求数组均值

最新推荐文章于 2024-06-25 10:45:36 发布
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分类专栏： Java 文章标签： java
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/programmeruse/article/details/120265380
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本文探讨了如何在Java中计算数组的平均值，分别使用Apache Commons Math库的StatUtils.mean方法和Java 8的Stream API。这两种方法各有特点，前者适用于传统计算，后者则展示了现代编程的简洁性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

double mean = StatUtils.mean(doubleArray);

double average = Arrays.stream(array).average().orElse(Double.NaN);
matlab 数组的均值
点云侠的博客
05-20 69
计算数组的均值也即《误差理论与测量平差基础》中所说的数学期望
1619 删除某些元素后的数组均值
weixin_44171872的博客
11-21 246
题目描述： 给你一个整数数组 arr ，请你删除最小 5% 的数字和最大 5% 的数字后，剩余数字的平均值。 与 标准答案 误差在 10-5 的结果都被视为正确结果。 示例 1： 输入：arr = [1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3] 输出：2.00000 解释：删除数组中最大和最小的元素后，所有元素都等于 2，所以平均值为 2 。 示例 2： 输入：arr = [6,2,7,5,1,2,0,3,10,2,5,0,5,5,0,8,7,6,8,0] 输出：4.00
使用Java Stream的average()方法计算平均值
专注于深入研究多种编程语言，以实战为导向，逐步拓展开发技能，提升工程化编码和思维能力，展现无敌技术实力。
09-16 6190
Java 8 引入的 Stream API 提供了强大的数据处理功能，其中的 average() 方法用于计算流中元素的平均值。本文将详细介绍 average() 方法的用法、示例代码以及其背后的实现原理。
计算集合平均数
weixin_45457085的博客
04-06 2175
，冷 a = {54,63,77,90,35,100,73} #定义集合 b = {87,54,90,33,78,56,98} print(max(a),min(a)) #求最大值，最小值 print(max(b),min(b)) print(a|b) #求集合交集 a.discard(max(a));a.discard(min(a)) #删除集合a中的最大值和最小值 print(a) b.discard(max(b));b.
数组均值
weixin_38410551的博客
07-15 180
参考链接： https://blog.youkuaiyun.com/sinat_28252525/article/details/80462437
Hadoop HelloWord Examples- 求平均数
算法，时空数据挖掘
08-23 1736
另外一个hadoop的入门demo，求平均数。是对WordCount这个demo的一个小小的修改。输入一堆成绩单（人名，成绩），然后求每个人成绩平均数，比如： //  subject1.txt   a 90   b 80   c 70  // subject2.txt   a 100   b 90   c 80   求a,b,c这三个人的平均分。解决思路很简单，在
Java数组求平均值及最大值
2301_79600015的博客
06-25 1102
编写一个完整的Java程序，接收从键盘输入的10个整数，并输出其中的最大值及平均值。要求:将计算功能定义在一个类中，由主类接收输入，再用数组的方式传递给实现计算的类的方法，再输出结果。3.注意方法写法 public double avage(){ return .....;起初，我忽略了题目要求的编写两个类，写成了一个类并在类中编写方法。将主类中输入的数组传入到complete类。在新类中首先要创建对象（private修饰）注意method需要用abstract修饰。
Hadoop--计算平均值
weixin_30719711的博客
09-19 196
package com.smartmap.example; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.ha...
matlab求数组的均值
09-11
在MATLAB中，计算数组均值是一个非常常见的操作，可以通过使用内置函数`mean`来实现。`mean`函数能够计算出数组中的所有元素的平均值。对于不同的维度，`mean`函数可以有不同的用法。 1. 如果你想要计算一维数组...
python数组均值
04-13
Python中计算数组均值可以使用NumPy库中的mean函数。首先，你需要导入NumPy库，然后使用mean函数计算数组的均值。下面是一个示例代码： ```python import numpy as np # 定义一个数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4,...
MATLAB数组均值计算：从入门到精通，掌握均值求解
MATLAB数组均值计算是数据分析和处理中的基本操作。均值，也称为平均值，表示一组数据的中心趋势。在MATLAB中，有多种方法可以计算数组均值，每种方法都有其优点和缺点。 ### 1.1 均值计算函数 MATLAB提供了几个...
集合的求和、最大值、最小值、平均值、过滤、排序、去重、分组
weixin_44342481的博客
01-28 1502
流的操作数据求和最大值最小值最小值过滤排序 基本数据 ArrayList<Student> lists = new ArrayList<>(); lists.add(new Student("张三", 15, 1541)); lists.add(new Student("李四", 19, 1549)); lists.add(new Student("王五", 55, 1543)); lists.add(n
hutool工具常用方法总结（一）
weixin_70221917的博客
02-20 6819
hutool常用方法总结（一）
统计算法｜一文了解Java中的commons-math3的StatUtils类（二）
Lycos
01-30 1733
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。上一篇介绍了如何引入以及包架构，本篇想详细介绍下其中的类StatUtils。本文住要介绍了Commons-math3包中StatUtils类的详细使用以及具体的数学概念和公式，下一篇具体讲解包下类的使用以及注意点。[引用]欢迎关注博主「六月暴雪飞梨花」或加入。
Java stream对List对象进行分组聚合操作：求和、平均值、最大值、最小值，BigDecimal求和
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yunnuo的博客
06-11 1万+
利用Java8新特性stream流对List对象进行安装特定属性进行分组操作，并且进行聚合操作：求和、平均值、最大值、最小值，BigDecimal的求和等
apache工具类系列
qq_37891961的博客
06-19 745
在网上找了一段时间的数组求平均值得工具类,几乎所有的都是自己编写的工具类,最后还是自己找到了就在这里贴一下 所用的工具类 import org.apache.commons.math.stat.StatUtils; Apache下的工具类实在是强大; public static void main(String[] args) { double[] i = new double[]
参考发红包的数值均匀分配算法+可设置最小值
weixin_42645678的博客
05-11 472
最近有个需求是需要发红包的，正常如果是正常是最小值0.01，那么直接参考网上贴出来的微信红包算法即可。但是这个需求需要设置一个最小值。 private BigDecimal ONE_HUNDRED = BigDecimal.valueOf(100); private BigDecimal DEF_MIN = BigDecimal.valueOf(0.01); /** * 微信-均匀分配，最小值为0.01 *@Author dong *@Date .
[hutool] hutool常用工具类
qq_39397165的博客
01-04 922
前言 Hutool是一个Java工具包，它帮助我们简化每一行代码，避免重复造轮子。 1.安装 maven项目在pom.xml添加以下依赖即可： <dependency> <groupId>cn.hutool</groupId> <artifactId>hutool-all</artifactId> <vers...
hutool中的threadutil_Hutool - 好用的Java工具类库
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12-18 1863
Hutool是一个Java工具包，它帮助我们简化每一行代码，避免重复造轮子。如果你有需要用到某些工具方法的时候，不妨在Hutool里面找找，可能就有。本文将对Hutool中的常用工具类和方法进行介绍。9 n, v+ c0 |" i$ l一、简介. c; v) d: q8 C" {0 j2 p" f, }, [9 Y3 F% S5 j一个Java基础工具类，对文件、流、加密解密、转码、正则、线程、X...
python中求数组均值，中位数，标准差
最新发布
05-15
### Python计算数组的均值、中位数和标准差 在Python中，可以通过多种方法实现对数组的均值、中位数以及标准差的计算。以下是几种常见的实现方式。 #### 使用基础函数手动计算 通过编写自定义函数的方式可以直接完成这些统计量的计算： ```python def calculate_statistics(data): # 计算均值 mean_value = sum(data) / len(data) # 排序用于计算中位数 sorted_data = sorted(data) n = len(sorted_data) if n % 2 == 0: median_value = (sorted_data[n//2 - 1] + sorted_data[n//2]) / 2 else: median_value = sorted_data[n//2] # 计算标准差（样本标准差） variance = sum((x - mean_value) ** 2 for x in data) / (n - 1) std_deviation = variance ** 0.5 return mean_value, median_value, std_deviation data = [1, 2, 3, 4, 5] mean, median, std = calculate_statistics(data) print(f"Mean: {mean}, Median: {median}, Standard Deviation: {std}") ``` 这种方法完全依赖于基本操作，适用于较小的数据集或学习目的[^4]。 #### 利用NumPy库简化过程 对于更高效的操作，推荐使用`numpy`库来进行数值运算。它提供了内置的功能来快速获取所需的统计数据： ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 均值 mean_value = np.mean(arr) # 中位数 median_value = np.median(arr) # 总体标准差 std_total = np.std(arr) # 样本标准差 std_sample = np.std(arr, ddof=1) print(f"Mean: {mean_value}, Median: {median_value}, Total StdDev: {std_total}, Sample StdDev: {std_sample}") ``` 这里需要注意的是当设置参数 `ddof=1` 时得到的是样本标准差而非总体标准差[^3]^。 #### 结合Pandas处理复杂数据结构 如果面对更加复杂的表格型数据，则可以考虑引入`pandas`框架辅助分析: ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({'values': [1, 2, 3, 4, 5]}) mean_pandas = df['values'].mean() median_pandas = df['values'].median() std_pandas = df['values'].std(ddof=1) print(f"Pandas Mean: {mean_pandas}, Pandas Median: {median_pandas}, Pandas StdDev: {std_pandas}") ``` 此代码片段展示了如何利用Pandas DataFrame对象执行类似的统计任务[^2]. 综上所述，在实际应用过程中可以根据具体情况选择合适的技术手段达成目标.
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