我需要计算大量数字的几何平均值，其值不受先验限制。天真的方法是doublegeometric_mean(std::vectorconst&data)//failure{autoproduct=1.0;for(autox:data)product*=x;returnstd::pow(product,1.0/data.size());}但是，由于累积的product中的下溢或溢出，这很可能会失败(注意:longdouble并不能真正避免这个问题)。因此，下一个选项是将对数相加:doublegeometric_mean(std::vectorconst&data){autosumlog=0.
我需要计算大量数字的几何平均值，其值不受先验限制。天真的方法是doublegeometric_mean(std::vectorconst&data)//failure{autoproduct=1.0;for(autox:data)product*=x;returnstd::pow(product,1.0/data.size());}但是，由于累积的product中的下溢或溢出，这很可能会失败(注意:longdouble并不能真正避免这个问题)。因此，下一个选项是将对数相加:doublegeometric_mean(std::vectorconst&data){autosumlog=0.
想要改进这篇文章？提供这个问题的详细答案，包括引用和解释为什么你的答案是正确的。没有足够细节的答案可能会被编辑或删除。我在添加数组的所有元素以及平均它们时遇到问题。我将如何做到这一点并使用我目前拥有的代码来实现它？元素应该按照我在下面定义的那样定义。//");}//]]> 最佳答案 我认为更优雅的解决方案:constsum=times.reduce((a,b)=>a+b,0);constavg=(sum/times.length)||0;console.log(`Thesumis:${sum}.Theaverageis:${avg}
想要改进这篇文章？提供这个问题的详细答案，包括引用和解释为什么你的答案是正确的。没有足够细节的答案可能会被编辑或删除。我在添加数组的所有元素以及平均它们时遇到问题。我将如何做到这一点并使用我目前拥有的代码来实现它？元素应该按照我在下面定义的那样定义。//");}//]]> 最佳答案 我认为更优雅的解决方案:constsum=times.reduce((a,b)=>a+b,0);constavg=(sum/times.length)||0;console.log(`Thesumis:${sum}.Theaverageis:${avg}
所有题目均有四种语言实现。C++实现目录、Python实现目录、Java实现目录、JavaScript实现目录题目题目描述: 从一个长度为N的正数数组numbers中找出长度至少为L且几何平均值最大子数组，并输出其位置和大小。(K个数的几何平均值为K个数的乘积的K次方根) 若有多个子数组的几何平均值均为最大值，则输出长度最小的子数组， 若有多个长度相同的子数组的几何平均值均为最大值，则输出最前面的子数组。输入描述:第一行输入为N、L&
所有题目均有四种语言实现。C++实现目录、Python实现目录、Java实现目录、JavaScript实现目录题目题目描述: 从一个长度为N的正数数组numbers中找出长度至少为L且几何平均值最大子数组，并输出其位置和大小。(K个数的几何平均值为K个数的乘积的K次方根) 若有多个子数组的几何平均值均为最大值，则输出长度最小的子数组， 若有多个长度相同的子数组的几何平均值均为最大值，则输出最前面的子数组。输入描述:第一行输入为N、L&
我有一个数据框df，我使用其中的几列来groupby:df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1','col2']).mean()通过上述方式，我几乎得到了我需要的表格(数据框)。缺少的是包含每个组中的行数的附加列。换句话说，我的意思是，但我也想知道有多少数字被用来获得这些手段。例如，第一组有8个值，第二组有10个，依此类推。简而言之:我如何获得数据框的分组统计信息？ 最佳答案 快速回答:获取每组行数的最简单方法是调用.size()，它返回一个Series:df.groupby(['
我有一个数据框df，我使用其中的几列来groupby:df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1','col2']).mean()通过上述方式，我几乎得到了我需要的表格(数据框)。缺少的是包含每个组中的行数的附加列。换句话说，我的意思是，但我也想知道有多少数字被用来获得这些手段。例如，第一组有8个值，第二组有10个，依此类推。简而言之:我如何获得数据框的分组统计信息？ 最佳答案 快速回答:获取每组行数的最简单方法是调用.size()，它返回一个Series:df.groupby(['
题目描述从一个长度为N的正数数组numbers中找出长度至少为L且几何平均值最大子数组，并输出其位置和大小。（K个数的几何平均值为K个数的乘积的K次方根）若有多个子数组的几何平均值均为最大值，则输出长度最小的子数组。若有多个长度相同的子数组的几何平均值均为最大值，则输出最前面的子数组。输入描述第一行输入为N、LN表示numbers的大小（1≤N≤100000）L表示子数组的最小长度（1≤L≤N）之后N行表示numbers中的N个数，每个一行（10^-9≤numbers[i]≤10^9）输出描述输出子数组的位置（从0开始计数）和大小，中间用一个空格隔开。备注用例保证除几何平均值为最大值的子数组外
题目描述从一个长度为N的正数数组numbers中找出长度至少为L且几何平均值最大子数组，并输出其位置和大小。（K个数的几何平均值为K个数的乘积的K次方根）若有多个子数组的几何平均值均为最大值，则输出长度最小的子数组。若有多个长度相同的子数组的几何平均值均为最大值，则输出最前面的子数组。输入描述第一行输入为N、LN表示numbers的大小（1≤N≤100000）L表示子数组的最小长度（1≤L≤N）之后N行表示numbers中的N个数，每个一行（10^-9≤numbers[i]≤10^9）输出描述输出子数组的位置（从0开始计数）和大小，中间用一个空格隔开。备注用例保证除几何平均值为最大值的子数组外
