System.out.println(num); } } 运行结果： 3.1415926536 3.14159 3.14159 方法二：使用DecimalFormat，注意DecimalFormat一般用来在显示或者其它情况下使用
R语言中对小数点的位数的设置 经常用数据分析，有时不同的文件的小数位数不一样，但是我们可以让它们的位数保持一致的，下面的介绍就是设置小数位数。...> a=0.234333323#9位 > a [1] 0.2343333 下面开始设置下 > options(digits=3) > a=0.34434434#8位 > a [1] 0.344 看最大的位数...options(digits=22) > options(digits=23) Error in options(digits = 23) : 'digits'参数不对，可用0...22 从上面知道，最多是22位的，...> a = 0.111222333444555666777888999#27位 > options(digits=22) > a [1] 0.11122233344455566 是的，它的最大位数是22
} 方式二： { java.text.DecimalFormat df = new java.text.DecimalFormat("#.00"); df.format(你要格式化的数字...表示 小数点前任意位数 2 表示两位小数 格式后的结果为f 表示浮点型 方法四（四舍五入）： { double f = 111231.5585; BigDecimal b = new...小数点后补0 如果float num = 3.14f; 现在需要保留5为小数。...这里要知道一点，不管是Float类型还是Double类型，他们都是不会记住小数位数的，而BigDecimal就可以记住。...而且这种需求我们肯定是用String来记录，因为在UI显示肯定是要转换为String类型的。
js 中数字小数点末尾的0显示与否 不显示0 显示0（数字格式化） 不显示0 我们先来看一道例题，然后围绕其展开“零”的讨论： 问题：得到一个随机数组成的数组，数组长度为10 结果类似于：[0.243..., 0.162, 0.701, 0.501…] // 此处封装了一个获取随机数的函数，由于Math.floor()能获取min，无法获取max function getRandom(min, max)...() }); console.log(newArr); 输出： 小结：上面三种方法最终获取的数字都是number类型（都省略了末尾的0）；由此可以看出，想得到保留小数点末尾0的数字，只能将其数字格式化...显示0（数字格式化） 下面是通过格式化方法显示小数点末尾末尾的0 ，最终获取的数字是string类型 /** * 格式化数字，保留小数点后末尾的0 * @param {Number} value 需要格式化的小数...* @param {Number} fixed 需要显示的小数位数 * @param {String} return 返回的格式化小数 */ function formatNumberShowZero
1.floor — 舍去法取整 floor ($value ) 返回不大于 value 的下一个整数，将 value 的小数部分舍去取整。...echo floor(4.3);// 4 echo floor(3.999);//3 2.ceil — 进一法取整 ceil ( $value ) 返回不小于 value 的下一个整数，value 如果有小数部分则进一位...echo ceil(4.3);//5 echo ceil(3.9999);//4 3、round — 四舍五入取整 以小数点分界 echo round(4.3);//4 echo round(3.999
题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...> right = new PriorityQueue(); public void setN(int n) { N = n; } /* 当前数据流读入的元素个数...void insert(Integer val) { /* 插入要保证两个堆存于平衡状态 */ if (N % 2 == 0) { /* N 为偶数的情况下插入到右半边...* 因为右半边元素都要大于左半边，但是新插入的元素不一定比左半边元素来的大， * 因此需要先将元素插入左半边，然后利用左半边为大顶堆的特点，取出堆顶元素即为最大元素，此时插入右半边
题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。...两个堆实现思路 为了保证插入新数据和取中位数的时间效率都高效，这里使用大顶堆+小顶堆的容器，并且满足： 1、两个堆中的数据数目差不能超过1，这样可以使中位数只会出现在两个堆的交接处； 2、大顶堆的所有数据都小于小顶堆...new Double((minHeap.peek() + MaxHeap.peek())+"")/2:new Double(MaxHeap.peek()+""); } 方法二:普通排序,找中位数时候如果奇数直接返回
题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。 解题思路 我们可以将数据排序后分为两部分，左边部分的数据总是比右边的数据小。...那么，我们就可以用最大堆和最小堆来装载这些数据： 最大堆装左边的数据，取出堆顶（最大的数）的时间复杂度是O(1) 最小堆装右边的数据，同样，取出堆顶（最小的数）的时间复杂度是O(1) 从数据流中拿到一个数后...，先按顺序插入堆中：如果左边的最大堆是否为空或者该数小于等于最大堆顶的数，则把它插入最大堆，否则插入最小堆。...要获取中位数的话，直接判断最大堆和最小堆的size，如果相等，则分别取出两个堆的堆顶除以2得到中位数，不然，就是最大堆的size要比最小堆的size大，这时直接取出最大堆的堆顶就是我们要的中位数。
有任何想要讨论和学习的问题可联系我：zhuyc@vip.163.com。 发布文章的风格因专栏而异，均自成体系，不足之处请大家指正。 小数在内存中是如何存储的？...，移动小数点的位数将会被记录在指数部分中。...为了能够透彻的理解十进制小数转化存储在内容中的过程，我们还需要了解一个概念：阶码。 二、阶码（指数） 1....定点小数 在早期计算机中，为了节省硬件资源，阶码P的值是被固定的，那么小数的表示形式也同时被固定了。规定第一位为符号位，小数点固定在第一位后面，这种小数是纯小数，被称为定点小数。...此时小数点右侧的位数为51位，这些将会被存放在尾数部分，如果使用double类型可以将数据全部记录，但是如果使用float类型，由于尾数部分只有23位，所有只能记录部分的数据，误差也就产生了！
在浮点数运算中，总会有误差的，这一点在下面会显示出来。要解决浮点数运算的误差问题，decimal所创建的小数类型，则是一种比较好的选择。 float类型 用浮点数运算，好处是方便、而且速度快。...浮点数会给出你所声明的数字的近似值。例如，如果输出的是带有18位小数的0.1，我实际上得到的不是0.1，而是一个近似值。...这个过程中的代码可能令人困惑，如下所示： >>> .1 + .1 + .1 == .3 False >>> .1 + .1 + .1 0.30000000000000004 直观地说，这个加法是有意义的...如果把前面示例中的浮点数改为小数类型，看看效果如何： >>> from decimal import Decimal >>> print(f"{Decimal('0.1'):.18f}") 0.100000000000000000...>>> from decimal import Decimal >>> Decimal(0.01) == Decimal("0.01") False 在本例中，我们期望这些小数值相等，但由于浮点数的精度问题
oracle中输入0.1查出的时候是.1,现在想把结果格式化成varchar2，格式化成0.10，保留两位精度。...先拿大于1的数试验，没问题 SQL> select to_char(1.1,'99999999.99') from dual; TO_CHAR(1.1, ------------ 1.10...select to_char(.12,'fm999999.99') from dual; TO_CHAR(.1 ---------- .12 但是对于上面的两种方法，仔细琢磨一下，会发现 差别还是很大的。...from dual; '>>'||TO_CHAR '>>'||TO_CHA ------------- ------------ >>123.1> 123.10<< 第二种会有隐式的分隔...所以根据具体的需要还是要区别对待， 默认保险起见还是用如下的方式 SQL> select to_char(.1,'fm9999999990.00') ,length(to_char(.1,'fm9999999990.00
关于求解中位数，我们知道在Python中直接有中位数处理函数（mean)，比如在Python中求解一个中位数，代码很简单。...) 在hive中没有直接提供相关的mean函数，但官方提供了两个UDAF，percentile和percentile_approx。...也就是说，真正的中位数只能用percentile来计算，输入需要为整数类型，使用percentile_approx（输入为浮点型）计算得到的并不是真正的中位数，也就是所说的近似中位数，经过大量数据验证，...有时候这个近似中位数和真正的中位数差别还是很大的。...如何对有小数的数据求取中位数呢？ 可以把小数转换为整数，然后再求取中位数（如先✖️乘10000） sparksql中也是如此求取中位数的，赶快去试一试吧！
待预测的四分位数(百分位数)在列中为[0.500,0.700,0.950,0.990,0.995]，在行中为批大小[1,4,16,64,256]，总共有25个预测。...在10,000个训练数据实例(蓝色)中，低于预测输出值(红色)的实例的比率在图中被标记为“实际”值。 低于指定百分位数值的样本百分比通常接近指定值，并且输出分位数预测的是非常直接的。...但是减少批大小也有缺点，比如收敛不稳定和增加训练时间，所以它只是有时一个容易采用的选择。 第二种方法是在同一批次中收集相似的样本，而不是随机生成批次。...总结 分位数回归是一种强大的统计工具，对于那些关注数据分布中不同区域的问题，以及需要更加灵活建模的情况，都是一种有价值的方法。...Quantile loss在一些应用中很有用，特别是在金融领域的风险管理问题中，因为它提供了一个在不同分位数下评估模型性能的方法。
题目描述: 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。 思路: 一般这种流式数据我们都用堆处理比较好,变化小排序快....这里定义两个堆,一个小根堆,一个大根堆,一个表识符count用于指示当前数据进入堆 这里我让偶数标识符进小根堆,奇数标识符进大根堆,其实换一种进法也一样哦 这里的要点是:我们在进一个堆的同时要从这个堆里拿一条数据放到另外一个堆里...,这样可以保障两个队列的数据是平分的,另外两个顶就是中间数值,这是为啥呢?...因为两个堆一直在进行堆顶直接的相互交换,保障堆顶一直是中间字符~ 代码: int count=0; PriorityQueue minHeap=new PriorityQueue
在图6（a）中，模型的斜率为4.65，截距为8.2，而图6（b）中模型的斜率为5.1，截距为10.2相比，可以明显看出，图6（b）更接近真实值。...图7：KNN中预测类随数据大小的变化 后面的实验中我们随机从分类1中选取一个点作为试验数据（用红色星星表示），同时假设k=3并用多数投票方式来预测试验数据的分类。...图9：数据量少的基本含义和解决它的可能方法和技术 上图试图捕捉处理小数据集时所面临的核心问题，以及解决这些问题的可能方法和技术。在本部分中，我们将只关注传统机器学习中使用的技术。...我们可以很容易地找到R和Python中的库，它们可以帮助在损失计算和优化过程中为类分配权重。...集成技术：聚合多个弱学习者/不同模型在处理不平衡的数据集时显示出了很好的效果。装袋和增压技术在各种各样的问题上都显示出了很好的效果，应该与上面讨论的方法一起探索，以获得更好的效果。
R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...，除了显示字符串的内容以外，这里还有一行levels，证明sex有两个level（类别），female和male。...male", "female") #构建因子，设置因子水平为male和female sex <- factor(x,levels=c("male","female")) sex 你会发现现在levels的顺序就按照你设置的来显示了...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。
问题描述 给定两个大小为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。...进阶：你能设计一个时间复杂度为 O(log (m+n)) 的算法解决此问题吗？ 解决方案 一种直观的方案为使用两路归并排序的思路，找到中位数，其时间复杂度度为O（m + n）。...对于题目要求的O(log (m+n)) 的复杂度，我们很容易想到是使用二分搜索的方式求解的。...[mid1] > nums2[mid2]，证明第k大的数一定不在nums2[j:mid2]只中，因此该问题可以转化为find(i, mid2 + 1, k - (mid2 - j - 1))。...不需要注意的是可能出现nums1 或者 nums2用光的情况，因此为了保证不越界的前提下， mid1 = min（i + k / 2，n）- 1 mid2 = min（j + k / 2，m）- 1 因此恰好相等时不一定为找到第
函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...当我们我们需要将apply()统计出来的统计量代回原数据集去做相应操作的时候就可以用到sweep()。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...，与apply的用法一样 STATS：需要对原数据集操作用到的统计量 FUN：操作需要用到的四则运算，默认为减法"-"，当然也可以修改成"+","*","/"，即加、乘、除 check.margin:是否需要检查维度是否适宜的问题...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值
❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存，下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法
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