用Echarts做图表的时候,遇到最大值不显示和平均值不正常的问题,如图: 找了半天,原来是X轴6个坐标有7个数据,只是最后那个数据没有显示出来,而且还是最大的,无语. 加上第七个坐标之后,就显示正常了. 擦,无语.

最近在一个项目中,测试同学提了一个bug,说手机上有个页面的某些字体显示偏大.就像这样 我用chrome浏览器在pc上测试了一下,发现pc上也有这个问题,但是用其它浏览器打开这个页面就没有发现这个问题. 于是,上网百度了一下,发现原来是chrome浏览器的问题. 通过各种百度Google然后我总结了一下这个问题产生的原因: chrome浏览器目前支持的最小的字体大小为12px,而我在html根元素上设置font-size:62.5%,计算之后就是10px,1rem=10px. 由于我页面字体大小

场景: 一个float型的变量赋值1170601,加上19000000,结果出现错误. 原因: float占用4个字节(32位)存储空间,包括符号位1位,阶码位8位,尾数23位.浮点数精度与它的尾数有关. 尾数为二进制小数1.m,m为23位的小数.所以浮点数的精度为24位二进制有效位数.2的24次方为16777216. 19000000 > 16777216,做加法计算之后丢失精度导致结果出错. 解决方法: 将float用double替换,double占用8个字节(64位)存储空间,包括符号位1

效果图: 用例option: option = { title: { text: '未来一周气温变化', subtext: '纯属虚构' }, tooltip: { trigger: 'axis' }, legend: { data:['最低气温'] }, toolbox: { show: true, feature: { dataZoom: { yAxisIndex: 'none' }, dataView: {readOnly: false}, magicType: {type: ['line

https://yq.aliyun.com/articles/279384 expr % expr    The  result of the expression is the "remainder" and it is com‐    puted in the following way.  To compute a%b, first a/b is  com‐    puted to scale digits.  That result is used to compute a-(

app.title = '堆叠条形图'; option = { tooltip : { trigger: 'axis', axisPointer : { // 坐标轴指示器,坐标轴触发有效 type : 'shadow' // 默认为直线,可选为:'line' | 'shadow' } }, legend: { data: ['直接访问', '邮件营销','联盟广告','视频广告','搜索引擎'] }, toolbox: { show: true, feature: { dataZoom: {

https://github.com/camsong/blog/issues/9 0.1+0.2 //0.30000000000000004 1-0.9 //0.09999999999999998 9007199254740993-9007199254740992 //0 Math.pow(2,1023) //8.98846567431158e+307 //但是 Math.pow(2,1024) //Infinity

需求:使用pyspark计算相同key的最大值.最小值.平均值 说明: 最大值和最小值好计算,直接reduceByKey后使用python内置的max.min方法 平均值计算提供两种计算方法,直接先上代码和运行结果,后面有代码记录 def main(): sc = SparkContext(conf=SparkConf()) rdd1 = sc.parallelize([("a", 3), ("a", 2), ("b", 5), ("b

  本文介绍基于Python语言,实现对多个不同Excel文件进行数据读取与平均值计算的方法.   首先,让我们来看一下具体需求:目前有一个文件夹,其中存放了大量Excel文件:文件名称是每一位同学的名字,即文件名称没有任何规律.   而每一个文件都是一位同学对全班除了自己之外的其他同学的各项打分,我们以其中一个Excel文件为例来看:   可以看到,全班同学人数(即表格行数)很多.需要打分的项目(即表格列数)有11个(不算总分):同时,由于不能给自己打分,导致每一份表格中会有一行没有数据.  

https://blog.csdn.net/mengxiangfeiyang/article/details/44802939 CPU page   <script type="text/javascript" > var myChart; var eCharts; var cpu_r = 100; var cpu_y= '85%'; var cpu_title = '-25%'; var cpu_detail =21; require([ 'echarts', 'echa

一年有多个周,每周的开始日期和结束日期 参考代码一:[正在使用的版本] <?php header("Content-type:text/html;charset=utf-8"); date_default_timezone_set("Asia/Shanghai"); $year = (int)$_GET['year']; $week = (int)$_GET['week']; $weeks = date("W", mktime(0, 0,

/// <summary> /// 获得今天是今年的第几周 /// </summary> /// <param name="year"></param> /// <returns></returns> public string GetWeekOfYear(DateTime today) { int days = today.DayOfYear; ; ) ); else + ); } -------------上面

错误示例: Date today = new Date(); Date nextMonth = new Date(today.getTime() + 30* 1000*60*60*24); println(today); println(nextMonth); Result:  Sat Sep 30 11:18:24 CST 2017 Sun Sep 10 18:15:37 CST 2017 代码说明:上面代码的目的是计算一个月后的日期,从结果发现明显是错误的(回到上个月去了) 原因分析:30*

RDD弹性分布式数据集 RDD概述 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将数据缓存在内存中,后续的查询能够重用这些数据,这极大地提升了查询速度. Resilient:RDD中的数据可以存储在内存中或者磁盘中. Distributed:RDD中的数据是分布式存储

20172324 2017-2018-2<程序设计与数据结构>实验2报告 课程:<程序设计与数据结构> 班级: 1723 姓名: 曾程 学号:20172324 实验教师:王志强 实验日期:2018年4月11日 必修/选修: 必修 一.实验内容 用for循环继续n!(n是输入的数据) 用while循环继续n!(n是输入的数据) 二. 实验过程及结果 编写这个代码首先要涉及Scanner包,输入一个想要计算的n值然后利用for循环 for(int n = 1; n <=numbe

申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd In [3]: from pandas import DataFrame,Series In [4]: data = {'class':['语文','数学','英语'],'score':[120,130,140]} In [5]: frame = DataFrame(data)

<div  id="chartContainer" style="height:100%;width:100%;"></div> chartContainer用来存放Echart图,设置宽高100%时出现Echart图没有铺满div 需要强行设置宽高px <div id="chartContainer" style="height:450px;width:1030px;"></div&

import numpy as np A = np.arange(14,2,-1).reshape((3,4)) #平均值 print(np.mean(A)) print(A.mean()) print(np.average(A)) #中位数 print(np.median(A)) #累加 print(np.cumsum(A)) #最大值和最小值 print(np.argmin(A)) print(np.argmax(A)) #累差 print(np.diff(A)) #非零 print(np.

最近工作中element后台管理使用Echarts图表,本后台项目分图表模式和列表模式,使用display控制显示隐藏,这样就引出了本文的问题. 问题1:Echarts图标宽度变成100px? 问题2:怎么让Echarts图表宽度随着父元素自动适应? 网上对于这两个的解决方案大同小异,手动的记录父元素的宽度,或者侦听display属性,解决方案要么感觉极其复杂,要么治标不治本, 这两个缠绕多年的问题,我们将通过一个插件彻底完美解决它们!!! 问题探究: 问题1复现: 问题1原因: 究极原因其实出

在 C/C++ 中, 直接利用 (x + y) >> 1 来计算 \(\left\lfloor {\left( {x + y} \right)/2} \right\rfloor\) (两个整数的平均值并向下取整)以及直接利用 (x + y + 1) >> 1 来计算 \(\left\lceil {\left( {x + y} \right)/2} \right\rceil\) (两个整数的平均值并向上取整)的结果可能有误, 因为 (x + y) >> 1 和 (x +

返回本章节 返回作业目录 需求说明: 编写Java程序,根据输入的某个班级的学员成绩,计算该班级学员的平均成绩,要求输入班级的人数. 实现思路: 声明变量sum.count以及avg用于存储总成绩.班级人数以及平均成绩. 通过Scanner接收用户输入的班级人数,并为变量count赋值. 根据平均值计算规则,需要计算总成绩,使用while循环结构实现总成绩的计算. 通过总成绩和班级人数计算平均值并输出 实现代码: import java.util.Scanner; public class kk