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  • python文件中的年和数据的平均温度
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    2021-01-14 22:09:25

    我有一个数据文件,其中有一些特定格式的数据,在处理时有一些多余的行要忽略。我需要处理这些数据,并根据这些数据计算一个值。在

    样本数据:Average monthly temperatures in Dubuque, Iowa,

    January 1964 through december 1975, n=144

    24.7 25.7 30.6 47.5 62.9 68.5 73.7 67.9 61.1 48.5 39.6 20.0

    16.1 19.1 24.2 45.4 61.3 66.5 72.1 68.4 60.2 50.9 37.4 31.1

    10.4 21.6 37.4 44.7 53.2 68.0 73.7 68.2 60.7 50.2 37.2 24.6

    21.5 14.7 35.0 48.3 54.0 68.2 69.6 65.7 60.8 49.1 33.2 26.0

    19.1 20.6 40.2 50.0 55.3 67.7 70.7 70.3 60.6 50.7 35.8 20.7

    14.0 24.1 29.4 46.6 58.6 62.2 72.1 71.7 61.9 47.6 34.2 20.4

    8.4 19.0 31.4 48.7 61.6 68.1 72.2 70.6 62.5 52.7 36.7 23.8

    11.2 20.0 29.6 47.7 55.8 73.2 68.0 67.1 64.9 57.1 37.6 27.7

    13.4 17.2 30.8 43.7 62.3 66.4 70.2 71.6 62.1 46.0 32.7 17.3

    22.5 25.7 42.3 45.2 55.5 68.9 72.3 72.3 62.5 55.6 38.0 20.4

    17.6 20.5 34.2 49.2 54.8 63.8 74.0 67.1 57.7 50.8 36.8 25.5

    20.4 19.6 24.6 41.3 61.8 68.5 72.0 71.1 57.3 52.5 40.6 26.2

    注意:在这里,行表示年份,列表示月份。在

    我试图写一个函数,从给定的url返回任何月份的平均温度。在

    我试过如下:

    ^{pr2}$

    但是我得到了错误line = str(line, 'ascii')TypeError: decoding str is not supported

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  • 算术平均、几何平均、调和平均、平方平均和移动平均跟计算编程有什么关系:Just One Word,不能只会算术平均数,还有其他很多选择,以及不同场景使用不同的平均数。 算术平均 算术平均(Arithmetic mean)是最...

    本文内容

    • 算术平均
    • 几何平均
    • 调和平均
    • 平方平均
    • 移动平均

    算术平均、几何平均、调和平均、平方平均和移动平均跟计算编程有什么关系:Just One Word,不能只会算术平均数,还有其他很多选择,以及不同场景使用不同的平均数。

    算术平均


    算术平均(Arithmetic mean)是最基本、最常用的一种平均指标,描述数据集中趋势的一个统计指标。

    计算公式为:

    clip_image002[4]

    即,n 个数据相加后除以 n。0 也记入。

    统计学上,算术平均较中位数和众数更少受到随机因素影响, 但缺点是它极易受到极大极小值的影响。例如,有数组 (5, 7, 5, 4, 6, 7, 8, 5, 4, 7, 8, 6, 20),平均值是 7.1,但实际上大部分数据(10个)都不超过7,如果去掉 20,平均数为 6。

    上面是简单算术平均,它只是加权算术平均的一种特殊形式。若原始数据,被分成 k 组,各组的值为 (x1,x2,...,xk),各组频率分别为 (f1,f2,...,fk),则加权算术平均数的计算公式为:

    clip_image002

    由公式可以看出,加权算术平均数同时受到两个因素的影响,一个是各组数值的大小 xi,另一个是各组分布频数 fi。在数值不变的情况下,某组的频数越多,该组数值对平均数的作用就大,反之,越小。

    算术平均可以用来反映一组数据的一般情况,也可以对不同组的数据进行比较。平均数可以直观、简明的表示一组数据,所以,在日常生活中经常用到,如平均速度、平均身高、平均产量、平均成绩等等。算术平均主要适用于数值型数据,不适用于品质数据。

    几何平均


    几何平均(Geometric mean),是另一种计算平均值的方法。对几何平均,也可以像算术平均一样,做加权的几何平均。

    简单几何平均的计算公式为:

    clip_image002[6]

    即,n 个数据相乘后开 n 次方。其中,xi 都是正实数。

    几何平均适用于对比率、指数等进行平均,主要用于平均增长(变化)率,对数正态分布。

    算术-几何平均数

    若有两个正实数 x 和 y,则它们的算术-几何平均数为,先计算这两个数的算术平均数,称为 a1;再计算它们的几何平均数,称为 g1。

    clip_image006

    重复这个步骤,便得到了两个数列 (an) 和 (gn):

    clip_image008

    这两个数列都收敛于一个相同的数,这个数称为 x 和 y 的算术-几何平均数,记为 M(x, y) 或 agm(x, y)。

    示例:

    • 计算 a0 = 24和 g0 = 6的算术-几何平均数 M(24, 6) 如下表所示:

     

    n

    an

    gn

    0

    24

    6

    1

    15

    21

    2

    13.5

    13.41640786500...

    3

    13.45820393250...

    13.45813903099...

    4

    13.45817148175...

    13.45817148171...

     

    a0 = 24和 g0 = 6的算术-几何平均数 clip_image002[14] 。

    • 1 和 clip_image010 的算术-几何平均数的倒数,称为高斯常数。

    clip_image012

    调和平均


    调和平均(Harmonic Mean),也分简单和加权的形式。加权调和平均数是加权算术平均数的变形。多数多情况下,我们只掌握每组某个标志的数值总和(m),而缺少总体单位数(f)的资料,因此,不能直接采用加权算术平均数法计算平均数,而则采用加权调和平均数。

    先由加权算术平均数公式推到加权调和平均公式,最后推到简单调和平均公式,它是加权调和公式的特殊形式。加权算术平均的计算公式为:

    clip_image002[12]

    即,加权调和平均公式为:

    clip_image002[18]

    当 mi=1 时,则公式退化成简单调和平均公式:

    clip_image002[16]

    即,n 个数据的倒数取算术平均,再取倒数。

    调和平均一般用于计算平均速率。

    示例:某工厂购进材料三批,每批价格及采购金额资料如下表:

     

    价格x(元/千克)

    采购金额 m(元)

    采购数量 m/x(千克)

    第一批

    35

    10000

    286

    第二批

    40

    20000

    500

    第三批

    45

    15000

    330

    合计

    ——

    45000

    1116

    clip_image002[20]

     

     

    每千克 40.32 元。

    二个数的调和平均数

    最常用的是二个正数值 x1 和 x2 的调和平均数 H:

    clip_image016

    而 x1 和 x2 的算术平均数 A 与几何平均数 G 分别为:

    clip_image018

    clip_image020

    那么,它们存在如下关系:

    clip_image022

    应用

    • 可以用在相同距离,但速度不同的平均速度,如一段路,前半段时速 60 公里,后半段时速 30 公里〔两段距离相等〕,则其平均速度为两者的调和平均数 40 公里。

    clip_image002[16]

    • 两个电阻 R1 和 R2 并联后的等效电阻 Req 为调和平均数的一半。

    clip_image024

    • 物理学中的减缩质量也为调和平均数的一半。

    clip_image026

    毕达哥拉斯平均是算术平均数(A)、几何平均数(G)及调和平均数(H),这三种平均数的总称。

    平方平均


    平方平均(Quadratic mean),简称方均根(Root Mean Square,RMS),是平方根的广义平均(generalized mean),计算公式为:

    clip_image002[10]

    即,n 个数据的平方取算数平均,再开平方根。

    利用柯西不等式,平方平均与算术平均的关系是:平方平均不小于算术平均。

    clip_image002[30]

    clip_image002[32]

    clip_image002[34]

    clip_image002[36]

    应用

    • 平方平均数常用来计算一组数据和某个数据的“平均差”。像交流电的电压、电流数值以及均匀加速直线运动的位移中点平均速度,都是以其实际数值的方均根表示。例如,交流电 220V 表示电压信号的均方根(又称为有效值),即 220V,为交流电瞬时值(瞬时值又称暂态值)的最大值的clip_image030
    • 统计中的标准差 s:

    clip_image032

    即,所有数据 clip_image034 与算术平均值 clip_image036 相减 clip_image038,取它们的平方平均数。

    移动平均


    移动平均(Moving Average,MA),又称“移动平均线”简称均线,是一种简单平滑预测技术,它的基本思想是:根据时间序列资料、逐项推移,依次计算包含一定项数的序时平均值,以反映长期趋势的方法。因此,当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响,起伏较大,不易显示出事件的发展趋势时,使用移动平均法可以消除这些因素的影响,显示出事件的发展方向与趋势(即趋势线),然后依趋势线分析预测序列的长期趋势。

    移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的。移动平均可抚平短期波动,反映出长期趋势或周期。最常见的是利用股价、回报或交易量等变量计算出移动平均。

    数学上,移动平均可视为一种卷积(卷积是通过两个函数 f 和 g 生成第三个函数的一种数学算子,表征函数 f 与经过翻转和平移的 g 的重叠部分的累积。如果将参加卷积的一个函数看作区间的指示函数,卷积还可以被看作是“移动平均”的推广)。

    移动平均法可以分为:简单移动平均和加权移动平均。

    参考地址:https://www.cnblogs.com/liuning8023/p/3525920.html

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  • 某企业每月给其A、B、C 和D 四个门店一共发送6 个集装箱的某种货物,如果各门店出售该种货物的利润(万元)如下表: 试求这6 箱货物如何分配给各门店,才能获得最大总...决策变量:表示每月分配给第1个卖场的货物吨数(...

    某企业每月给其A、B、C 和D 四个门店一共发送6 个集装箱的某种货物,如果各门店出售该种货物的利润(万元)如下表:
    在这里插入图片描述
    试求这6 箱货物如何分配给各门店,才能获得最大总利润。

    解题思路:
    将问题按卖场分为四个阶段,将A、B、C、D四个卖场分别编号为1、2、3、4。设:状态变量S:表示每月分配给第1个卖场至第4个卖场的货物吨数(k=1,2, 3,4)。
    决策变量:表示每月分配给第1个卖场的货物吨数(k=1,2,3,4)。
    状态转移方程为:Sk+1+Sk-Xk,即=Sk+1+Xk 。
    已知S1=6,S4=X4。
    dp(Sk):表示第k阶段的最佳总效果。
    r(xk):表示第k阶段取得最佳效果时Xk的取值。

    第一阶段
    当K=1时
    在这里插入图片描述
    第二阶段
    当K=2时
    在这里插入图片描述
    第三阶段
    当K=3时
    在这里插入图片描述
    第四阶段
    当K=4时
    在这里插入图片描述

    得到最优表开始逆推 依次取得4表中对应的最大值 r[3][6],r[2][5],r[1][2],r[0][2]
    即最优解为A取2 B取2 C取1 D取1 即 6+4+3+4=17(万元)

    public class liuzhuangSB {
    
    	public static int[][] s = new int[][] {{0,4,6,7,7,7,7},{0,2,4,6,8,9,10},{0,3,5,7,8,8,8},{0,4,5,6,6,6,6}};
    	
    	//dp记录每次递推的最大值
    	//r记录每次最大值的情况
    	//0123行代表A AB ABC ABCD
    	public static int[][] dp = new int[4][7];
    	public static int[][] r  = new int[4][7];
    	
    	public static void main(String[] args) {
    		// TODO Auto-generated method stub
    		//将A赋值给最优情况
    		for(int i = 0; i < dp[0].length; i++) {
    			dp[0][i] = s[0][i];
    			r[0][i] = i;
    		}
    		//依次对AB ABC ABCD进行递推 得到所有的最优情况表
    		for(int z = 1; z < 4; z++) {
    			for(int i = 0; i < dp[0].length; i++) {
    				int[] temp = new int[7];
    				for(int j = 0; j <= i; j++) {
    					temp[j] = dp[z-1][i-j]+s[z][j];
    					if(temp[j] > dp[z][i]) {
    						dp[z][i] = temp[j];
    						r[z][i] = j;
    					}
    				}
    			}
    		}
    		
    		//逆推
    		int num = 6;
    		int nums[] = new int[4];
    		while(num!=0) {
    			for(int i = 3; i >= 0; i--) {
    				nums[i] = r[i][num];
    				num -= nums[i];
    			}
    		}
    		System.out.println("取A:"+nums[0]+"个 取B:"+nums[1]+"个 取C:"+nums[2]+"个 取D:"+nums[3]+"个");
    	}
    }
    
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  • 这里写自定义目录标题 介绍 涉及的表的结构 table department table employee table works_on 思路 建立大表(三表联合)一次查询 临时表多次查询 总结 介绍 涉及的表的结构 table department 用来表示部门信息的表...

    介绍

    涉及的表的结构

    table department

    用来表示部门信息的表,通过dno字段与其他表关联

    mysql> select * from department;
    +---------------------------+-----+--------+--------------+
    | dname                     | dno | mgrssn | mgrstartdata |
    +---------------------------+-----+--------+--------------+
    | Economy Department        | 000 | 09     | 2020-03-01   |
    | Sales Department          | 001 | 06     | 2017-06-01   |
    | Human Resource Department | 010 | 12     | 2003-12-01   |
    | Produce Department        | 011 | 14     | 2009-05-01   |
    | Research Department       | 100 | 20     | 2026-09-01   |
    +---------------------------+-----+--------+--------------+
    5 rows in set (0.05 sec)
    

    table employee

    用来表示雇员信息的表,与其他表通过dno字段关联

    mysql> select * from employee;
    +--------+------+----------------------------------+---------+----------+-----+
    | ename  | essn | address                          | salary  | superssn | dno |
    +--------+------+----------------------------------+---------+----------+-----+
    | 白玉芬 | 00   | 广州市天河区珠江新城花城大道83| 1000.00 | 24       | 100 |
    | 仓春莲 | 01   | 广东省广州市石牌西路68| 1100.00 | 20       | 100 |
    | 仓红   | 02   | 广州市番禺区市桥清河东路41| 1500.00 | 14       | 011 |
    | 陈超云 | 03   | 佛山市汾江西路13| 3000.00 | 02       | 011 |
    | 陈高   | 04   | 佛山市南海区桂城天佑三路1号大院  | 4000.00 | 06       | 001 |
    | 陈国祥 | 05   | 佛山市顺德区容奇大道东23| 3500.00 | 09       | 000 |
    ......
    +--------+------+----------------------------------+---------+----------+-----+
    61 rows in set (0.34 sec)
    

    table works_on

    表示正在进行的项目的表,在此问题中通过dno与dapartment表相连

    mysql> select * from works_on;
    +------+-----+-------+
    | essn | pno | hours |
    +------+-----+-------+
    | 00   | P1  |     8 |
    | 01   | P2  |     3 |
    | 02   | P4  |     4 |
    | 03   | P1  |     1 |
    | 03   | P3  |     2 |
    | 03   | P5  |     1 |
    ......
    +------+-----+-------+
    111 rows in set (19.70 sec)
    

    思路

    需要计算各部门的平均小时工资,就必须计算各部门的总工作时长和总工资。工作时长按照个人/项目/时长的样式存储在works_on表中,工资以个人/部门编号/工资的样式储存在employee表中,并且查询还需要显示部门名称。所以整个查询至少需要三表的联合查询,但怎样联合,有以下不同的思路。

    建立大表(三表联合)一次查询

    从速度优先的角度考虑,自然建立包含所有信息的大表查询最优先。

    +---------------------------+-----+--------+--------------+--------+------+----------------------------------+---------+----------+-----+------+-----+-------+
    | dname                     | dno | mgrssn | mgrstartdata | ename  | essn | address                          | salary  | superssn | dno | essn | pno | hours |
    +---------------------------+-----+--------+--------------+--------+------+----------------------------------+---------+----------+-----+------+-----+-------+
    | Research Department       | 100 | 20     | 2026-09-01   | 白玉芬 | 00   | 广州市天河区珠江新城花城大道83| 1000.00 | 24       | 100 | 00   | P1  |     8 |
    | Research Department       | 100 | 20     | 2026-09-01   | 仓春莲 | 01   | 广东省广州市石牌西路68| 1100.00 | 20       | 100 | 01   | P2  |     3 |
    | Produce Department        | 011 | 14     | 2009-05-01   | 仓红   | 02   | 广州市番禺区市桥清河东路41| 1500.00 | 14       | 011 | 02   | P4  |     4 |
    | Produce Department        | 011 | 14     | 2009-05-01   | 陈超云 | 03   | 佛山市汾江西路13| 3000.00 | 02       | 011 | 03   | P1  |     1 |
    | Produce Department        | 011 | 14     | 2009-05-01   | 陈超云 | 03   | 佛山市汾江西路13| 3000.00 | 02       | 011 | 03   | P3  |     2 |
    ......
    +---------------------------+-----+--------+--------------+--------+------+----------------------------------+---------+----------+-----+------+-----+-------+
    111 rows in set (0.46 sec)
    

    然后我们在这张表上用group by划分来计算各个部门的总工资和总工时。所以我们直接查询

    mysql> SELECT department.dno,SUM(works_on.hours),SUM(employee.salary)
        -> from (department JOIN employee ON department.dno = employee.dno)
     JOIN works_on ON works_on.essn = employee.essn
        -> GROUP BY department.dno;
    +-----+---------------------+----------------------+
    | dno | SUM(works_on.hours) | SUM(employee.salary) |
    +-----+---------------------+----------------------+
    | 000 | 52                  | 54900.00             |
    | 001 | 58                  | 90200.00             |
    | 010 | 42                  | 38900.00             |
    | 011 | 121                 | 132600.00            |
    | 100 | 125                 | 117800.00            |
    +-----+---------------------+----------------------+
    5 rows in set (0.08 sec)
    

    这样可以么?
    通过观察三联大表发现,同一个人可能出现多次。这是由于等值连接时,works_on表中一个人进行了多个项目。这时,一个人的工作时长得多次记录,但是工资却不行。

    一次查询的思路大概行不通。

    临时表多次查询

    1. 查询总工资

    我们可以先查找一个包含各部门总工资的临时表,这个查询只需要employee一张表就可以实现:

    mysql> select dno, SUM(employee.salary)
        from employee
        group by employee.dno;
    +-----+----------------------+
    | dno | SUM(employee.salary) |
    +-----+----------------------+
    | 000 | 31500.00             |
    | 001 | 38600.00             |
    | 010 | 29200.00             |
    | 011 | 92000.00             |
    | 100 | 59600.00             |
    +-----+----------------------+
    5 rows in set (0.12 sec)
    
    1. 查询总工时
      然后查询一张包含各部门总工时的临时表,这个查询需要works_on和employee联合才可以实现
    select dno, SUM(works_on.hours)
        from works_on join employee on works_on.essn = employee.essn
        group by employee.dno;
    +-----+---------------------+
    | dno | SUM(works_on.hours) |
    +-----+---------------------+
    | 000 | 52                  |
    | 001 | 58                  |
    | 010 | 42                  |
    | 011 | 121                 |
    | 100 | 125                 |
    +-----+---------------------+
    5 rows in set (0.08 sec)
    
    1. 联合两表计算平均工资
    mysql> SELECT s_Hours.dno, s_Salary.s_s/s_Hours.s_h
    FROM (
    	(SELECT employee.dno,SUM(works_on.hours) as s_h
    	FROM employee JOIN works_on ON works_on.essn = employee.essn
    	GROUP BY employee.dno) s_Hours
    	JOIN
    	(SELECT employee.dno,SUM(employee.salary) as s_s
    	FROM employee JOIN department ON employee.dno = department.dno
    	GROUP BY employee.dno) s_Salary
    	ON s_Salary.dno = s_Hours.dno
    );
    +-----+--------------------------+
    | dno | s_Salary.s_s/s_Hours.s_h |
    +-----+--------------------------+
    | 000 | 605.769231               |
    | 001 | 665.517241               |
    | 010 | 695.238095               |
    | 011 | 760.330579               |
    | 100 | 476.800000               |
    +-----+--------------------------+
    5 rows in set (0.11 sec)
    

    总结

    这个题目的重点在于对临时表的应用以及用group对组别的划分。

    临时表在后面还需要使用查询时必须进行临时命名。
    同时一些临时列也需要进行命名才可以select

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