gpa

链接： 学分绩点 来源：牛客网 问题描述： 解题思路： 此题的解法不难，按照题上的说法顺着思路往下写即可 1、写一个函数，可以根据成绩返回绩点。（对应代码GPA函数） 2、用数组存储输入的学分和成绩，遍历数组求得答案 总评绩点 = 所有学科绩点之和 / 所有课程学分之和 一门课程的学分绩点 = 该课绩点 * 该课学分 解题代码： import java . util . Scanner ; public class Main1 { public static void main ( String [ ] args ) { Scanner sc = new Scanner ( System . in ) ; while ( sc . hasNextInt ( ) ) { int n = sc . nextInt ( ) ; //输入总共有多少门课程 int [ ] gradeCredit = new int [ n ] ; //存储每门课学分的数组 int [ ] grade = new int [ n ] ; //存储每门课分数的数组 for ( int i = 0 ; i < n ; i ++ ) { gradeCredit [ i ] = sc . nextInt ( ) ; //读入输入的第二行 } for ( int i = 0 ; i < n ; i ++ ) {

文章目录 使用的Python工具包 数据集介绍 数据的初步统计结果 虚拟变量并处理数据 进行逻辑回归 完整代码 最终结果 参考资料 使用的Python工具包 numpy pandas statsmodels pylab 数据集介绍 本次使用的数据来源于 http://www.ats.ucla.edu 。 研究目标是辨别不同因素对研究生录取的影响。 数据的第一列是admit，表示是否被录取，有两个值，0和1，其中0表示没有被录取，1表示被录取，显然，这又是一个二分类问题。 数据的第二列是学生的gre（美国研究生入学考试）成绩。 数据的第三列是学生的gpa（学分绩点）。 最后一列是学生的学校的排名。 数据的初步统计结果 admit gre gpa prestige count 400.000000 400.000000 400.000000 400.00000 mean 0.317500 587.700000 3.389900 2.48500 std 0.466087 115.516536 0.380567 0.94446 min 0.000000 220.000000 2.260000 1.00000 25% 0.000000 520.000000 3.130000 2.00000 50% 0.000000 580.000000 3.395000 2.00000 75% 1

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 由 翻译 强力驱动 问题: I am converting an RGB image into YCbCr and then want to compute the laplacian pyramid for the same. After color conversion, I am experimenting with the code give on the Image Pyramid tutorial of OpenCV to find the Laplacian pyramid of an image and then reconstruct the original image. However, if I increase the number of levels in my code to a higher number, say 10, then the reconstructed image(after conversion back to RGB) does not look the same as the original image(image looks blurred - please see below link for the exact image)

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I have two pandas dataframes defined as such: _data_orig = [ [1, "Bob", 3.0], [2, "Sam", 2.0], [3, "Jane", 4.0] ] _columns = ["ID", "Name", "GPA"] _data_new = [ [1, "Bob", 3.2], [3, "Jane", 3.9], [4, "John", 1.2], [5, "Lisa", 2.2] ] _columns = ["ID", "Name", "GPA"] df1 = pd.DataFrame(data=_data_orig, columns=_columns) df2 = pd.DataFrame(data=_data_new, columns=_columns) I need to find the following information: Find deletes where df1 is the original data set and df2 is the new data set I need to find the row changes for existing record