本《深入浅出Python量化交易实战》。我个人感觉跟着代码敲一敲，自己动手改进一下，还是很有乐趣的。
第1章 异常处理： 1.1什么是异常？ 异常时程序发生错误的信号，一旦程序出错机会产生一种类型的异常， 1.2为什么要处理异常？ 为了保证程序的健壮性 1.3怎么处理异常？...语法错误：程序运行前就应该解决 逻辑错误：try…except 1.4五种异常处理语法： 异常处理一： try: print(x) print('hello') l=[1,2,3] ...异常处理二： try: # print(x) print('hello') l=[1,2,3] l=[0] dic={'x':111} dic['e'] except...1,2,3] l=[0] dic={'x':111} dic['e'] except (NameError,IndexError,KeyError)as e: print(e) 异常处理四...: print('name error') except IndexErroras e: print('index error') except Exceptionas e: print(e) 异常处理六
一、异常与错误Python机制设置了异常机制。异常指的是运行时程序遇到的可以被捕捉的错误。程序捕捉了异常，而不至于让程序运行错误而crash。异常增强了程序的运行可靠性。...二、异常的分类2.1 自定义异常异常的基类Exception，一般我们继承Excpetion类来自定义异常类。自定义异常类往往只提供一些属性保持简单，运行程序提取有关错误的信息。...大多数异常命名都以 “Error” 结尾，类似Python标准提供异常的命名。...完整的Python的Excpetion见下图：BaseException ├── BaseExceptionGroup ├── GeneratorExit ├── KeyboardInterrupt ├...except 子句可以用带圆括号的元组来指定多个异常。此外try除了except还可以带else。捕获异常的优先级分别是各个的except从上到下去比对。且认为派生类异常会等于基类异常。
python提供了两个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误。你可以使用该功能来调试python程序。异常处理: 本站Python教程会具体介绍。...StopIteration迭代器没有更多的值GeneratorExit生成器(generator)发生异常来通知退出StandardError所有的内建标准异常的基类ArithmeticError所有数值计算错误的基类...异常即是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，影响了程序的正常执行。一般情况下，在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。异常是Python对象，表示一个错误。...如果当try后的语句执行时发生异常，python就跳回到try并执行第一个匹配该异常的except子句，异常处理完毕，控制流就通过整个try语句（除非在处理异常时又引发新的异常）。...最后一个参数是可选的（在实践中很少使用），如果存在，是跟踪异常对象。实例一个异常可以是一个字符串，类或对象。 Python的内核提供的异常，大多数都是实例化的类，这是一个类的实例的参数。
该平台是根置于架平存储设备搭建而成，建设中最突出的问题是如何发现并调度异常计算点，本文从cpi的角度来介绍弹性平台的解决之道。...下图为计算测试的cpi值与延时的趋势图（存在噪点）： 三、业务建模 弹性平台采用异常CPI检测算法，使用cpi值监控业务运行状况，运营中捕获cpi异常点。...cpi检测算法：监控正常运行的各种程序指标数据，将数据计算一个模型，通过模型的正常范围衡量实时运行的cpi值，超出范围，则为捕捉异常点。...综上，弹性平台监控存储引擎的cpi标准差，当偏差超过限定的范围，即为异常计算点，平台执行调整或调度操作。...动态调整 监控到cpi异常，平台优先调低AI计算的quota值，调整采用“乘性减 加性增”策略，将quota值降一半，限制AI容器的cpu时间片分配，若一段时间内，cpi监控未检测到异常，平台加性恢复AI
简介 因为服务器放房间里面，我嫌吵，就通过ipmi把风扇调小了，但是我又怕以后服务运转的过多，cpu温度会过高出问题，所以就写了一个简单的温度控制脚本 代码 import subprocess import...universal_newlines=True) a = re.findall(r'\d+ degrees C',cheild) b = re.findall(r'\d+',str(a)) print('服务器温度...,shell=True,universal_newlines=True) else: print('正常') #### 最后 说一下上面的脚本变量命名有点傻逼，哈哈，一个因为英语不咋地，最重要的是我不知道怎么命名
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