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  • EXCEL怎么求和,还有求平均值?,excle求和平均
    2021-07-27 03:21:07

    EXCEL中如何求和、求平均值?

    你这个是经过时间,而Excel时间格1天24小时的时间,所能使用Excel中的时关的函数直接计算,举个简单例子,你将这些时间加起来如果超过24小时,Excel会除以 24,其余数将视为小时。

    所以建议先将时分秒用公式h.hh=h m/60 s/3600转换成小时,按照通常方式计算合计和平均就可以了。如果需要以时分秒表示的,可以用公式反向转化。

    假设你的“1分18秒22”在A1,那么在A2输入以下公式转换为1.30611。

    =LEFT(A1,FIND("分",A1)-1) MID(A1,FIND("分",A1) 1,FIND("秒",A1)-FIND("分",A1)-1)/60 (RIGHT(A1,LEN(A1)-FIND("秒",A1)))/3600

    (如果格式规范固定的话,可以简化一下公式)

    合计或平均得到的结果要转换成时分秒表示的话,可以输入以下公式:

    =CONCATENATE(INT(B1),"分",INT((B1-INT(B1))*60),"秒",(B1-INT(B1)-INT((B1-INT(B1))*60)/60)*3600)

    m=int((h.hh-h)*60);

    s=(h.hh-h-m/60)*3600;

    EXCEL怎么求和,还有求平均值?

    选中数据区域并多选一行(或列),如图:

    后的三角尖——“平均值”,如图:

    Excel中如何对一列数进行求和、求平均值?

    可以在里面插入公式啊,然后把这些数选中,计算到一个单元葛里

    EXCEL 如何求和求平均

    点击插入那有个函数SUM就是求和.

    AVERAGE就是求平均值.

    数据高低排列:先随便点击1个单元格.然后点击数据/排序.点击降序就ok了.

    如何用EXCEL(电子表格)来求和与求平均值

    你只要一行,点"自动求和"后,然后在这元格右下角拖动十字光标下面60行就可以了啊.

    excel

    求差:

    在放答案的单元格中打入等于,然后,点击被减数,再按键盘上的减号,再点击减数,然后再打回车就可以了。

    平均值:

    在B2中输入“=AVERAGE(A1,A2)”,选中B1和B2单元格,点“复制”,然后选中B3-B100单元格,点“粘贴”,就在B列的偶数行中算出了每对数的均值。

    怎么样在Excel表格快速求和、求平均值?

    选中你要求和和平均值的单元格,看窗口最下边的状态栏,这里会有你要的结果,如果你想要看到更多,在状态栏上点右键,就可以了选择了。

    只要设置了显示状态栏,wps表格和excel都会显示。

    excel求和和求平均的过程

    假设“李立”所在的格为A3,那的总分:=SUM(B3:E3)

    =SUM(B3,C3,D3,E3)

    或=SUM(B3 C3 D3 E3)

    他的平均分:=ROUND(SUM(B3:E3)

    /4,2)

    参数4是4门功课,2是四入后保留2位小数

    我的excel的自动求和怎么变成求平均值了?

    求击状态栏(就是显示平均值的地方),会出来菜单,在"求和"前打勾

    ***********

    那就双击求和

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  • 平均值、方差、标准

    千次阅读 2019-10-29 12:21:20
    平均值、方差、标准

    平均值 Mean

    平均值的概念很简单:所有数据之和除以数据点的个数,以此表示数据集的平均大小;其数学定义为 

    以下面10个点的CPU使用率数据为例,其平均值为17.2。

    14 31 16 19 26 14 14 14 11 13
    • 1


    方差 Variance、标准差 Standard Deviation

    方差这一概念的目的是为了表示数据集中数据点的离散程度;其数学定义为: 

    标准差与方差一样,表示的也是数据点的离散程度;其在数学上定义为方差的平方根: 



    为什么使用标准差?

    一个标准差 68%, 两个标准差 95%, 三个标准差 99%。

    标准差定义是总体各单位标准值( xi)与其平均数(μ)离差平方和的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。

    所有数减去其平均值的平方和,所得结果除以该组数之个数(或个数减一,即变异数),再把所得值开根号,所得之数就是这组数据的标准差。

    标准计算公式:

    假设有一组数值X₁,X₂,X₃,......Xn(皆为实数),其平均值算术平均值)为μ,公式如图1。

    标准差也被称为标准偏差,或者实验标准差,公式为

    一个较大的标准差,代表大部分数值和其平均值之间差异较大;一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。

    例如,A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验,A组的分数为95、85、75、65、55、45,B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70,但A组的标准差约为17.08分,B组的标准差约为2.16分,说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。

    一个标准差 68%, 两个标准差 95%, 三个标准差 99%。

    与方差相比,使用标准差来表示数据点的离散程度有3个好处:

    1. 表示离散程度的数字与样本数据点的数量级一致,更适合对数据样本形成感性认知。依然以上述10个点的CPU使用率数据为例,其方差约为41,而标准差则为6.4;两者相比较,标准差更适合人理解。
    2. 表示离散程度的数字单位与样本数据的单位一致,更方便做后续的分析运算。
    3. 在样本数据大致符合正态分布的情况下,标准差具有方便估算的特性:66.7%的数据点落在平均值前后1个标准差的范围内、95%的数据点落在平均值前后2个标准差的范围内,而99%的数据点将会落在平均值前后3个标准差的范围内。


    贝赛尔修正

    在上面的方差公式和标准差公式中,存在一个值为N的分母,其作用为将计算得到的累积偏差进行平均,从而消除数据集大小对计算数据离散程度所产生的影响。不过,使用N所计算得到的方差及标准差只能用来表示该数据集本身(population)的离散程度;如果数据集是某个更大的研究对象的样本(sample),那么在计算该研究对象的离散程度时,就需要对上述方差公式和标准差公式进行贝塞尔修正,将N替换为N-1: 
    经过贝塞尔修正后的方差公式:

     

    经过贝塞尔修正后的标准差公式:

     


    公式的选择

    是否使用贝塞尔修正,是由数据集的性质来决定的:如果只想计算数据集本身的离散程度(population),那么就使用未经修正的公式;如果数据集是一个样本(sample),而想要计算的则是样本所表达对象的离散程度,那么就使用贝塞尔修正后的公式。在特殊情况下,如果该数据集相较总体而言是一个极大的样本 (比如一分钟内采集了十万次的IO数据) — 在这种情况下,该样本数据集不可能错过任何的异常值(outlier),此时可以使用未经修正的公式来计算总体数据的离散程度。



    平均值与标准差的适用范围及误用

    大多数统计学指标都有其适用范围,平均值、方差和标准差也不例外,其适用的数据集必须满足以下条件:

    中部单峰:

    1. 数据集只存在一个峰值。很简单,以假想的CPU使用率数据为例,如果50%的数据点位于20附近,另外50%的数据点位于80附近(两个峰),那么计算得到的平均值约为50,而标准差约为31;这两个计算结果完全无法描述数据点的特征,反而具有误导性。

    2. 这个峰值必须大致位于数据集中部。还是以假想的CPU数据为例,如果80%的数据点位于20附近,剩下的20%数据随机分布于30~90之间,那么计算得到的平均值约为35,而标准差约为25;与之前一样,这两个计算结果不仅无法描述数据特征,反而会造成误导。

    遗憾的是,在现实生活中,很多数据分布并不满足上述两个条件;因此,在使用平均值、方差和标准差的时候,必须谨慎小心。


    如果数据集仅仅满足一个条件:单峰。那么,峰值在哪里?峰的宽带是多少?峰两边的数据对称性如何?有没有异常值(outlier)?为了回答这些问题,除了平均值、方差和标准差,需要更合适的工具和分析指标,而这,就是中位数、均方根、百分位数和四分差的意义所在。

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  • 原标题:Excel函数公式:在Word中用公式求和、平均值你会吗?在Excel中计算和值及平均值,相信大家都会,但是在Word中计算和值及平均值,你会吗?一、Excel中求和、平均值。 方法:在目标单元格中输入公式:=SUM(C3:...

    原标题:Excel函数公式:在Word中用公式求和、平均值你会吗?

    在Excel中计算和值及平均值,相信大家都会,但是在Word中计算和值及平均值,你会吗?

    一、Excel中求和、平均值。

    773df0440d146aa00f7430974db05e65.gif

    方法:

    在目标单元格中输入公式:=SUM(C3:H3)、=AVERAGE(C3:H3)、=SUM(C3:C9)、=AVERAGE(C3:C9)。

    二、Word中求和、平均值。

    1、右侧求和及平均值。

    b8cbc4d022886c1f0cd8030a6117ea5f.gif

    方法:

    1、选中目标单元格。

    2、【布局】-【fX公式】-【确定】(平均值:修改公式为=MAX(left)/6)。

    3、复制单元格中的值,然后再其他目标单元格中粘贴。

    4、选中所有目标单元格,F9刷新。

    解读:

    平均值是当前所有科目的和除以科目数6,但是在Word中没有办法读取单元格地址,所以就求左侧的最大值(暨所有科目的和值),然后除以科目数6,得到对应的平均值。公式为:=MAX(left)/6。

    2、下侧求和及平均值。

    6979f2628aee0936e8a9904744fdc458.gif

    方法:

    1、选中目标单元格。

    2、【布局】-【fX公式】-【确定】(平均值:修改公式为=MAX(above)/7)。

    3、复制单元格中的值,然后再其他目标单元格中粘贴。

    4、选中所有目标单元格,F9刷新。

    解读:

    平均值是当前所有人的和除以人数7,但是在Word中没有办法读取单元格地址,所以就求上侧的最大值(暨所有人员的和值),然后除以人数7,得到对应的平均值。公式为:=MAX(above)/7。

    结束语:

    在Word中应用Excel函数公式并不是一件明智的事情,但是如果需要计算,我们也可以去实现,本示例中的求和和平均值就是典型的例子,希望对大家今后的工作有所帮助。

    如果有不懂得地方欢迎在留言区留言讨论。返回搜狐,查看更多

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  • 今天小编就为大家分享一篇pytorch 图像预处理之减去均值,除以方差的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 本文介绍基于Python中Arcpy模块,对大量长时间序列栅格遥感影像文件的每一个像元进行多时序平均值的求取~

      本文介绍基于PythonArcPy模块,对大量长时间序列栅格遥感影像文件的每一个像元进行多时序平均值的求取。

      在遥感应用中,我们经常需要对某一景遥感影像中的全部像元的像素值进行平均值求取——这一操作很好实现,基于ArcMap软件或者简单的Python代码就可以实现;但有时候,我们会需要结合同一地区、不同时相多景遥感影像,求取每一个像元全部时相中像素值的平均值——这一需求的实现较之前者就有些麻烦,本文对此加以介绍。

      首先,我们来明确一下本文的具体需求。现有一个存储有大量.tif格式遥感影像的文件夹,其中每一个遥感影像的文件名中都包含有该图像的成像时间,如下图所示。且其中除了.tif格式的遥感影像文件外,还具有其它格式的文件。

    在这里插入图片描述

      我们希望,对于同一年成像的遥感影像进行逐像元平均值的求取。例如,上图中具有2001年第185天成像、第193天成像、第201天成像……等等遥感影像8幅,每一幅都是这一年不同时间在同一空间位置的成像;同时,还有2005年不同时间成像的遥感影像9幅。我们希望,首先将2001年成像的8幅遥感影像加以逐像元平均值的求取,即求取每一个像元在这8景图像中像素值的平均;随后再对2005年成像的9幅遥感影像加以逐像元平均值的求取,以此类推。

      明确了需求后,我们就可以开始具体的操作。首先,本文所需用到的代码如下。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Sat Apr 16 10:48:37 2022
    
    @author: fkxxgis
    """
    
    import arcpy
    from arcpy.sa import *
    
    tif_file_path="E:/LST/Data/MODIS/05_Resample/"
    average_file_path="E:/LST/Data/MODIS/06_Average/"
    arcpy.env.workspace=tif_file_path
    
    tif_file_name=arcpy.ListRasters("*","tif")
    tif_file_year=tif_file_name[0][0:4]
    one_year_tif_list=[]
    sum_pic=0
    
    for tif_file in tif_file_name:
        if tif_file[0:4]==tif_file_year:
            one_year_tif_list.append(tif_file)
            tif_file_temp=tif_file
            if tif_file==tif_file_name[len(tif_file_name)-1]:
                pic_num=len(one_year_tif_list)
                for tif_file_new in one_year_tif_list:
                    sum_pic=sum_pic+Raster(tif_file_new)
                (sum_pic/pic_num).save(average_file_path+tif_file_year+"_Ave.tif")
        else:
            pic_num=len(one_year_tif_list)
            for tif_file_new in one_year_tif_list:
                sum_pic=sum_pic+Raster(tif_file_new)
            (sum_pic/pic_num).save(average_file_path+tif_file_year+"_Ave.tif")
            one_year_tif_list=[]
            sum_pic=0
            one_year_tif_list.append(tif_file)
            tif_file_year=tif_file[0:4]
    

      其中,tif_file_path是原有计算平均值前遥感图像的保存路径,average_file_path是我们新生成的求取平均值后遥感影像的保存路径,也就是结果保存路径。

      在这里,和我们前期的博客Python中ArcPy实现对不同时相的栅格遥感影像依据其成像时间分别批量拼接(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/124227237)类似,需要首先在资源管理器中,将tif_file_path路径下的各文件以“名称”排序的方式进行排序;随后,利用arcpy.ListRasters()函数,获取路径下原有的全部.tif格式的图像文件,并截取第一个文件的部分文件名,从而获取其成像时间的具体年份。

      接下来,遍历tif_file_path路径下全部.tif格式图像文件。其中,我们通过一个简单的判断语句if tif_file[0:4]==tif_file_year:,来确定某一年的遥感影像是否已经读取完毕——如果已经读取完毕,例如假如2001年成像的8幅遥感影像都已经遍历过了,那么就对这8景遥感影像加以逐像元的平均值求取,并开始对下一个年份(即2005年)成像的遥感影像继续加以计算;如果还没有读取完毕,例如假如2001年成像的8幅遥感影像目前仅遍历到了第5幅,那么就不求平均值,继续往下遍历,直到遍历完2001年成像的8幅遥感影像。

      这里相信大家也看到了为什么我们要在前期先将文件夹中的文件按照“名称”排序——是为了保证同一年成像的所有遥感影像都排列在一起,遍历时只要遇到一个新的年份,程序就知道上一个年份的所有图像都已经遍历完毕了,就可以将上一个年份的所有栅格图像加以平均值求取。

      在这里,逐像元的平均值求取其实也非常简单——我们对每一个像元分别执行以下操作:首先将该像元在当前年份里所有遥感影像的像素值相加,随后除以这一年份的遥感影像的数量,得到的就是该像元在这一年中像素值的平均值

      最后,通过if tif_file==tif_file_name[len(tif_file_name)-1]:这个判断,来确认是否目前已经遍历到文件夹中的最后一个图像文件。如果是的话,就需要将当前成像年份的所有图像进行平均值的求取,并宣告代码完成运行。

      在 IDLE (Python GUI) 中运行代码。代码运行完毕后,我们开看一下结果文件夹。可以看到,其中的图像已经是按照成像时间,分别完成平均值求取后的结果了。

    在这里插入图片描述

      在最后,还需要说明一点——用以上代码来求取长时间序列遥感影像的像元平均值,对于任意一个像元,只要该像元在任意一个时相的图像中是无效值(即为NoData),那么该像元在最终求出的平均值结果图中,像素值也将会是无效值NoData。针对这一问题的解决,大家可以查看Python中ArcPy实现忽略无效值NoData的长时间序列栅格遥感影像批量逐像元求取像素平均值(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/124345551)。

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