跳转到我的博客 1. 分位数计算案例与Python代码 案例1 Ex1: Given a data = [6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36],求Q1, Q2, Q3, IQR Solving: 步骤: 1. 排序,从小到大排列data,data = [6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49] 2. 计算分位数的位置 3. 给出分位数 分位数计算法一 pos = (n+1)*p,n为数据的总个数,p为0-1之

C#操作SQL Float类型,数据会多很多小数,原来是C#的float和sql的float类型不一致.以下是数据库中与C#中的数据类型对照. /// <summary> /// 数据库中与C#中的数据类型对照 /// </summary> /// <param name="type"></param> /// <returns></returns> private string ChangeToCSharpTyp

使用指引: 在 Unity 中使用 Best HTTP 插件的 LitJson 发送一些 Json格式数据给服务器,使用方式很简单: string jsonDataPost = JsonMapper.ToJson(dataParm); JsonMapper 就是 LitJson 中的一个工具类,通过此类的 ToJson 接口将一个数据结构 dataParm 转化为一个 Json 字符串格式, dataParm 包含的属性可以自定义. 报错解决: 假如出现了报错: "LitJson.JsonExc

在python中我们使用buffer类型时可以将其转换为str类型. 如果obejct的类型为<type 'buffer'> ,可以使用str(object)将其转换为字符串类型. 在转换为字符串类型后如果无法使用+等字符串,则可能是python的str类型的编码方式与buffer的编码格式不一致导致的. 如果buffer使用的是unicode编码,则需要在模块中使用以下代码,将str默认编码改为unicode编码.一般遇到“'ascii' codec can't decode byte 0x

背景:对于16.88这样的数据,点击表头排序无效,仍然是乱序 解决办法:自定义排序方法,:sortable="true" :sort-mothod="xxxx" 详情参考:elementUI el-table表格列排序的两种方法

原文地址:https://www.2cto.com/database/201111/111983.html 原文内容如下: Mysql where 语句中有float 类型数据判断相等时,检索不出记录. mysql 对像这种  SELECT RecordTime FROM test WHERE ziduan=98.1 是检索不到记录的,百度了下,查到原因是浮点值在电脑存放为10.27999973297119140625 这种形式.听高手讲是:因为10进制和2进制之间的误差.看样子误差也在第七位出

Python的浮点数损失精度问题(转) 一个简单的面试题: >>>0.1+0.1+0.1 0.2 >>>0.1+0.1+0.1 0.30000000000000004 >>>0.1+0.1+0.1-0.3 5.551115123125783e-17   下面一个简单的例子: a = 0.0 for i in range(10): print(a) a+=0.1 结果: 打印0.1 连续相加10次,会显示不同的值,既是精度损失造成的.   另外一个问题:

#容器类型数据 : list tuple # ###列表的特性:可获取,可修改,有序 # 声明一个空列表 listvar = [] print(listvar,type(listvar)) # (1)列表的获取 #          0  1     2    3    4         5 listvar = [5,False,2-4j,5.16,"张三","李四"] #         -6   -5   -4    -3      -2       -1 r

问题1.  如何在SQL中默认的使用float类型的数据 SQL中想要通过计算的方式最快的得到一个float类型的数据,只需要运算的其中一个值后面加上小数点就ok. 比如 :9/2=4 但是 :9/2.0=4.50000 问题2.  如何截取字段,只保留小数点两位 select CONVERT(nvarchar(50),Convert(decimal(18,2),数值1)) 如下: select CONVERT(nvarchar(50),Convert(decimal(18,2),4.50000

什么是不可变类型? 存储空间保存的数据不允许被修改,这种数据就是不可变类型. 常见的不可变类型有: 数字类型 int, bool, float, complex, long(2.x) 字符串 str 元组 tuple 什么是可变类型? 存储空间保存的数据允许被修改,这种数据就是可变类型. 常见的可变类型有: 列表 list 字典 dict ***需要注意,可变类型通过方便改变数据才是修改内存中的数据,使用赋值”=”号并不是修改内存中的数据,而是开辟出一块新的空间来存放新的数据. 两个实例: de

Python中布尔类型 我们已经了解了Python支持布尔类型的数据,布尔类型只有True和False两种值,但是布尔类型有以下几种运算: 与运算:只有两个布尔值都为 True 时,计算结果才为 True. True and True # ==> True True and False # ==> False False and True # ==> False False and False # ==> False 或运算:只要有一个布尔值为 True,计算结果就是 True.

float是8个有效位, 做个试验: 输出如下: 上面说明了什么: 1, 18/2.2 是除不尽的, 因为是define,所以没有给ratio变量赋值类型,但是从sizeof输出的结果是8,所以系统默认给ratio的类型是double类型了. 即是是除进了 #define  ratio 8.8  这样就算是有限的小数,也是double类型的. 2,%.3f是可以输出小数点三位的,但是我们看到循环部分是1818181818....然后输出3位小数的时候,就是进一了,出现了182,这个2就是进位得到

今天一个案子,用户反映数量差异明明是 2.0-1.8,显示的结果却为0.20000005,就自己写了段方法测试了一下:package test1;public class Test2 {/*** @param args*/public static void main(String[] args) { Float xx = 2.0f; Float yy = 1.8f; Float tt = xx - yy; System.out.println("tttttt-----" + tt);

double类型与float类型主要用于科学计算与工程计算而设计的,用于二进制浮点计算.对于普通计算通常是结果不准确的,所以对于普通的浮点数的加减法等,解决的方法需要用int,long,BigDecimal来计算.

-->Number 部分 int :     整型   浮点型 布尔类型  纯数字字符串 float:    整型   浮点型 布尔类型  纯数字字符串 complex:  整型   浮点型 布尔类型  纯数字字符串 (复数) bool:   ( 容器类型数据  /  Number类型数据 都可以 )   var1 = 45 var2 = 6.78 var3 = "12345676" var4 = "nihao223" var5 = 88-2j var6 =

遇到问题:进行Webservice接口测试时,对接口入参数据进行了处理,变成了dict格式,去进行接口请求报错. 需要转成成json格式,双引号去扩. 如下: 更改代码: # 在Python标准库的json包中,提供了JSONEncoder和JSONDecoder两个类来实现Json字符串和dict类型数据的互相转换. from json import * if __name__=="__main__": d={} d['a'] =1 d['b']=2 d[3]='c' d[4]=['

Python计算分位数    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/gdkyxy2013/article/details/80911514 Python中可以利用Numpy库来计算分位数,示例如下:   import numpy as np       a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])   # 中位数   print(np.median(a))   # 25%分位数   prin

今天碰到一个错误,一个字典取值报keyError, 一查看key, 字符串类型的数字后面多了小数点0, 变成了float的样子了. 发现了pandas一个坑:如果列有NAN,则默认给数据转换为float类型! 来源:https://stackoverflow.com/questions/39666308/pd-read-csv-by-default-treats-integers-like-floats 但是,我们这里不想要让它转成float, pandas中有dtype指定列的数据类型,我们可

在做Python接口自动化的时候,经常要用到Python数据结构同Json类型数据相互转换来供我们做进一步的验证提供数据,在此做个记录和总结 Python数据结构同Json类型数据相互转换的函数有:json.dumps(),json.loads() 1.字符串同Json类型数据相互转换主要是:json.dumps(),json.loads()两个函数 其中json.dumps()是将Python数据结构转换为JSON import json data = { 'name' : 'hello',

概述 今天主要介绍怎么统计redis key类型数据大小分布. 原理:使用redis命令: scan.pipline.type 和 debug object 来得到 redis key 信息. 脚本 内容如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import getoptimport timeimport sysimport redisimport osreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8') __Versi

Python自带的json.dumps方法序列化数据时候如果格式化的数据中有datetime类型数据时候会提示错误TypeError: datetime.datetime(2012, 12, 12, 15, 47, 15) is not JSON serializable 搜索出来的解决方案基本都是用Django的DjangoJSONEncoder来解决,为了一个简单的办法引入Django这个大家伙实在有点不知所谓.不过这一点就体现了Django的资料多的优势了 正在下决心是否干脆下载了Djan