使用pandas计算具有小数增量的二进制平均值
时，可以通过以下步骤进行操作：
- 导入所需的库和模块：
- 导入所需的库和模块：
- 创建包含二进制数据的pandas DataFrame：
- 创建包含二进制数据的pandas DataFrame：
- 将二进制数据转换为十进制数值：
- 将二进制数据转换为十进制数值：
- 计算十进制数据列的平均值：
- 计算十进制数据列的平均值：
- 将平均值转换回二进制数据：
- 将平均值转换回二进制数据：
- 这里使用
bin函数将十进制数值转换为二进制字符串，并通过切片[2:]去除二进制表示中的 "0b" 前缀。
以上是使用pandas计算具有小数增量的二进制平均值的步骤。
【概念】
- pandas：是一个基于NumPy的开源数据分析库，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。
- 二进制平均值：指将一组二进制数的平均值计算为另一个二进制数的过程。
【分类】
- 数据处理
- 数据分析
【优势】
- pandas提供了方便的数据结构和函数，使得数据处理和分析更加高效和简单。
- 可以处理大规模数据，支持高性能计算。
- 提供了广泛的数据操作和处理功能，例如筛选、合并、聚合、重塑等。
【应用场景】
- 数据分析和数据处理任务中，包括数据清洗、转换、统计等操作。
- 金融领域中的量化分析和风险管理。
- 科学研究和实验数据分析。
【推荐的腾讯云相关产品】
- 腾讯云数据分析服务（TencentDB for Data Analytics）：提供了高性能的云端数据仓库，支持存储和分析大规模数据。 链接：https://cloud.tencent.com/product/das
以上是关于使用pandas计算具有小数增量的二进制平均值的完善且全面的答案。
相关·内容
1回答
自动有效数字计数
、、
在使用Pandas将每分钟的数据从CSV转换为每小时的平均值时，每个列中都有不同数量的要平均的重要数字。如何让Python在每列的基础上自动扫描最少的有效位数，并使用所识别的有效位数来计算该小时的平均值？到目前为止，我的代码是：
for j in range(numRows): #Begin data processing and writing to file
columnCount=0
writeToFile(str(df.iloc[n,0]), columnCount)
for i in range(1,15):
columnCount+=1
浏览 2提问于2022-01-05得票数 0
回答已采纳
1回答
我有大量的纬度和经度值，我想把它们放在一起，以便在热图上显示它们(ipyleaflet似乎只允许热图中的2000点左右，而且当使用大数据时，这也会更有效)。
我实际上是在使用vaex，但是用pandas来回答也很好。
pandas pd.cut函数在绑定方面似乎很有用，但是它生成一个分类列(category dtype)，它看起来像bin中所有值的列表。是否有办法将其更改为标识每个垃圾箱的增量数字(谢谢jezreal给出了这部分答案)？我只需要一个bin号，然后groupby纬度和经度列上的bin数和平均值(mean)。我还需要计算热图条目的强度。
例如：
dft = pd.DataFrame
浏览 5提问于2021-03-24得票数 1
回答已采纳
1回答
假设我有一个双值流，我想每10秒计算一次平均值。我怎么能有一个滑动窗口，它不需要重新计算平均值，而是通过更新它，比如说，删除最老的10秒的部分，只添加新的10秒值？
浏览 5提问于2015-05-15得票数 3
回答已采纳
我如何计算一个不断增长的名单的平均数？
详细说明:我有粗略的加速度计数据，每秒以双倍的形式从10返回到15。如何在给定的时刻求出平均值？
我想到的解决方案是存储返回的和及其计数，然后每次将其除以，但这会导致缓冲区溢出和不准确的结果，因为计算机存在十进制数问题。
请提出一个算法或数学公式。
浏览 6提问于2015-09-03得票数 0
回答已采纳
2回答
在财务之外使用小数
、、、
我总是听说浮点数存在舍入误差，因此，必须使用decimal类型来代替浮点数来进行金融运算。他们所说的finance是什么意思？他们是否只考虑金钱，而金、铜、铁、蜂蜜、木头、毛料、谷类等仍须以实数计算，抑或任何物质资产均须以小数计算？因为你知道，如果你损失了.0000000004美分，可能不会像你损失同等数量的实际物质价值那样可怕。我只是不喜欢这种双重标准。
浏览 2提问于2013-11-07得票数 0
4回答
我正在编写一个平均值函数，该函数取数组的平均值，并将答案返回到小数点后的2位。不过，我在网上找到的唯一方法是使用printf()或cout()。
但我不希望每次调用这个函数时都打印出来，因为它用于其他函数，例如不应该显示平均值的方差方程和标准差方程。
如果有人能告诉我做这件事的方法，我将永远感激。我认为我的问题足够宽泛，以至于代码并不是真正需要的，但这里无论如何只是以防万一。它只是持续了相当多的小数点。不确定这是确切的值还是断点。
double avg(int a[],int n) // compute the average of n data storing in the array a
浏览 4提问于2015-04-18得票数 3
回答已采纳
我有一个用例，需要有效地比较两列的平均值。更具体地说，我想找出两个值之间的百分比变化(这涉及到一些代数和数字之间的比较)。
为此，我首先对所需列的平均值进行分组和聚合，这将给出一个DataFrame，其中包含一个浮点数(即一个单元格的DataFrame )。现在，我最初所做的是使用以下方法从DataFrame获取这个值：
my_df.head()[0]
但是事实证明，这是非常慢的(我相信，把这个DataFrame带给驱动程序几秒钟)。我不知道如何获得这个值，或者如何将它与另一个平均值进行比较(该平均值是以相同的方式聚合/获取的)。附带注意，.collect()[0][0]也有这个速度问题。
有
浏览 0提问于2021-12-05得票数 0
我用的是熊猫版本：“0.23.4”
在调试我的代码时，我意识到，std和斜交没有给出正确的滚动窗口结果。检查下面的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats as sp
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,(5)))
df_w = df.rolling(window=3, min_periods=1)
m1 = df_w.apply(lambda x: np.mean(x))
m2 = df_w.mean()
s1 = df_w.apply(lambda x: n
浏览 0提问于2018-08-20得票数 4
回答已采纳
我正在将一个MSSQL数据库移动到MYSQL，并且决定将一些存储过程移到Python，而不是用MYSQL重写。我在Python3.5.4上使用Pandas 0.23。
旧的MSSQL基使用了许多窗口函数。到目前为止，我已经成功地使用pandas.Dataframe.rolling转换了Pandas，如下所示：
MSSQL
AVG([Close]) OVER (ORDER BY DateValue ROWS 13 PRECEDING) AS MA14
Python
df['MA14'] = df.Close.rolling(14).mean()
在python中，我被MSSQL函
浏览 2提问于2018-06-23得票数 0
3回答
我的任务如下：
将20对数字(分别为ID号和得分)读入两个单独的数组。找出平均分数。打印一个表格，如下所示的ID，分数和差(平均分数)为每个学生，每一行一名学生。如图所示，在表首打印和、平均和计数分数。将平均值和差相加到小数点后的2位。
我的程序中有一个bug，应该非常简单，但由于某种原因，我还是想不出来。我已经想好了怎么做，但出于某种原因，我的减法被取消了。下面是一个供参考的示例输出：
ID Score Difference
115 257.0 14.349999999999994
123 253.0 10.349999999999994
116 246.0 3.34999
浏览 3提问于2015-02-19得票数 0
回答已采纳
在中，@boisvert提到，如果使用string作为order字段的值，最好将其显示为二进制字符串，然后给出计算两个二进制字符串的平均值的算法如下：
Avalue = 1+0*(1/2)+1*(1/4)+1*(1/8)
Bvalue = 1+1*(1/2)+0*(1/4)+0*(1/8)
average, new value = 1+0*(1/2)+1*(1/4)+1*(1/8)+1*(1/16) new string = "10111"
content order
--------------------
A '1011'
浏览 3提问于2015-01-22得票数 0
回答已采纳
问题 为什么相同的值-3.29686744会导致不同的平均值和标准差？ 期望的 X = np.array([
[-1.11793447, -3.29686744, -3.50615096],
[-1.11793447, -3.29686744, -3.50615096],
[-1.11793447, -3.29686744, -3.50615096]
])
mean = np.mean(X, axis=0)
print(f"mean is \n{mean}\nX-mean is \n{X-mean}\n")
sd = np.std(X, axis=
浏览 26提问于2021-03-21得票数 1
1回答
我知道这可能是一个常见的问题，但我从来没有找到过答案(也许这与不知道如何正确搜索谷歌有关，所以如果有人能帮我找到一个参考，我会删除这个问题)。
为什么双倍在用2的逆幂表示小数的右边，用2的幂表示小数的左边？我知道它可以代表很大的数字，但还有其他的好处吗？.NET框架有可用的数据结构，使用起来似乎更符合逻辑，因为这是我们用人工符号表示数字的方式。
真的，我的问题是为什么双数是以原来的方式创建的，而不是最初创建类似十进制的东西(这似乎不太常见)。
浏览 1提问于2013-09-03得票数 2
回答已采纳
当大整数的长度超过15时，最后一位数字被设置为0。我怎样才能避免这种情况？例如,
a=[1,100,20,167,52,96,181,0]
b = 0
for i in range(8):
b = b + a[i]*(2**(8*(i)))
print a[i]
print "%f" % b
b为51052750042326016，但实际值应为51052750042326017。
浏览 2提问于2016-06-20得票数 2
select avg(purch_amt) from orders;
我取了一个数字的平均值，它显示了价值，直到很多小数位，我想把它限制在小数点的两位。下面是我尝试过的：- select cast(avg(purch_amt) as decimal(10,2)) from orders;，请回答，包含这两个操作(首先是平均值，然后是转换)。我想知道写这两个语句的正确语法--和。
浏览 5提问于2018-05-19得票数 2
4回答
双精度数不能正确地减去小数
、、、、
我正在编写一个类似轮盘赌的C++命令行程序。用户可以输入用于下注的十进制值/数字。我使用双类型变量来实现这一点。然而，如果我从1美元开始，然后0.23美元输了，然后赌0.55美元输了，然后赌0.07美元又输了，我不能赌0.15美元，即使程序声称我实际上有0.15美元(你不能下比你更多的钱)。看起来这个程序是不正确的减法。但是，我仍然可以赌0.149美元。无论如何，我使用stringstream将用户的投注输入转换为双类型的值。有人能解释一下这是怎么回事吗？
下面是我的代码：
#include <iostream>
#include <sstream>
using nam
浏览 4提问于2013-10-16得票数 1
是否有任何方法可以执行服务器端计算(在Node.js/Firestore中)，允许我计算平均值并存储在单独的字段中，而无需先读取文档？
我有两个包含firebase.firestore.FieldValue.increment()值的字段，并希望将它们除以以确定平均值。(如果可能的话，我不想做这个客户端的计算，是因为我想用这个平均值做其他计算。)
'totalgallons': firebase.firestore.FieldValue.increment(sum),
'numberdays': firebase.firestor
浏览 2提问于2019-12-08得票数 0
回答已采纳
2回答
我试图计算两个坐标之间的中点，这两个坐标彼此相距几米，所以它与地球的曲率无关。我正在使用下面的方法，它应该是有效的： def compute_midPoint(lat1,lon1,lat2,lon2):
return ((lat1 + lat2)/2, (lon2 + lon2)/2) 然而，结果并不准确。手动做同样的操作，我得到了正确的结果。结果的差异是稍微不同的，你知道我错过了什么吗？ 示例： compute_midPoint(53.2604111, -2.1279681, 53.2600830, -2.1271415) Python result: 53.26024705000
浏览 32提问于2021-11-10得票数 0
回答已采纳
1回答
在Pandas0.8中计算TimeSeries的时间加权平均值最有效的方法是什么？例如，假设我想要df.y - df.x的时间加权平均值，如下所示：
import pandas
import numpy as np
times = np.datetime64('2012-05-31 14:00') + np.timedelta64(1, 'ms') * np.cumsum(10**3 * np.random.exponential(size=10**6))
x = np.random.normal(size=10**6)
y = np.random.normal
浏览 6提问于2012-06-01得票数 10
2回答
我有60个巨大的csv文件(每个大约2.5GB)。每个封面资料为期一个月，并且有我感兴趣的“距离”栏。每一行约有1400万行。
我需要找到每个月的平均距离。
到目前为止，这就是我所拥有的：
import pandas as pd
for x in range(1, 60):
df=pd.read_csv(r'x.csv', error_bad_lines=False, chunksize=100000)
for chunk in df:
print df["distance"].mean()
首先，我知道‘打印’不是一个好主意。我
浏览 0提问于2016-12-06得票数 1
回答已采纳
1回答
我想用4x4像素位图(墙上的另一块砖)来画一条线，这条线可以从任何地方开始/停止，向任何方向移动。
我正在尝试下面这样的东西：
Bitmap bm = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.brick);
int width = bm.getWidth();
int height = bm.getHeight();
float newWidth = Math.abs(line.startX - line.stopX);
float newHeight = Math.abs(line
浏览 0提问于2014-01-14得票数 0
1回答
假设我有两个文件夹：before和after。
./before:
bash
./after:
bash
bash文件夹中的before与after中的bash不同。
使用bsdiff或类似的程序，是否有办法在两个文件夹之间创建二进制修补程序？该程序不需要支持Windows。after目录中的新文件也需要包含在修补程序文件中。
我不想将after打包为一个整体的原因是为了最小化修补程序的大小。
浏览 0提问于2016-06-14得票数 5
回答已采纳
1回答
潘达斯慢群舞
、、
我有一个dataframe，下面是一个例子。总共，dataframe为928,571行。我正在使用Pandas按扇区、经验和激励计算SMM的平均值，并使用以下代码。在一个小的数据集200行上，它工作得很好。然而，当收集完整的熊猫数据时，计算需要超过18个小时，而且还没有完成。我已经尝试了几个可能的解决方案，我在上面找到了，但没有帮助。任何想法都会受到欢迎，因为我将不得不求助于使用sql执行python的数据库解决方案，对于这个问题来说，这似乎是过头了。我觉得这里有个“诡计”我错过了。
ModelData = ModelViewData.groupby(
['sector'
浏览 7提问于2022-04-05得票数 2
我有一个很大的数据集，在这里，我试图找到一个最小的n，它与一组样本的平均值有关，这些样本的平均值低于给定置信区间的下限。
例:对于n= 50的样本，n= 45的所有样本的平均值是否都低于置信区间的下限？
我在Excel中使用以下公式进行此操作：
= if (U2<=$Z$2，D2，"NO") -其中U2 =平均值，Z2 =置信区间的下界，D2 =n(如果为真)。
我已经锚定了Z2，因为它是第一组150行的目标下限，但是接下来的150行有一个新的目标(Z152)。
是否有方法将此公式复制到预期的列中，它将每150行自动填充下一个锚单元格？
浏览 1提问于2020-10-26得票数 1
回答已采纳
import pandas as pd
data = {'Pressure' : [100,112,114,120,123,420,123,1230,132,1,23,13,13,13,123,13,123,3,222,2303,1233,1233,1,1,30,20,40,401,10,40,12,122,1,12,333]}
df = pd.DataFrame(data)
如果我有这个示例DF，是否有一种简单的方法来计算列中每一个其他行的平均值？我希望平均有1，3，5，7行.等等和平均行2，4，6，8，10.我不知道做这件事的最好方法是什么。
浏览 4提问于2021-10-26得票数 1
回答已采纳
1回答
可能重复：
在将纬度/经度值存储为double时，我始终使用包含裁剪数字-e.g的变量。47.2792表示47.279229，8.42432表示8.424317-在变量赋值和执行算术操作-e.g期间，使变量保持所有数字而不丢失的最佳方法是什么。添加0.01098901098到47.279229并将其作为一个新变量存储，而不会造成任何精度损失等等-？setprecision为流处理这个问题，但是我还没有找到一种方法来充当它的变量/数学对应项。
浏览 2提问于2012-10-02得票数 0
我正在尝试创建一个Python函数来计算3种温度的平均值。我是Python的初学者，所以我想确保我在正确的轨道上。
到目前为止，这就是我所拥有的：
def average(temp_one, temp_two, temp_three):
avg = (int(temp_one) + int(temp_two) + int(temp_three))/3
return avg
然后，我必须使用创建的函数，提示3个温度，并计算平均值。平均输出必须包括小数点一位。
def average(temp_one, temp_two, temp_three):
avg = (int(temp_
浏览 6提问于2016-11-16得票数 1
回答已采纳
2回答
我的excel电子表格有一个展示号，我希望它能完美地打印在我右边的标题下。下面的代码使其接近，但无法将标题和展品编号对齐。当我改变桌子上的刻度时，差别会变得更大。( Excel中的证物编号格式不是问题)请帮助：
Dim i, w, colNum As Integer
Dim Exh, exh_name, slide, slide_ch As Variant
w = 100 * (10.8 * 72 - (ActiveSheet.PageSetup.LeftMargin +
ActiveSheet.PageSetup.RightMargin)) / ActiveSheet.PageSetup
浏览 11提问于2018-07-23得票数 0
1回答
我正在尝试计算一个非常大的数据集的移动平均值。行数约为30M。为了说明使用pandas，如下所示 df = pd.DataFrame({'cust_id':['a', 'a', 'a', 'b', 'b'], 'sales': [100, 200, 300, 400, 500]})
df['mov_avg'] = df.groupby("cust_id")["sales"].apply(lambda x: x.ewm(alpha=0.
浏览 14提问于2020-01-16得票数 0
3回答
我试图得到平均值，然后删除尾随的、毫无意义的零，(对于SQL来说是新的)，但是我不明白为什么它不删除它们，我有错误的想法吗？？
到目前为止我已经有了；
SELECT total,
AVG(total(TRUNCATE(total/1,2))
浏览 4提问于2017-11-21得票数 0
回答已采纳
1回答
下面的代码打印TRUE，这意味着0.0191*0.0191的计算结果为0.0003，而0.0192*0.0192的计算结果为0.0004。但是：
0.0191*0.0191 = 0.00036481
0.0192*0.0192 = 0.00036864
如果舍入发生在0.00035的阈值上，则相应的平方根阈值应该是0.0187。
如果我将增量改为10.0**(-5)，情况就不是这样了。
所以我的问题是“在这种情况下，定点计算的舍入是如何工作的？”
with Ada.Text_IO; use Ada.Text_IO;
procedure Main is
type T is delta 1
浏览 1提问于2018-02-06得票数 3
回答已采纳
6回答
今天我在C#中遇到了一个奇怪的问题。我有一个ASP.NET页面，用户可以输入一定的价格，数量等。我得到的价格值，转换成双倍，然后乘以100，然后类型转换为一个整数。当价格是"33.30“时，转换成双倍后仍然是33.3 (显然...)，但是乘以100后，它变成了3329.9999999999995，当我应用简单的强制转换运算符"(int) (price * 100)”将它转换为整数时，它变成了3329。
现在我不知道为什么会发生这样的事情。所以我想也许你们能帮上忙:)
浏览 16提问于2010-03-27得票数 2
回答已采纳
这是我的python代码，将十进制数转换为二进制数，它适用于一些简单的数字，如0.876，但当我给它一些硬数字，如0.876，0，0，0，0，1，0，0，0，0，0，1，1，0，0，0，0，1，0，0，1，1，0，0，1，1，1，0，1，0，1，0，1，1，1，1，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，1，1，0，1，0，1，0，1，但是真正的二进制应该是0.11100000010000011001。我就是想不通为什么，有人能帮帮我吗？
bina = []
ori = 0.5
nextn = 0
def ftob(x):
global ori
gl
浏览 7提问于2021-09-13得票数 0
我正试图计算30天的滚动平均数。但是，在Tableau中，我必须使用window_avg(avg(varaible)，- 30，0)。这意味着它实际上是在计算每日平均数。它首先计算每天的平均值，然后计算过去30天的平均值。我想知道Tableau中是否有一个函数可以直接计算滚动平均值，比如pandas.rolling？
浏览 4提问于2018-04-27得票数 2
我必须验证一个浮点数是否最多有两位数。
我试过很多方法，但或多或少都失败了。
最后一条是：
//fails for 2638655.99
private function hasMoreThanTwoDecimals(string $number): bool
{
$number = abs($number);
$intPart = floor($number);
$floatPart = $number - $intPart;
return (strlen($floatPart) > 4);
}
或
//fails for 36.62
private
浏览 0提问于2018-02-26得票数 1
1回答
我是Python的新手，在使用pandas对一些数据重新采样时，我遇到了一个棘手的问题。
当我想对时间序列数据进行重采样时，应用算术平均函数是非常简单的。
例如：
假设ts是分钟频率的时间序列数据(在pandas中，它被封装在一个带有DatetimeIndex的pandas.Series对象中)。
要获得每组5分钟时段的算术平均值，方法很简单：
ts.resample('5min', how='mean')
但是，我如何用这种方式计算几何平均值呢？是否有类似上述的简单解决方案，例如：
ts.resample('5min', how='gm
浏览 1提问于2013-10-08得票数 0
4回答
当试图从数据帧中的金融数据计算指数移动平均(EMA)时，Pandas的ewm方法似乎是不正确的。
下面的链接很好地解释了基础知识：
转到Pandas解释时，采取的方法如下(调整参数为False)：
weighted_average[0] = arg[0];
weighted_average[i] = (1-alpha) * weighted_average[i-1] + alpha * arg[i]
在我看来这是不正确的。arg应该是(例如)收盘值，然而，arg是第一个平均值(即所选周期长度的第一系列数据的简单平均值)，而不是第一个收盘值。因此，arg和argi永远不能来自相同的数
浏览 16提问于2016-06-20得票数 15
2回答
我试图通过以下数列的求和来编制一个近似e的程序：
E=1+ (1 / 1!) + (1 / 2!) + (1 / 3!)+ (1 / i!)
目前，我的代码如下所示：
public static void main(String[] args) {
BigDecimal one = new BigDecimal(1);
BigDecimal e = new BigDecimal(1.0);
BigDecimal divisor = new BigDecimal(1.0);
for (int i = 1; i <= 12
浏览 2提问于2016-04-20得票数 2
回答已采纳
MC_schedule_df:
Act_Arr_Run-0 Act_Arr_Run-1 Act_Arr_Run-2 Act_Arr_Run-3
0 2005-08-05 05:15:08 2005-08-05 05:12:00 2005-08-05 05:16:50 2005-08-05 05:09:13
1 2005-08-05 06:18:30 2005-08-05 06:14:50 2005-08-05 06:14:29 2005-08-05 06:07:31
2 2005-08-05 06:22:
浏览 1提问于2019-11-03得票数 0
回答已采纳
如果我有一个双精度数组，每个双精度数恰好有两个小数位，通过循环将它们加起来，并打印出总数，结果是一个有两个以上小数位的数字。这很奇怪，因为从理论上讲，将两个分别有2位和2位小数点的数字相加，永远不会产生一个非零位数超过百分位的数字。
尝试执行以下代码：
double[] d = new double[2000];
for (int i = 0; i < d.length; i++) {
d[i] = 9.99;
}
double total = 0,00;
for (int i = 0; i < d.length; i++) {
total += d[i];
浏览 1提问于2012-03-28得票数 18
回答已采纳
4回答
为什么当我在SQL Server中将一个值保存到类型为Real的列中时，它返回的值更像是40.53999878999而不是40.54？我已经看过几次了，但从来没有弄清楚为什么会发生这种情况。是否有其他人遇到过此问题?如果是，则会导致此问题？
浏览 1提问于2008-11-07得票数 20
回答已采纳
2回答
双倍舍入误差？
、、、
当我运行以下代码时：
double x = 4.35;
double y = x * 100;
System.out.println(y);
由于浮点精度的性质，我得到了预期的434.99999999999994。然而，当我跑步时：
double x = 4.35;
double y = x * 1000;
System.out.println(y);
我让4350.0在控制台里。类似地，当我用1000替换10时，我得到了43.5，这很奇怪，因为这些数字没有舍入误差。似乎只有舍入错误时，我仔细考虑了双10 to the power of the number of decimal places
浏览 2提问于2014-09-28得票数 0
1回答
默认情况下，我会得到4位数的精度，当我使用setprecision(6)时，变量的最后几位会像1/3=0.333369一样随机出现。
浏览 2提问于2013-01-02得票数 0
7回答
在我的python程序中，没有输入if语句。我已经将代码简化为以下代码：
x = -5
while x < 5:
if (x == 0):
print 0
x += .01
此程序不输出任何内容。
但是，将最后一行更改为x += .5将使程序输出0。有什么问题吗？
浏览 2提问于2011-09-29得票数 4
回答已采纳
我正在循环遍历一个if语句，该语句的对象随着时间的推移而衰减，每次取值并减去-0.2。在第一次通过这个数字之后，所有的数据都会变得像0.9653677422一样怪异，而不是停留在0.2 (4.2, 4.0, 3.8, 3.6...etc)的倍数上。
初始值为7。
示例：
if (this.health > 0){
this.health = this.health - 0.2;
}else{
return;
}
为什么从带有-0.2的值中减去processing.js会将一个整数转化为一个无理数？
编辑*通过，，我了解到小数不能用浮点数字100%的准确性表示。通过将所有的
浏览 11提问于2016-09-15得票数 0
我们注意到这在javascript和VB.net 2.0中都会发生。所以基本上在服务器端和客户端代码中都是如此。
基本上，如果你运行这个等式975328 - 153279.43，你会得到下面的答案822048.57000000007。
但是，如果您运行975328 - 153279.4、975328 - 153279.433或975328 - 153279.5，则会正确返回所有内容。
有什么想法可以解释为什么系统计算975328 - 153279.43的结果是11位小数？更不用说将7加到小数点后第11位，从而使等式的答案不正确。
当然，我知道我可以裁剪，将答案设置为接近小数位，等等，但我们更感
浏览 0提问于2010-11-18得票数 1
我想将两列(Max和Min)之间的平均值写入每行的另一列(Mean)。具体地说，当它遍历各行时，确定前两个单元格的平均值，并将其写入第三行的单元格。
import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter
from pandas import ExcelFile
sheet._cell_overwrite_ok = True
df = pd.read_excel('tempMean.xlsx', sheet_name='tempMeanSheet')
listMax = df['Max']
l
浏览 0提问于2019-10-02得票数 0
1回答
我被分配了一个任务来创建一个平均值计算器，不幸的是，每次计算平均值时，我都会得到一个太多的计算器，这不能解决我做数字时的问题--或者，平均值完全不正确。
import java.util.*;
public class Mean
{
public static void main()
{
Scanner inputLine = new Scanner(System.in);
int total = 0, number, counter = 0;
double average;
System.out.print
浏览 0提问于2016-03-09得票数 0
3回答
我正在计算pandas数据帧中4行的平均值、观察值和标准差。现在，我正在制作一个新的数据帧，但肯定有比使用四行更简单的方法？我想我可以使用groupby，然后使用agg，但是我一直无法使它工作。
stats = pd.DataFrame()
stats["mean"] = df.mean(axis=1)
stats["count"] = df.count(axis=1)
stats["std"] = df.std(axis=1)
浏览 2提问于2019-10-22得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
