sql的函数主要学习的是汇总函数，日期与时间函数，数学函数，字符函数，转换函数，其它函数等汇总函数：
这是一组函数它们返回的数值是基于一列的因为你不会对单个的记录求它的平均数这一部分的例子将使用TEAMSTATS 表。
count：该函数将返回满足WHERE 条件子句中记录的个数
SUM：SUM 就如同它的本意一样它返回某一列的所有数值的和，SUM
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2024-03-19 13:58:45
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NumPy常用函数(2)成交量加权平均价格(VWAP):vwap是经济学上的一个重要量，代表了金融资产的平均价格。某个价格的成交量越高，该价格所占的权重就越大 示例：import numpy as np
c,v = np.loadtxt("000875.csv",delimiter=',',usecols=(3,5),unpack=True)
vwap = np.average(c,weight
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2023-08-11 17:46:28
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1、窗口计算Pandas 窗口函数，为了处理数字数据，Pandas 提供几种窗口函数，如移动窗口函数(rolling())，扩展窗口函数(expanding())，指数加权滑动(ewm())，同时可在基基础上调用适合的统计函数，如求和、中位数、均值、协方差、方差、相关性等。rolling(10) 与 groupby 很像，但并没有进行分组，而是创建了一个按移动 10（天）位的滑动窗口对象。我们再对
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2023-08-19 16:35:21
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前言python语言中的groupby技术，是一种“拆分-应用-合并”的范式。所谓范式，它具有复用能力，可以应用到不同的符合的应用场景。pandas有两种数据结构，分别是Series和DataFrame。我们可以简单理解Series是一个没有列名的一组值，DataFrame是几个带有列表的列的组合。如果首次接触，可以多想想平时接触到的各种excel和csv等格式的数据文件，然后结合着
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2023-09-25 05:57:26
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一、 加权平均法
概念：加权平均法亦称全月一次加权平均法，是指以当月全部进货数量加上月初存货数量作为权数，去除当月全部进货成本加上月初存货成本，计算出存货的加权平均单位成本，以此为基础计算当月发出存货的成本和期末存货的成本的一种方法。
加权平均法计算公式：
存货的加权平均单位成本＝（月初结存货成本＋本月购入存货成本）/（月初结存存货数量＋本月购入存货数量）
月末库存存货成本=月
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2023-10-03 15:53:25
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目录一、按索引排序二、按值排序三、排序与排名四、基本统计方法 1.基础方法2.分位数 3.平方绝对误差+方差+标准差+累加和 五、处理缺失值六、补全缺失值一、按索引排序这里我们发现我们原来的数据中，我们的年份索引是从大到小排序的，使用了我们的sort_index之后，我们的索引变成了从小到大排序data=pd.read_csv('gdp1.csv',index_col
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2023-11-07 08:28:26
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简介使用Numpy、Pandas、自编三种方法计算：平均值、截尾均值、加权平均值、中位数、众数、中列数、极差、四分位数、方差、标准差实现方法定义三个类（Numpy_funtion、Pandas_funtion、My_funtion），类中编写数据基本统计方法。方法名与功能如下表名称功能输入mean计算均值( 数据列表 )tmean计算截尾均值( 数据列表 )weight_mean计算加权平均数(
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2023-10-09 00:22:26
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136.对不相邻单元格的数据求和假如要将单元格B2、C5和D4中的数据之和填入E6中，操作如下: 先选定单元格E6，输入"="，双击常用工具栏中的求和符号"∑";接着单击单元格B2，键入"，"，单击C5，键入"，"，单击D4，这时在编辑栏和E6中可以看到公式"=sum(B2，C5，D4)"，确认后公式即建立完毕。137.利用公式来设置加权平均加权平均在财务核算和统计工作中经常用到，并不是一项很复杂
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2023-11-04 07:24:04
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移动平均移动平均法是用一组最近的实际数据来预测未来一期或几期内目标值的常用方法。移动平均法适用于即期预测，当时间序列不会快速变化，且不存在季节性因素的时候，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动，对序列具有修匀或平滑作用。简单移动平均是下一期的预测值，代表移动窗口大小，代表的是前n期实际值公式浅显易懂缺点也显而易见，历史所有时间点对现在的影响权重都一样加权移动平均代表第t期的权重权重的选择是个分析
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2023-12-10 18:25:14
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1、概述 加权移动平均法，是对观察值分别给予不同的权数，按不同权数求得移动平均值，并以最后的移动平均值为基础，确定预测值的方法。采用加权移动平均法，是因为观察期的近期观察值对预测值有较大影响，它更能反映近期变化的趋势。 指数移动加权平均法，是指各数值的加权系数随时间呈指数式递减，越靠近当前时刻的数值加权系数就越大。 指数移动加权平均较传统的平均法来说，一是不需要保存过去所有的数值；二是计算量
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2023-07-06 15:39:55
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对数据集进行分组并对各组应用一个函数(无论是聚合还是转换)，通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的gruopby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。关系型数据库和SQL(Structured Query Language，结构化查询语言)能够如此流行的原因之一就是其能够方便地
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2024-05-03 22:05:01
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加权平均比如计算4次考试的平均成绩，需要给各次考试的重要性加上权值eg
原创
2023-07-11 00:14:48
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在处理深度学习模型时，经常需要用到加权平均，以便综合多个输出或进行特征融合。PyTorch 是一个非常流行的框架，因此本文将探讨如何在 PyTorch 中实现加权平均。
## 环境准备
为了顺利在 PyTorch 中进行加权平均操作，我们需要准备合适的环境。推荐使用的技术栈包括 Python 3.6+ 和 PyTorch 1.9+。以下是针对不同平台的安装命令。
```bash
# 对于 U
# MySQL 加权平均计算及状态图展示
在数据分析和统计学中，加权平均是一种常见的计算方法，它允许我们根据每个数据点的重要性（权重）来计算平均值。在MySQL中，我们可以利用SQL语句来实现这一功能。本文将介绍如何在MySQL中计算加权平均，并展示一个状态图来描述计算过程。
## 加权平均的基本概念
加权平均值是指每个数据点乘以其相应的权重，然后将这些乘积相加，最后除以所有权重的总和。数学
原创
2024-07-20 04:07:41
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加权平均是一种常用的统计方法，用于计算一组数据的平均值，其中每个数据点都有一个特定的权重。在Python中实现加权平均可以通过以下步骤完成：
**流程概述**
首先，我们将整个流程分为三个主要步骤：输入数据、计算加权平均、输出结果。下面是详细的步骤表格：
```mermaid
journey
title 加权平均 Python实现流程
section 输入数据
sec
原创
2024-01-21 05:34:10
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发明线性加权移动平均线的算法，就是为了区分每一天的收盘价的重要性，也就是要给我们需要计算的每一天的收盘价加上一个权重，离我们越近的一天的收盘价权重越大，离我们越远的一天的收盘价权重越小。拿计算10天的移动平均线来做例子，我们找出需要计算的某一品种的全部收盘价格。将第1天的收盘价乘以1，将第2天的收盘价乘以2，将第3天的收盘价乘以3，依此类推，第10天的收盘价乘以10，然后将其相加，即((C1x1+
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2023-10-08 15:00:26
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平时跑模型只知道直接上Adam Optimizer，但具体原理却不甚理解，于是把吴恩达老师的深度学习课翻出来看，记录一下关于动量优化算法的基础-EMA相关内容。指数加权平均的概念平时我们计算平均值，就是简单地将所有数据加起来之后与数据总数求商。对于一部分数据来说，这样的平均值以及可以反应数据的趋势，例如某单位的平均年龄，身高等。 但是对于某些数据来说，就不能简单取这样的平均值来观察数据特征了，吴恩
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2023-10-01 10:35:08
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1. 指数加权平均 指数加权平均是深度学习众多优化算法的理论基础，包括Momentum、RMSprop、Adam等，在介绍这些优化算法前，有必要对指数加权平均(exponentially weighted averages)做一个简单的介绍，以期对后续的优化算法的原理有所知晓。 &
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2024-01-26 09:46:57
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对指数加权的平均：
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2019-03-12 10:36:00
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# 实现Java加权平均的方法教程
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何在Java中实现加权平均的计算。加权平均是一种计算平均值的方法，其中每个值都有一个权重，最终结果是每个值乘以其权重后的总和再除以所有权重的总和。这在很多计算中都非常有用，比如成绩计算、投资分析等。
## 流程
首先，让我们来看一下实现加权平均的流程，我们可以用下面的表格来展示每一步需要做什么：
```mermaid
原创
2024-06-04 06:45:41
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