对于 Python 3.8+，使用 statistics.fmean 以获得浮点数的稳定性。 （快速地。） 对于 Python 3.4+，使用 statistics.mean 以获得浮点数的稳定性。 （慢点。） {代码...} 对于较旧版本的 Python 3，请使用 {代码...} 对于 Python 2，将 len 转换为浮点数以获得浮点除法： {代码...} 原文由 Herms 发布，翻译遵循 CC BY-S...

针对LZ给出的例子，最好选择第一种for...in的方式遍历。 {代码...} 针对数字型数组，第一种for...in总是能正确枚举key，而第二种会发生意想不到的事情，因为第二种适合遍历对象，而对象的key是字符串！ 推荐阅读：《Effective JavaScript》 Item 49: Prefer for Loops to for...in Loops for Array Iteration

接受的答案，加入一个字符串，并不是最快的。 {代码...} 所以 bit-banging sum_digits() 首先 是 x2 倍！ 原文由 ankostis 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

当我进行数据分析练习时，此代码在 Python3 中未按预期运行。 typeerror 是“TypeError：/ 不支持的操作数类型：‘dict_values’和‘int’”。 我该如何解决？ {代码...} 原文由 Nemo.W 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

编辑： pd.rolling_mean 在 pandas 中已弃用，将来会被删除。相反：使用 pd.rolling 你可以这样做： {代码...} 对于数据 df ： {代码...} 要得到： {代码...} 文档：http: //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.rolling.html 旧：虽然它已被弃用，但您可以使用： {代码...} 要得到： {代...

使用 numpy 索引，尤其是在性能很重要的情况下： {代码...} 性能： {代码...} 原文由 jezrael 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

{代码...} PHP也能写Socket服务器的，上面是用PHP写的一个极其简陋的HTTPS的WebServer，本地测试通过，浏览器访问 [链接]测试 代码放到github中 [链接] 里面还有个HTTP协议的WebServer，仍然是极其简陋的Demo，ab压测结果如下，单核2.4W QPS {代码...} PHP写的更强悍的socket服务器见这里：[链接]

这个要看具体情况。本机测试，还是测试某个远端服务器？ 服务器是云服务器还是自己机房里面的？从测试机到服务器的路径上有没有防火墙？带宽多少？服务器架构和组网是什么样的？有作负载分担吗？如果做了的话是根据什么来分担的？...

请教在第一步分组时我想只取每个分组的前10个进行mean和sun操作应该怎么做

黄色三角形显示：expression result unused；红色叉叉显示：reference to overloaded function could not be resolved;did you mean to call it?

Some packages could not be installed. This may mean that you have requested an impossible situation or if you are using the unstable distribution that some required packages have not yet been created or been moved out of Incoming. The following information may help to resolve the situation:

If you put var countries = xxx inside the success callback, you're declaring a local variable within the scope of that function, which means you cannot access that variable outside that specific function.

DolphinDB支持的聚合函数有：atImax,atImin,avg,beta,contextCount,contextSum,contextSum2,count,corr,covar,derivative,difference,first,imax,imin,last,lastNot,max,maxPositiveStreak,mean,med,min,mode,norm,percentile,searchK,stat,std,sum,sum2,var,wavg,wsum,zscore等。

就数据库来说,你要知道最近的数据库技术发展非常迅猛.mongoDB重原型,轻性能;而mysql只是开源的各方面表现一般的关系型数据库. 就框架来说,更是进化速度非常快,而技术方向,应该轻框架,重库,这一点上MEAN中的angular属于偏重框架.

f <- data.frame(a = c(1,2,3,4,5,6), b = c(4400,2220,3080,3140,0,1150))f a b1 1 44002 2 22203 3 30804 4 31405 5 06 6 1150 f <- within(f,{

我有一个列表，我需要使用 GSON 将其转换为 JSON 对象。我的 JSON 对象中有 JSON 数组。 {代码...} 下面是我的代码，我需要在其中将我的列表转换为其中包含 JSON 数组的 JSON 对象 - {代码...} 截至目前，列表中只有两项 - 所以我需要这样的 JSON 对象 - {代码...} 做这个的最好方式是什么？ 原文由 AKIWEB 发布，翻译遵...

http://mean.io/这个貌似可以完美满足你的需求 Worktile全站就是采用这个实现的，实时效果很完美