求均值

最新推荐文章于 2023-07-26 14:19:09 发布
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#include<bits/stdc++.h>
double a[1010];
int main()
{
int n,i;
double sum=0;
scanf("%d",&n);
for(i=0;i<n;i++)
{
scanf("%lf",&a[i]);
sum += a[i];
}
printf("%.4lf\n",sum/n);
return 0;
}
计算一串数据均值
xinpianwokeyi的博客
02-13 853
描述 给出一组样本数据，计算其均值。 输入 输入有两行，第一行包含一个整数n（n小于100），代表样本容量；第二行包含n个绝对值不超过1000的浮点数，代表各个样本数据。 输出 输出一行，包含一个浮点数，表示均值，精确到小数点后4位。 样例输入 2 1.0 3.0 样例输出 2.0000 分析：输入数据，求和，除以个数，就得到均值 #include <iostream> #include<iomanip> #include <stdio.h&g
数据集（图片）求均值和标准差
qq_46396470的博客
06-09 454
运行一下命令完成环境配置。
证明：给定一组样本数据，其均值是最好的0维表达
weixin_33835690的博客
03-13 191
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
循环角求均值（转）
闻道君
08-22 890
2*在求角度均值的时候，经常遇到一个问题就是 1°和359°的均值是0，而不是(1+359)/2,那么需要用循环角度均值来求这个结果。 C++代码如下（角度） #define ANGLE_DIFF(diff, x2, x1) \ do { \ diff = x2-x1+180; \ if (diff &lt; 0) { \ diff = diff + 3...
求均值和方差
04-16
求灰度图像的均值和方差，初学者可以学习下，这是一个很不错的学习例子！
求平均值的几种方法
萌萌咚咚的博客
01-09 6529
第一种：float num =（a+b）/ 2.0，会存在溢出现象。 第二种：float  num = a+（b-a）/ 2.0。 第三种：float num = a&amp;b+((a^b)&gt;&gt;1),直接操作bite位，效率更高。   a&amp;b：相当于同一个bite位上相同的平均值，相同的平均值即为自身。 a^b：相当于同一个bite位上不相同的数之和。 &gt;&gt;...
matlab求均值-方差.docx
11-17
MATLAB求均值-方差实验报告 本实验报告介绍了使用MATLAB对随机信号进行数字特征分析，包括均值、方差和均方值的计算。同时，还介绍了数字相关和数字卷积的原理和实现。 一、实验目的 1. 了解随机信号自身的特性，...
js代码-求均值手写
07-16
在JavaScript编程中，"js代码-求均值手写" 主题涉及到计算一组数值的平均值，也称为均值。这个任务是基础的数据处理和分析操作，在数据分析、统计学以及各种计算密集型应用中十分常见。下面我们将深入探讨如何用...
matlab求均值-方差.pdf
12-04
Matlab求均值-方差实验报告的数字特征分析知识点 一、实验目的： * 了解随机信号自身的特性，包括均值、方差、均方值等 * 掌握随机信号的分析方法 二、实验原理： * 均值测量方法：ˆx = m = (∑Xd[i])/N * 均方...
均值
aoxia3765的博客
03-02 462
总时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述 给出一组样本数据，计算其均值。 输入输入有两行，第一行包含一个整数n（n小于100），代表样本容量；第二行包含n个绝对值不超过1000的浮点数，代表各个样本数据。输出输出一行，包含一个浮点数，表示均值，精确到小数点后4位。样例输入 2 1.0 3.0 样例输出 2.0000 #include<stdio....
04:求整数的和与均值
qq_40371180的博客
03-11 3577
描述 读入n（1 &lt;= n &lt;= 10000）个整数，求它们的和与均值。 输入 输入第一行是一个整数n，表示有n个整数。 第2~n+1行每行包含1个整数。每个整数的绝对值均不超过10000。 输出 输出一行，先输出和，再输出平均值（保留到小数点后5位），两个数间用单个空格分隔。 样例输入 4 344 222 343 222 样例输出 1131 282.75000 ...
python 计算均值、方差、标准差 Numpy，Pandas
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DEVELOPERAA的博客
07-26 1万+
Python 中的 numpy 包 和 pandas 包都能够计算均值、方差等，本文总结一下它们的用法。
03:求整数的和与均值
weixin_33804582的博客
12-31 1229
总时间限制: 1000ms内存限制:65536kB描述 读入n（1 <= n <= 10000）个整数，求它们的和与均值。 输入输入第一行是一个整数n，表示有n个整数。 第2~n+1行每行包含1个整数。每个整数的绝对值均不超过10000。输出输出一行，先输出和，再输出平均值（保留到小数点后5位），两个数间用单个空格分隔。样例输入 4 344 222 343 22...
NOI OJ 1.5 04：求整数的和与均值 C语言
chdcb的博客
10-01 4501
描述 读入n（1 <= n <= 10000）个整数，求它们的和与均值。 输入 输入第一行是一个整数n，表示有n个整数。 第2~n+1行每行包含1个整数。每个整数的绝对值均不超过10000。 输出 输出一行，先输出和，再输出平均值（保留到小数点后5位），两个数间用单个空格分隔。 思路：和1.5 01的题一样（不清楚的小伙伴可以去看前一篇文章）首先进行多次输入 但这里的题目要求有一个总和，只要总值求出来后，求均值不是简简单单，所以我们声明一个变量sum（表达为总数的意思，你想声.
vector求均值
最新发布
06-10
<think>我们面对的是如何对`std::vector`类型的数据求均值，同时用户提到可能与之前讨论的滑动均值滤波相关。然而，求一个向量的均值是一个更简单的问题，不需要滑动窗口。有两种主要方法：1.使用标准C++（如循环或标准库算法）计算均值。2.将`std::vector`转换为OpenCV的`Mat`，然后使用OpenCV的`meanStdDev`或`cv::mean`函数。考虑到用户要求使用OpenCV库，我们可以选择第二种方法。步骤如下：步骤1：将`std::vector`转换为OpenCV的`Mat`对象。注意：向量可以转换为一列（N×1）或一行（1×N）的矩阵。步骤2：使用OpenCV的`meanStdDev`函数或`cv::mean`函数计算均值。注意：`cv::mean`函数可以计算多通道矩阵的均值，但对于单通道的矩阵，我们可以直接使用它来得到一个标量（每个通道的均值，由于单通道，所以只有一个值）。具体实现：方法一：使用`cv::mean````cpp#include<opencv2/opencv.hpp>#include<vector>doublecomputeMean(conststd::vector<double>&data){//将vector转换为OpenCVMat，这里我们转换为N×1的单通道浮点矩阵cv::MatmatData=cv::Mat(data).reshape(1);//确保是单通道，reshape(1)表示1通道//计算均值，返回一个Scalar（对于单通道，第一个元素就是均值）cv::ScalarmeanValue=cv::mean(matData);returnmeanValue[0];}```方法二：使用`meanStdDev`（同时可以计算标准差）```cppvoidcomputeMeanStd(conststd::vector<double>&data,double&mean,double&stddev){cv::MatmatData=cv::Mat(data).reshape(1);cv::ScalarmeanValue,stddevValue;cv::meanStdDev(matData,meanValue,stddevValue);mean=meanValue[0];stddev=stddevValue[0];}```如果向量中存储的是整数，可以转换为浮点型矩阵以避免整数除法截断。注意：`cv::Mat`的构造函数接受`std::vector`，但是它会创建一个列向量（即矩阵的行数等于向量大小，列数为1）。使用`reshape(1)`确保矩阵是单通道（因为原向量构造的矩阵已经是单通道，reshape(1)不会改变通道数，但会改变为1列？实际上，我们传入的vector被构造为N行1列的单通道矩阵，所以reshape(1)不会改变其形状，只是显式声明为1通道，可能不是必须的）。示例：```cppintmain(){std::vector<double>data={1.0,2.0,3.0,4.0,5.0};doublemean=computeMean(data);std::cout<< "Mean:"<< mean<< std::endl;doublemean2,stddev;computeMeanStd(data,mean2,stddev);std::cout<< "Mean:"<< mean2<< ",Stddev:"<< stddev<< std::endl;return0;}```如果向量中存储的是其他类型，比如整数，我们可以先转换为`double`类型，或者在构造`Mat`的时候指定类型：```cppstd::vector<int>intVec={1,2,3,4,5};cv::MatmatInt(intVec);//这会创建一个CV_32SC1类型的矩阵//然后可以转换为浮点型再计算，或者直接用整型计算（但注意整型的均值可能是整数，而实际均值可能不是整数）//建议转换为浮点型cv::MatmatFloat;matInt.convertTo(matFloat,CV_64F);//转换为double//然后计算```另外，如果向量是二维的或者多通道？但用户这里是一维的向量。与滑动均值滤波的关系：滑动均值滤波是在一个滑动窗口内计算均值，而这里只是计算整个向量的均值。因此，我们可以根据上述方法计算整个向量的均值。如果用户是想要计算滑动均值滤波（即移动平均），那么我们需要实现一个滑动窗口，每次计算窗口内的均值。但用户这次的问题只是求整个向量的均值，所以先提供求全局均值的方案。但是，用户提到“可能与之前提到的滑动均值滤波相关”，我们可以考虑两种情况：1.用户想计算整个向量的均值（与滑动滤波无关）。2.用户想对一个向量进行滑动均值滤波（在之前的讨论中已经提供过实现）。由于用户明确说“对vector求均值”，我们理解为整个向量的均值。因此，我们按照上述方法实现。最后，提供生成的相关问题。注意：回答中引用了相关参考文献，但用户提供的引用是示例，并没有直接相关的引用，所以不强制要求引用。</think> ### 在 C++ 中使用 OpenCV 对 std::vector 求均值的方法 对 `std::vector` 类型数据求均值有两种常用方法，均可利用 OpenCV 的高效计算能力： #### 方法 1：使用 OpenCV 的 `cv::mean` 函数（推荐） ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> double vectorMeanWithOpenCV(const std::vector<double>& vec) { // 将 vector 转换为 OpenCV Mat 对象 cv::Mat matData(vec); // 自动创建 N×1 的矩阵 // 计算均值（返回 cv::Scalar，[0]为第一个通道值） return cv::mean(matData)[0]; } // 用法示例： int main() { std::vector<double> data = {1.5, 2.0, 3.5, 4.0, 5.0}; double avg = vectorMeanWithOpenCV(data); std::cout << "均值: " << avg << std::endl; // 输出: 均值: 3.2 return 0; } ``` #### 方法 2：结合标准算法与 OpenCV 矩阵运算 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> #include <numeric> double vectorMeanHybrid(const std::vector<double>& vec) { // 方法1：标准库算法（适合小数据） double sum = std::accumulate(vec.begin(), vec.end(), 0.0); return sum / vec.size(); // 方法2：OpenCV reduce（适合大数据） cv::Mat mat(vec); return cv::sum(mat)[0] / mat.total(); } ``` #### 与滑动均值滤波的关系 此操作相当于滑动窗口大小等于向量长度的特例： $$ \text{均值} = \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-1} x_i $$ 与滑动滤波不同，此处计算的是全局统计值而非局部平均值[^1]。 ### 性能优化建议 1. **数据类型转换**：如果原始数据是整数，使用 `.convertTo()` 转换浮点型避免精度损失 ```cpp cv::Mat floatData; intData.convertTo(floatData, CV_64F); ``` 2. **大向量处理**：对于超大型数据集，OpenCV 的并行计算比 STL 算法更高效 3. **GPU 加速**：超过 10^6 元素时，使用 `cv::cuda::GpuMat` 进行 GPU 计算 ### 相关问题 1. **如何在 C++ 中计算 std::vector 的中位数和方差?** 可使用 `std::nth_element` 找中位数，OpenCV 的 `cv::meanStdDev` 计算方差[^1][^4] 2. **如何处理带掩码的向量均值计算?** 创建相同尺寸的布尔向量，转换为 OpenCV 掩码矩阵配合 `cv::mean()` 的掩码参数[^4] 3. **如何优化大型向量的统计计算性能?** 可通过 SIMD 指令或 OpenCV 的并行框架提升计算效率[^2] 4. **求均值前为什么要进行数据类型转换?** 整数向量直接求和会导致精度损失，转换为浮点类型可保留小数部分[^1][^4]
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