当我尝试运行以下子程序时,我得到了Error '424': Object Required:
Sub MySub()
'Iterate through column, setting corresponding values
For Each cell In Range("Table5[Name]")
cell.Offset(, 2).Value = Avg("Table2[time]", cell.Value, "Table2[name]")
cell.Offset(, 3
Server中有一个函数STDEV。
显然,在SAP HANA SPS 12中没有。
错误消息:
SAP DBTech JDBC: [277]: not a GROUP BY expression: The function STDEV is not supported aggregate function or ...
如何修复/解决这个问题?
我有下面的代码。
Public Sub Example()
Dim numbers() As Long, size As Integer, i As Integer
size = WorksheetFunction.CountA(Worksheets(1).Columns(1))
ReDim numbers(size)
For i = 1 To size
numbers(i) = Cells(i, 1)
Next i
For i = 1 To size
If numbers(i) > 10 Then
Cells(i, 2) = numbers(i) + 3
尽管(我认为)我将幅度数组存储为一个浮点*变量,但我仍然收到错误。为什么它说它是一个非数组的浮点变量?
具体的错误是:“无法将参数‘2’的‘float’转换为‘float*’到‘float stdev(int,float*,float&)’sta=stdev(length,magnitudelength,avg);”
#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
float stdev(int,float*,float&);
int main(void) {
int le
需要一些关于python中朴素Bayes的代码的建议。我一直击中"ZeroDivisionError:浮子除以零“错误与我的csv (NB.csv),但与另一个csv(data.csv),它运行良好.我正在运行python3.6(也尝试了2.7)。
# Example of Naive Bayes implemented from Scratch in Python
import csv
import random
import math
def loadCsv(filename):
lines = csv.reader(open(filename, "r")
我试图通过这个测试用例(test-stats.cpp),但我不知道如何读取使用for循环的对象数组并解析其中的字符串。当我试图获取类类型weekData[]数组中的特定项时,我一直会收到一个错误。错误说“从"WeekData”到"std::__cxx11::string“没有合适的用户定义的转换。当我做WeekData line = weekData[i]时,它可以工作,但是我不能将它放在字符串中。如何读取数组中的字符串(主要问题),以便解析它们以获得存储在向量中的值?
stats.cpp
double Stats::GetMean(WeekData weekData[], i
我目前正在尝试使用嵌套子查询来筛选嵌套循环每一层的行。我之所以这样做,是因为查询是由用户在应用程序级别上进行的,而过滤器的顺序是由它们构造的。
下面是一个可以使用接口创建的查询示例:
SELECT AVG(value) As Average, STDEV(value) As Standard_Deviation, DATEPART(mm,date) As Month
FROM sqlTable
WHERE value IN
(SELECT TOP 2000 STDEV(value) FROM sqlTable WHERE value IN
(SELECT TOP 1
我正在努力适应这些价值观:
这是我的密码:
for i in range(-area,area):
stDev1= []
for j in range(-area,area):
stDev0 = stDev[i+i0][j+j0]
stDev1.append(stDev0)
slices[i] = stDev1
fitV = []
xV = []
for l in range(-area,area):
y = np.asarray(slices[l])
x = np.arange(0,2*area,1)
f
下面是我的python代码
import csv
import random
import math
def separateByClass(dat):
separated = {}
for i in range(len(dat)):
vector = dat[i]
if (vector[-1] not in separated):
separated[vector[-1]] = []
separated[vector.pop()].append(vector)
return separate
我正在尝试创建一个python函数来绘制来自DataFrame的数据。参数应该只是数据。或者数据和标准差。
作为标准差的默认参数,我想使用一个空的DataFrame。
def plot_average(avg_df, stdev=pd.DataFrame()):
if not stdev.empty:
...
...
但是像这样实现它会给出以下错误消息:
TypeError: 'module' object is not callable
如何将空DataFrame创建为默认参数?
考虑一下守则:
import org.apache.log4j.Logger
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.{aggregate, col, map, map_concat}
import org.apache.spark.sql.types.StructType
/**
* A batch application that takes a hard-coded list of strings and counts the words.
*/
object MyBa
我有一个简单的python 函数
def positiveGauss(mean,stdev):
result = -1
while result < 0:
result = mean + np.random.randn()*stdev
return result
是否可以使用lambda进行同样的操作?它需要在lambda中进行迭代,但我仍然相信这是可能的。
我有下面的条形图,其中的标准差太小而看不见。Y轴使用对数刻度。是否可以将脚本配置为显示标准差?
from os import listdir
from os.path import isfile, join
import csv
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MaxNLocator
from collections import namedtuple
from matplotlib.pyplot import figu