在网上搜索了下,使用Java做一些简单的数据分析的比较少,大多数都是使用Python和Scala语言引入的内置库或者第三方库。而在Java中的篇幅介绍少之又少,所以也衍生出来了想要写几篇详细的介绍,用来介绍我Java区的数据分析的文章。上一篇介绍了Commons-math3如何引入以及包架构,本篇想详细介绍下其中的类StatUtils。
感受到数组的作用:数组用来存储数据的,在程序设计中,为了处理方便,数组用来将相同类型的若干数据组织起来。
平均数(Mean),或均值是统计中的一个重要概念。是集中趋势的最常用测度值,目的是确定一组数据的均衡点。这里的平均数是指算术平均数,即一组数据的和除以这组数据的个数所得的平均值,也叫算术平均值。
1.定义:3个重载方法,求2个,3个,4个数的平均数。 代码实现: package StudentJavaSEday05; /** * 定义3个重载方法,求2个,3个,4个数的平均数 * @aut
数据可以存放在变量里,每一个变量有一个名字,有一个类型,还有它的生存空间。如果我们需要保存一些相同类型、相似含义、相同生存空间的数据,我们可以用数组来保存这些数据,而不是用很多个独立的变量。
1、平均数:所有数加在一起求平均 2、中位数:对于有限的数集,可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个,通常取最中间的 两个数值的平均数作为中位数。 3、众数:出现次数最多的那个数 4、加权平均数:加权平均值即将各数值乘以相应的权数,然后加总求和得到总体值,再除以总的单位数。加权平均值的大小不仅取决于 总体中各单位的数值(变量值)的大小,而且取决于各数值出现的次数(频数),由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡 轻重的作用,因此叫做权数。 因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算,所以又叫加权平均数。在日常生活中,人们常常 把“权数”理解为事物所占的“权重” x占a% y占b% z占c% n占m% 加权平均数=(ax+by+cz+mn)/(x+y+z+n)
输入: [1,12,-5,-6,50,3], k = 4 输出: 12.75 解释: 最大平均数 (12-5-6+50)/4 = 51/4 = 12.75
这道题目不难,但是确实是一道非常经典的滑动窗口问题,它可以帮助我们很好地理解滑动窗口算法的本质和应用。
而投稿的题目,我印象很深,当时我还在日更 LC 题解的时候,曾作为 LC 每日一题出过。
1、定义一个整型的一维数组,大小为20,并为其赋值2,4,6...40。并打印出来 2、求数组的intarr[][]={{23,10,39},{56,7,8},{2,3,3}}的平均数。 3、求数组intarr[]={23,10,349,56,7,8,2,3}的平均数。输出数组中比平均数大的所有的数。 4、打印出1...100里面的所有的素数。 5、已知数组intarr[]={34,67,78,100,234,12,45,78,9,0,-12},打印出所有比100大的数据。 6、定义两个变量int a=34
示例 1: 输入:nums = [1, 12, -5, -6, 50, 3], k = 4 输出:12.75 解释:最大平均数(12 - 5 - 6 + 50) / 4 = 51 / 4 = 12.75
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。 思路 思路一: 维护一个数组,每次加入后,进行排序,当总元素个数为奇数时,中位数就是数组中间的元素;当总元素个数为偶数时,中位数就是数组中间元素和前一个元素的平均数。 思路二: 维护一个大顶堆,一个小顶堆,且保证两点: 小顶堆里的元素全大于大顶堆里的元素; 两个堆个数的差值小于等于1; 当insert的数字个数
之前几篇文章分别介绍了PHP的运算符,流程控制,函数。有兴趣的可以去看看。 PHP入门之类型与运算符 PHP入门之流程控制 PHP入门之函数 接下来简单介绍一下数组。
这是 LeetCode 上的「643. 子数组最大平均数 I」,难度为 Easy。
负载是查看 Linux 服务器运行状态时很常用的一个性能指标。在观察线上服务器运行状况的时候,我们也是经常把负载找出来看一看。在线上请求压力过大的时候,经常是也伴随着负载的飙高。
输入:[1,12,-5,-6,50,3], k = 4 输出:12.75 解释:最大平均数 (12-5-6+50)/4 = 51/4 = 12.75
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
Description 通常把在 n 个排好序的数中,位于最中间的数就走“中位数”,这里再规定细一点,如果 n 是奇数,那么最中间的数只有一个,那就是“中位数”,但如果 n 是偶数,那么最中间的数有两个,我们把这两个数的平均数也叫作“中位数”。下面的任务是判断中位数大,还是所有数的平均数大。
聪明的你可能会马上想到,用 HashMap 这种数据结构就可以了,也满足了去重。的确,这是一种解决方法,除此之外还有其它的解决方案。
Java所承诺的自动内存管理主要是针对对象内存的回收和对象内存的分配。 在Java虚拟机的五块内存空间中,程序计数器、Java虚拟机栈、本地方法栈内存的分配和回收都具有确定性,一般在编译阶段就能确定需要分配的内存大小,并且由于都是线程私有,因此它们的内存空间都随着线程的创建而创建,线程的结束而回收。也就是这三个区域的内存分配和回收都具有确定性,垃圾回收器不需要在这里花费太大的精力。 而Java虚拟机中的方法区因为是用来存储类信息、常量、静态变量,这些数据的变动性较小,因此不是Java内存管理重点需要关注的区
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
题目可以抽象成长度固定为 k 的滑动窗口。当每次窗口右移的时候,需要把右边的新位置 加到 窗口中的 和 中,把左边被移除的位置从窗口的 和 中 减掉。这样窗口里面所有元素的 和 是准确的,我们求出最大的和,最终除以 k 得到最大平均数。
给定 n 个整数,找出平均数最大且长度为 k 的连续子数组,并输出该最大平均数。 示例: 输入:[1,12,-5,-6,50,3], k = 4 输出:12.75 解释:最大平均数 (12-5-6+50)/4 = 51/4 = 12.75 class Solution { public double findMaxAverage(int[] nums, int k) { /** 滑动窗口+前缀和思想 */
1. 题目 给定 n 个整数,找出平均数最大且长度为 k 的连续子数组,并输出该最大平均数。 示例 1: 输入: [1,12,-5,-6,50,3], k = 4 输出: 12.75 解释: 最大平均数 (12-5-6+50)/4 = 51/4 = 12.75 注意: 1 <= k <= n <= 30,000。 所给数据范围 [-10,000,10,000]。 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/maximum-average-s
例32:有一个班,3个学生,各学习4门课,C语言编程实现计算总平均分数以及第n个学生的成绩,要求使用指针。
导读:数据工作者经常会遇到各种状况,比如你收集到的数据并不像你期待的那样完整、干净。此前我们讲解了用OpenRefine搞定数据清洗,本文进一步探讨用pandas和NumPy插补缺失数据并将数据规范化、标准化。
平静心湖起涟漪,开始新的挑战。我会根据每周工作繁忙程度来完成作业,时间充裕的时候尽量高质量完成,忙的时候采用懒人模式。作业的日期、质量等无法固定,可能会迟到,但不会缺席。
首先,要做一件事情首先要搞清楚的是:为什么要这么做?随着年纪越来越大,越来越觉得时间珍贵,所以每一分钟都要用好。而参加这个兴趣小组的原因很简单,想进一步提升自己的能力!
做统计相关系统的朋友一定都会学习过什么正态分布、方差、标准差之类的概念,在 PHP 中,也有相应的扩展函数是专门为这些统计相关的功能所开发的。我们今天要学习的 stats 扩展函数库就是这类操作函数。当然,本身我并没有做过什么类似的系统,对这些概念也是一知半解,所以今天学习的内容也只是基于个人的理解以及原来稍微接触过的一些内容。不过据说 Python 在这方面就相对来说会更加强大一些,毕竟是万能胶水语言,而且也是在统计领域获得成功之后才慢慢被大众接受的一门语言,有兴趣的同学可以自己研究一下。
String indent(int n) 会根据参数n对字符串进行缩进。具体的规则是
数据样本是从总体数据中抽取出来的快照(总体则包含了所有可能的观察结果),这些观察结果可应用到域或从程序中生成。
本系列旨在介绍编程题中最常见的 16 种模式[1]。对于每一种模式会介绍其基本原理,应用场景以及经典的例题。
这道理放在C语言学习上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数,我们大多数人想要从C语言小白进阶到高手,需要经历的是日积月累的学习。
Problem Description Little Bob likes playing with his box of bricks. He puts the bricks one upon another and builds stacks of different height. Look, I've built a wall!'', he tells his older sister Alice.Nah, you should make all stacks the same height. T
要求两个数的最小公倍数,那么这个数至少应该是两个数中大的那个数,所以需要先求出两个树中大的那个,可以利用 Math 包中提供的 max() 方法。此外,如果两个数互质,那么这两个数的最小公倍数就是它们的积。然后在这个区间中循环,用区间中的数去除以 m 和 n,如果存在一个数能同时整除 m 和 n,那么这个数就是它俩的最小公倍数。
下面我们定义了一个函数,参数一是要传递的数字数组,参数二是要返回的数组长度。当然,对于返回数字数组中的最小值的思路也是一样。
基本思路是:使用变量 sum 存放滑动窗口的数组总和。然后每往前滑动一格,用 sum 减去 nums[i - k] 然后加上 nums[i],更新 ans。
如果输入一个数组,让你求中位数,这个好办,排个序,如果数组长度是奇数,最中间的一个元素就是中位数,如果数组长度是偶数,最中间两个元素的平均数作为中位数。
描述性统计是数学统计分析里的一种方法,通过这种统计方法,能分析出数据整体状况以及数据间的关联。在这部分里,将用股票数据为样本,以matplotlib类为可视化工具,讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义。
作者:reng99https://github.com/reng99/blogs/issues/81
Number1, number2, ... 为需要计算平均值的 1 到 30 个参数。
HyperLogLog 是一种基数估算算法。所谓基数估算,就是估算在一批数据中,不重复元素的个数有多少。最常见的场景就是统计uv。首先要说明,HyperLogLog实际上不会存储每个元素的值,它使用的是概率算法,通过存储元素的hash值的第一个1的位置,来计算元素数量。这样做存在误差,不适合绝对准确计数的场景。redis中实现的HyperLogLog,只需要12K内存,在标准误差0.81%的前提下,能够统计2的64次方个数据。
https://leetcode-cn.com/problems/minimum-moves-to-equal-array-elements-ii/
行向量: X=[向量具体值] (用空格或者逗号隔开,也可以混着用) a=[1 3 4 5] a=[2,3,4,5] a=[1,3,4 5] 均可 列向量:X=[向量具体值] 既可以用回车,又可以用分号 a=[1;2;3;4] a=[1; 2 3 4] 均可
海贼理工学院的老师让同学们排成了一个 n∗m 的长方形队列,老师想知道现在每行同学的 身高平均数是多少,你可以帮他求一下吗。 现已知所有同学的身高,数值为整数,单位:厘米。要求输出每一行同学们身高的平均数。
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创建数组 import numpy as np a=np.array([1,2,3]) b=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b[1,1]=10 print(a.shape) print(b.shape) print(a.dtype) print(b) 结构数组 import numpy as np persontype=np.dtype({ "names":["name","age","chinese","math","english"], "fo
数组的使用方法,大都是普通的循环for、for in、forEach等,今天推荐三个新的方法,在一些特殊场景可以有很大作用。虽然这三个新方法for循环都能实现,但是个人认为用着三个方法会相对简便。
写科普文,写的简明扼要很难,写的妙趣横生也很难,其实难能可贵的读者耐心的阅读及友情转发。
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