mean和average都是计算均值的函数，在不指定权重的时候average和mean是一样的。指定权重后，average可以计算一维的加权平均值。具体如下：importnumpyasnpa=np.array([np.random.randint(0,20,5),np.random.randint(0,20,5)])print('原始数据\n',a)print('mean函数'.center(20,'*'))print('对所有数据计算\n',a.mean
系统 2019-09-27 17:48:44 2491
一、多项式拟合多项式拟合的话，用的的是numpy这个库的polyfit这个函数。那么多项式拟合，最简单的当然是，一次多项式拟合了，就是线性回归。直接看代码吧importnumpyasnpdeflinear_regression(x,y):#y=bx+a，线性回归num=len(x)b=(np.sum(x*y)-num*np.mean(x)*np.mean(y))/(np.sum(x*x)-num*np.mean(x)**2)a=np.mean(y)-b*n
系统 2019-09-27 17:48:43 2491
问题背景目前的linux发行版上，有很多安装了两个版本的python。我的机器上默认的版本为python2.x。且在使用easy_install安装第三方库时，也默认安装到了2.x的版本上，在3.x版本下则无法import安装的库。环境：Kubuntu15.04解决方法安装python3-setuptools和easy_install3，并安装pip3sudoapt-getinstallpython3-setuptoolssudoeasy_install3
系统 2019-09-27 17:38:29 2491
结合这个系列博文，加上我前面的对依赖属性模拟的博文，如果大家仔细看过，应该收获很大，可以讲Silverlight的页面交互机制应该是非常的清楚了，而这篇博文的Action实现，其实就是一个简易的交互框架。Silverlight本身提供的Triggers,Behaviors也是这个原理，当然，他们做得更细更好些。理解了这种交互机制，其实我们可以很轻松的增加一些巧妙功能来加快silverlight页面开发。比如，我们多采用MVVM，我们就可以直接执行VM中的公
系统 2019-08-29 23:28:33 2491
SQLServer2008中SQL应用系列--目录索引当一个用户会话（会话1）已经锁定了一个资源，而另一个会话（会话2）想要修改该资源，并且会话2也锁定了会话1想要修改的资源时，就会出现“死锁”(deadlocking)。在另一方释放资源前，会话1和会话2都不可能继续。所以，SQLServer会选择死锁中的一个会话作为“死锁牺牲品”。注意：死锁牺牲品的会话会被杀死，事务会被回滚。注意：死锁与正常的阻塞是两个经常被混淆的概念。发生死锁的一些原因：1、应用程序
系统 2019-08-29 23:01:16 2491
三个表：score：course：stu：查询每科成绩最高的学生：select*from(selectst.sname,sc.grade,c.cnamefromscorescleftjoinstustonsc.sno=st.snoleftjoincourseconc.cno=sc.cnoorderbysc.gradedesc)fgroupbyf.cname思路：首先三表连接查询，降序，再以科目分组，即可查得每门中的最高分，及所属学生。查询每门课分数最高的学
系统 2019-08-29 22:48:44 2491
桥接模式(Bridge)将抽象部分与实现部分分离，使它们都可以独立的变化。在软件系统中，某些类型由于自身的逻辑，它具有两个或多个维度的变化，那么如何应对这种“多维度的变化”？如何利用面向对象的技术来使得该类型能够轻松的沿着多个方向进行变化，而又不引入额外的复杂度？这就要使用Bridge模式。效果及实现要点：(1)Bridge模式使用“对象间的组合关系”解耦了抽象和实现之间固有的绑定关系，使得抽象和实现可以沿着各自的维度来变化。(2)Bridge模式的应用一
系统 2019-08-29 22:43:35 2491
GPS地图分为三种流派，一种以高德、R66为代表的不能“减肥”的，这些地图对卡容量就提出了严格的要求，另一种就是以凯立德、道道通为代有的可以把需要的区域单列出来“减肥”的，还有一种就是以城际通为代表的需要专业人士“减肥”的。凯立德旧版定制比较方便，直接在POI_DATA目录下保留需要的省/市地图即可，如下：001北京002天津003上海004重庆005河北006山西007内蒙008辽宁009吉林010黑龙江011江苏012浙江013安徽014福建015江西
系统 2019-08-29 22:33:59 2491
★基于“比较”操作的内部排序性能大PK我们首先总结一下《排序结构专题1-4》中的十种方法的性能((N个关键字的待排序列))：排序方法平均时间最坏时间辅助存储空间稳定性直接插入排序O(N^2)O(N^2)O(1)√折半插入排序O(N^2)O(N^2)O(1)√希尔排序O(N*logN)O(N*logN)O(1)×起泡排序O(N^2)O(N^2)O(1)√快速排序O(N*logN)O(N^2)O(logN)×简单选择排序O(N^2)O(N^2)O(1)√树形选
系统 2019-08-29 21:59:42 2491
普通MySQL运行，数据量和访问量不大的话，是足够快的，但是当数据量和访问量剧增的时候，那么就会明显发现MySQL很慢，甚至down掉，那么就要考虑优化我们的MySQL了。优化无非是从三个角度入手：第一个是从硬件，增加硬件，增加服务器。第二个就是对我们的MySQL服务器进行优化，增加缓存大小，开多端口，读写分开。第三个就是我们的应用优化，建立索引，优化SQL查询语句，建立缓存等等。我就简单的说说SQL查询语句的优化。因为如果我们Web服务器比数据库服务器多
系统 2019-08-12 09:30:34 2491
