我可以看到这是新程序员的常见问题,但是我没有成功实现我的代码的任何解决方案.基本上我想划分w和v,它必须保存为双变量.但它打印[0.0,0.0,...,0.0]
public static double density(int[] w, int[] v){
double d = 0;
for(L = 0; L < w.length; L++){
d = w[L] /v[L];
}
return d;
}
元组代表分数.我试图通过乘以收益来划分分数
class Test():
def __init__(self):
self._x=(1,2)
def __div__(self,div_fraction):
return (self._x[0]*div_fraction[1],self._x[1]*div_fraction[0])
y=Test()
z=y/(1,3)
print(z)
给我:
Traceback (most recent call last):
File "E:/test.py", line 8, in <module>
z=y/(1,3)
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'Test' and 'tuple'
然而,当我改变__div__to __mul__和use *而不是/它做它应该做的事情.
我如何修复我得到的异常？
当我使用双打在Java中将317除以219时,我得到1.
例如:
double b = 317/219;
System.out.println(b);
输出为:1.
这是因为它是一个重复的小数？不得不使用BigDecimal而不是烦人的.
我在X86-64汇编语言编写的代码库提供所有传统的按位,移位,逻辑,比较,运算和数学函数s0128,s0256,s0512,s1024签署整数类型和f0128,f0256,f0512,f1024浮点类型.到目前为止,我正在处理有符号整数类型,因为浮点函数可能会调用为整数类型编写的一些内部例程.
到目前为止,我已经编写并测试了函数来执行各种一元运算符,比较运算符以及加,减和乘法运算符.
现在我正在尝试决定如何为除法运算符实现函数.
我的第一个想法是,"Newton-Raphson必须是最好的方法".为什么？因为它给出了一个很好的种子(开始猜测)它很快收敛,我想我应该能够弄清楚如何在操作数上执行本机64位除法指令以获得一个很好的种子值.实际上,如果种子值精确到64位,要获得正确的答案应该只采取:
`s0128` : 1~2 iterations : (or 1 iteration plus 1~2 "test subtracts")
`s0256` : 2~3 iterations : (or 2 iterations plus 1~2 "test subtracts")
`s0512` : 3~4 iterations : (or 3 iterations plus 1~2 "test subtracts")
`s1024` : 4~5 iterations : (or 4 iterations plus 1~2 "test subtracts")
然而,更多地思考这个问题让我很奇怪.例如,我记得我编写的核心例程,它对所有大整数类型执行乘法运算:
s0128 : 4 iterations == 4 (128-bit = 64-bit * 64-bit) …Q1：将元信息保存到数据帧的最佳实践是什么？我知道以下编码实践
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([])
df.currency = 'USD'
df.measure = 'Price'
df.frequency = 'daily'
但正如这篇文章将元信息/元数据添加到 Pandas DataFrame 中所述，这与通过应用诸如“groupby、pivot、join 或 loc”等函数而丢失信息的风险相关联，因为它们可能会返回“一个没有元数据的新 DataFrame随附的”。
这仍然有效还是在此期间对元信息处理进行了更新？为此目的对熊猫进行子类化是一种很好的编码习惯吗？
Q2：什么是替代编码实践？
我不认为构建一个单独的对象是非常合适的。使用 Multiindex 也不能说服我。假设我想将带有价格的数据框除以带有收益的数据框。使用 Multiindices 将非常复杂。
#define price DataFrame
p_index = pd.MultiIndex.from_tuples([['Apple', 'price', 'daily'],['MSFT', 'price', 'daily']])
price = pd.DataFrame([[90, 20], [85, 30], [70, 25]], columns=p_index)
# define earnings dataframe
e_index = pd.MultiIndex.from_tuples(
[['Apple', 'earnings', 'daily'], ['MSFT', 'earnings', 'daily']])
earnings=pd.DataFrame([[5000, 2000], [5800, 2200], [5100, 3000]],
columns=e_index)
price.divide(earnings.values, level=1, axis=0)
在上面的例子中，我什至不确保公司指数真的匹配。我可能需要调用 pd.DataFrame.reindex() 或类似的。在我看来，这不是一个好的编码实践。 …
我正在研究一种没有硬件乘法和除法的微控制器.我需要为这些基本操作制作软件算法,这是紧凑尺寸和效率之间的良好平衡.我的C编译器端口将使用这些算法,而不是C开发人员自己.
我的google-fu到目前为止主要是关于这个主题的噪音.
谁能指点我的信息？我可以使用add/sub和shift指令.基于表查找的算法也可能对我有用,但我有点担心编译器的后端这么多......嗯,可以这么说.
我试图在bash中划分两个var,这就是我所拥有的:
var1=3;
var2=4;
echo ($var1/$var2)
我总是得到一个语法错误.有谁知道什么是错的？
我有两个这样的列表:
monkey = ['2\n', '4\n', '10\n']
banana = ['18\n', '16\n', '120\n']
我想用这两个列表做的是制作第三个列表,我们称之为bananasplit.
我必须剥离' \n',只留下价值,然后制定一个公式,分为:
bananasplit[0] = banana[0]/monkey[0]
bananasplit[1] = banana[1]/monkey[1] 等等
我尝试了while循环,但无法做到正确.这是我做的:
bananasplit = 3*[None]
i = 0
while i <= 2:
[int(i) for i in monkey]
[int(i) for i in banana]
bananasplit[i] = banana[i]/monkey[i]
i += 1
你会如何拆除这个小问题？
鉴于(任何)单词列表,lst我应该将其分成10个相等的部分.
x = len(lst)/10
如何给这些部分变量名？
在输出中,我需要10个变量(part1, part2... part10),其中x包含单词数.
SELECT COUNT(*) FROM Table1 WHERE user = "carl" AND ans = "yes"
然后我想将此查询的输出除以另一个查询,例如输出为10.所以它将像:
10 / SELECT COUNT(*) From Table1 WHERE user = "carl"
如何正确的语法？
谢谢