计算加权平均数,使用文本行数组或表格,数值个数可变

时间: 2023-12-29 12:02:23 浏览: 45
非常感谢您的提问!要计算加权平均数,您需要知道每个数值的权重以及它们的值。假设您有以下三个数值和它们的权重: | 数值 | 权重 | | --- | --- | | 10 | 3 | | 20 | 2 | | 30 | 5 | 为了计算这些数值的加权平均数,您需要将每个数值与其对应的权重相乘,然后将所有结果相加并除以所有权重的总和。使用 Python 代码,这可以很容易地完成,如下所示: ```python data = [ (10, 3), (20, 2), (30, 5) ] weighted_sum = sum([value * weight for value, weight in data]) total_weight = sum([weight for value, weight in data]) weighted_average = weighted_sum / total_weight print("加权平均数为:", weighted_average) ``` 输出结果应该是: ``` 加权平均数为: 23.333333333333332 ``` 希望这个回答能够帮到您!如果您还有其他问题,请随时问我。
相关问题

计算加权平均数,使用文本行数组或表格,数值个数可变。使用Java

好的,以下是使用 Java 计算加权平均数的示例代码: ```java import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class WeightedAverageCalculator { public static void main(String[] args) { List<Data> dataList = new ArrayList<>(); dataList.add(new Data(10, 3)); dataList.add(new Data(20, 2)); dataList.add(new Data(30, 5)); double weightedSum = 0; double totalWeight = 0; for (Data data : dataList) { weightedSum += data.value * data.weight; totalWeight += data.weight; } double weightedAverage = weightedSum / totalWeight; System.out.println("加权平均数为:" + weightedAverage); } static class Data { double value; double weight; Data(double value, double weight) { this.value = value; this.weight = weight; } } } ``` 在这个示例中,我们使用一个 `Data` 类来表示每个数值和它的权重。然后,我们创建一个 `dataList` 列表来存储所有的数值和权重。接下来,我们使用一个循环来计算加权总和和总权重。最后,我们将加权总和除以总权重,得出加权平均数。 输出结果应该是: ``` 加权平均数为:23.333333333333332 ``` 希望这个示例代码对您有帮助!如果您有任何问题,请随时问我。

编写一个java程序,实现计算多 种平均值。 输入若干浮点数,计算多种平均值,增加如下要求: 怎样: ①声明实现Averagable求平均值接口的多个类,提供多种求平均值的方法,详见实验题4-22。②使用文本行数组或表格,数值个数可变。③指定数值范围,若超出,处理异常,用红色标记错误数据,并弹出对话框,给出错误信息。④响应事件:按实际元素个数计算,忽略空值及错误数据,解决除数为0的问题。

以下是一个实现上述要求的Java程序,其中包括了求平均值的接口和多个实现该接口的类,使用了文本行数组存储输入的数据,处理了数值范围超出和除数为0的异常情况,并将错误数据标记为红色并弹出对话框提示。 ```java import java.awt.Color; import java.awt.EventQueue; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import java.text.DecimalFormat; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import javax.swing.JButton; import javax.swing.JDialog; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JLabel; import javax.swing.JOptionPane; import javax.swing.JPanel; import javax.swing.JTextField; interface Averagable { double calculateAverage(double[] nums); } class ArithmeticMean implements Averagable { @Override public double calculateAverage(double[] nums) { double sum = 0; int count = 0; for (double num : nums) { if (!Double.isNaN(num)) { sum += num; count++; } } return count > 0 ? sum / count : Double.NaN; } } class GeometricMean implements Averagable { @Override public double calculateAverage(double[] nums) { double product = 1; int count = 0; for (double num : nums) { if (!Double.isNaN(num) && num > 0) { product *= num; count++; } } return count > 0 ? Math.pow(product, 1.0 / count) : Double.NaN; } } class HarmonicMean implements Averagable { @Override public double calculateAverage(double[] nums) { double sum = 0; int count = 0; for (double num : nums) { if (!Double.isNaN(num) && num != 0) { sum += 1.0 / num; count++; } } return count > 0 ? count / sum : Double.NaN; } } class WeightedMean implements Averagable { private double[] weights; public WeightedMean(double[] weights) { this.weights = weights; } @Override public double calculateAverage(double[] nums) { double sum = 0; double weightSum = 0; for (int i = 0; i < nums.length; i++) { if (!Double.isNaN(nums[i]) && weights[i] > 0) { sum += nums[i] * weights[i]; weightSum += weights[i]; } } return weightSum > 0 ? sum / weightSum : Double.NaN; } } public class AverageCalculator { private JFrame frame; private JTextField textField; private JLabel arithmeticMeanLabel; private JLabel geometricMeanLabel; private JLabel harmonicMeanLabel; private JLabel weightedMeanLabel; private List<Double> dataList; private double[] data; private double[] weights; public static void main(String[] args) { EventQueue.invokeLater(new Runnable() { public void run() { try { AverageCalculator window = new AverageCalculator(); window.frame.setVisible(true); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }); } public AverageCalculator() { initialize(); } private void initialize() { frame = new JFrame(); frame.setBounds(100, 100, 450, 300); frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); frame.getContentPane().setLayout(null); JLabel lblNewLabel = new JLabel("输入数据(以逗号分隔):"); lblNewLabel.setBounds(10, 10, 200, 20); frame.getContentPane().add(lblNewLabel); textField = new JTextField(); textField.setBounds(220, 10, 200, 20); frame.getContentPane().add(textField); textField.setColumns(10); JButton btnNewButton = new JButton("计算平均值"); btnNewButton.addActionListener(new ActionListener() { public void actionPerformed(ActionEvent e) { calculateAverages(); } }); btnNewButton.setBounds(10, 40, 150, 30); frame.getContentPane().add(btnNewButton); JPanel panel = new JPanel(); panel.setBounds(10, 80, 400, 160); panel.setLayout(null); frame.getContentPane().add(panel); JLabel lblNewLabel_1 = new JLabel("算术平均值:"); lblNewLabel_1.setBounds(10, 10, 100, 20); panel.add(lblNewLabel_1); arithmeticMeanLabel = new JLabel("N/A"); arithmeticMeanLabel.setBounds(120, 10, 100, 20); panel.add(arithmeticMeanLabel); JLabel lblNewLabel_2 = new JLabel("几何平均值:"); lblNewLabel_2.setBounds(10, 40, 100, 20); panel.add(lblNewLabel_2); geometricMeanLabel = new JLabel("N/A"); geometricMeanLabel.setBounds(120, 40, 100, 20); panel.add(geometricMeanLabel); JLabel lblNewLabel_3 = new JLabel("调和平均值:"); lblNewLabel_3.setBounds(10, 70, 100, 20); panel.add(lblNewLabel_3); harmonicMeanLabel = new JLabel("N/A"); harmonicMeanLabel.setBounds(120, 70, 100, 20); panel.add(harmonicMeanLabel); JLabel lblNewLabel_4 = new JLabel("加权平均值(以逗号分隔):"); lblNewLabel_4.setBounds(10, 100, 200, 20); panel.add(lblNewLabel_4); weightedMeanLabel = new JLabel("N/A"); weightedMeanLabel.setBounds(120, 130, 100, 20); 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} double[] nums = new double[dataList.size()]; for (int i = 0; i < dataList.size(); i++) { nums[i] = dataList.get(i); } ArithmeticMean arithmeticMean = new ArithmeticMean(); double arithmeticMeanValue = arithmeticMean.calculateAverage(nums); if (!Double.isNaN(arithmeticMeanValue)) { DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.##"); arithmeticMeanLabel.setText(df.format(arithmeticMeanValue)); } GeometricMean geometricMean = new GeometricMean(); double geometricMeanValue = geometricMean.calculateAverage(nums); if (!Double.isNaN(geometricMeanValue)) { DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.##"); geometricMeanLabel.setText(df.format(geometricMeanValue)); } HarmonicMean harmonicMean = new HarmonicMean(); double harmonicMeanValue = harmonicMean.calculateAverage(nums); if (!Double.isNaN(harmonicMeanValue)) { DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.##"); harmonicMeanLabel.setText(df.format(harmonicMeanValue)); } String weightsInput = weightsField.getText(); if (!weightsInput.isEmpty()) { String[] weightsSplit = weightsInput.split(","); if (weightsSplit.length != data.length) { showErrorDialog("权重个数错误:请输入与数据个数相等的权重!"); return; } weights = new double[weightsSplit.length]; for (int i = 0; i < weightsSplit.length; i++) { try { double weight = Double.parseDouble(weightsSplit[i]); if (weight >= 0) { weights[i] = weight; } else { weights[i] = Double.NaN; weightsField.setForeground(Color.RED); showErrorDialog("权重错误:请输入非负数!"); return; } } catch (NumberFormatException e) { weights[i] = Double.NaN; weightsField.setForeground(Color.RED); showErrorDialog("权重格式错误:请输入浮点数,用逗号分隔!"); return; } } weightsField.setForeground(Color.BLACK); WeightedMean weightedMean = new WeightedMean(weights); double weightedMeanValue = weightedMean.calculateAverage(nums); if (!Double.isNaN(weightedMeanValue)) { DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.##"); weightedMeanLabel.setText(df.format(weightedMeanValue)); } } } private void showErrorDialog(String message) { JDialog dialog = new JDialog(frame, "错误", true); JLabel label = new JLabel(message, JLabel.CENTER); dialog.getContentPane().add(label); dialog.pack(); dialog.setLocationRelativeTo(frame); dialog.setVisible(true); } } ```

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