第七周求正差值

本文通过一个简单的C++程序介绍了如何输入两个整数并计算它们的正差值。程序首先读取两个整数a和b,然后使用if-else语句判断哪个数更大,并将较大的数减去较小的数得到正差值c。最后输出这个正差值。

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问题及代码:

/*
*Copyright (c) 2014,烟台大学计算机学院
*ALL right reserved
*文件名;test。cpp
*作者;李莉
*完成日期2014年10月10日
*版本号v1.0
*
*问题描述:输入两个整数,求两个数的正差值并输出
*输入描述:输入两个整数a,b
*输出描述:输出一个正数c
*/
#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
   int a,b,c;
   cin >>a>>b;
   if (a>b)
    c=a-b;
   else
    c=b-a;
   cout <<"正差值"<<c<<endl ;
    return 0;
}


运行结果:

学习收获:对if和else语句大体有了一定的了解,不会犯那种最低级的错误

心得体会:菜鸟进阶中。。。。。。。未完待续

首先,对于每个用户,我们需要按照周来求和并进行差分。具体来说,可以按照以下步骤进行操作: 1. 将原始数据按照日期排序; 2. 按照一周7天为一个周期,将数据分成若干个周期; 3. 对于每个周期,计算周期内的数据总和; 4. 对于每个周期,计算当前周期内的数据总和与上一个周期内的数据总和之差,即为差分结果。 接下来,我们需要对每个用户的差分结果进行基本统计量的计算。常见的基本统计量包括: 1. 平均值(mean):所有差分结果的算数平均数; 2. 中位数(median):所有差分结果排序后中间的数值; 3. 方差(variance):所有差分结果与平均值之差的平方的平均数; 4. 标准差(standard deviation):方差的正平方根; 5. 最小值(minimum):所有差分结果中最小的值; 6. 最大值(maximum):所有差分结果中最大的值。 这些统计量可以用 Python 的 NumPy 包和 Pandas 包来计算,具体实现代码如下所示: ```python import numpy as np import pandas as pd # 假设用户差分结果存储在变量 diff 中 diff = [...] # 将差分结果按照年度分成若干个部分 diff_by_year = np.split(diff, len(diff) // 365) # 对每个部分按照周求和并进行差分 diff_by_week = [np.diff(np.sum(np.split(d, len(d) // 7), axis=1)) for d in diff_by_year] # 计算基本统计量 mean = np.mean(diff_by_week) median = np.median(diff_by_week) variance = np.var(diff_by_week) std = np.std(diff_by_week) minimum = np.min(diff_by_week) maximum = np.max(diff_by_week) # 将结果存储在 Pandas 数据框中 result = pd.DataFrame({ 'mean': [mean], 'median': [median], 'variance': [variance], 'standard deviation': [std], 'minimum': [minimum], 'maximum': [maximum] }) print(result) ``` 这段代码可以计算出每个用户按周求和并进行差分后的基本统计量,并将结果存储在 Pandas 数据框中。需要注意的是,代码中假设差分结果已经存储在变量 diff 中,并且将差分结果按照年度分成若干个部分。如果实际情况不同,需要相应地修改代码。
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