mean

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을 dataframe : Val1 Val2 1 4 2 10 2 5 1 7 2 0 1 20 난 (동일한 행) 1과 동일 VAL1 값이 VAL2 모든 수치의 평균을 얻고 싶은. 루프를 사용하지 않고 어떻게 할 수 있습니까?

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각도 5의 프론트 엔드에 날짜 값을 ngoninit으로 설정하는 방법

나는 사용자가 경로를 입력 할 때 채우려는 <input type="date">을 가지고 있습니다. 사이트를 방문하면 입력 필드가 이미 실제 날짜가되어야합니다. 그래서 나는 ngOnInit()이 내가 필요한 것이라고 생각한다. 하지만 사용자가 경로를 입력 할 때 입력란의 값으로 실제 날짜를 채우려면 어떻게해야합니까? 나는 웹을 검색하여 이미이 문제를 해결하려

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R - 컬럼 섹션의 평균 함수

더 큰 코드의 일부로 평균 계산을 포함하려고합니다. 아이디어는 열 내의 일련의 값에서 평균을 계산하는 것이지만 모든 열을 계산하는 것은 아닙니다. 예를 들어, yFile에서 column_x (10 항목)에서, 마지막 4 개 값의 평균을 계산 : column_x 1 5 8 3 0 3 3 7 9 9 Result = 7 이 내가있어 무엇

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내가 '인도'라는 dataframe 'Indometh'에서 하위 집합을 만든 일부

의 평균 찾기 : indo Subject time conc 1 1 0.25 1.50 13 2 0.50 1.63 24 3 0.50 1.49 25 3 0.75 1.16 34 4 0.25 1.85 35 4 0.50 1.39 36 4 0.75 1.02 46 5 0.50 1.04 57 6 0.50 1.44 58 6 0.7

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이름 속성 추가에 각도 별 DateModel 정지가 발생했습니다

사용자가 경로를 입력 할 때 채워지는 dateField를 갖고 싶습니다. formular1.component.ts formular1.component.html constructor( private validateService: ValidateService, private flashMessage: FlashMessagesService,

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proc 평균과 proc SQL 단계를 찾는 것이 proc 비교에 따라 다른 결과를 얻는 이유는 무엇입니까?

다음 코드가 있습니다. 작성된 데이터 세트는 test_means 및 test_sql입니다. 둘 다 당신이 선택한 변수의 단순 평균을 취하고 있습니다. 둘 다 눈으로 정확히 동일한 숫자를 만듭니다. 왜 proc compare는 값이 0E-14와 같이 어리석은 작은 값과 다른가요? 이것은 두 절차에 숫자가 저장되는 방식과 관련이 있습니까? E-14 정도의 %l

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앵귤러 머티리얼 구성 요소를 설치 한 후 erro 모듈의 메타 데이터 버전이 일치하지 않습니다.

은 내 app.module.ts 파일 코드입니다. 오류가 발생하고 app.module.ts에서 일부 변경을 수행하면 코드가 컴파일되어 제대로 작동합니다. 우리가 빌드 시계를 종료하고 다시 빌드 오류를 다시 지켜야하는 경우. 내 코드에서 오류를 찾을 수 없습니다. 누군가 도와주세요. 아래는 내 app.module.ts 파일 코드입니다. 오류가 발생하고 app

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각도 HttpClient 및 서비스

좋습니다. 빠른 질문입니다. HttpClient가 주입 가능하기 때문에 개발자가 직접 구성 요소에서 API 요청을 구현하는 많은 구현을보고 있습니다. 이게 가야할 길인가요? (순수한 관점에서 볼 때) 적절한 서비스를 받고 거기에있는 모든 HttpClient 요청을 처리하는 것이 더 깨끗합니까? HttpClient + Express + Services와 관련

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시계열에 평활 평균을 계산하십시오.

나는 하나의 열이 연도를 날짜로 나타내고 다른 열을 관측하는 등의 data.frame을 얻었습니다. 해발 (mm). 10 년 평활화 된 평균을 계산해야합니다. 여기 일부 가짜 데이터 : x = rnorm(1:100) #annual sea leavel rise date = seq(1801,1900) #years from 1801 to 1900 df =

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matlab에 cellarray의 요소에 걸쳐 평균을 계산하는 방법?

은 내가 cellarray이 520x1 double 520x1 double 520x1 double 520x1 double 520x1 double 520x1 double 520x1 double 520x1 double 520x1 double 520x1 double 520x1 double 520x1 double 520x1 double 520x1 double 52