1. 准备数据表test2 create table test2( a int, b int, c int, d int, e int); 2. 准备2条数据 ,,,,); ,,,,); 查询显示如下: 3. 现在要求出a,b,c,d,e 5个字段中每行的最大值和最小值. 虽然hive中有min和max,但是那是求某列字段的最小值和最大值,在这里行不通.接下来使用hive中的数组排序方法来求解. 思路: 先将字段合并到数组里面,然后使用数组排序函数. select sort_array(arra

记录以grades列表为例,分别定义输出.求和.平均值.方差和标准差函数,并输出相应的值 grades = [100, 100, 90, 40, 80, 100, 85, 70, 90, 65, 90, 85, 50.5] #定义输出函数 def print_grades(grades): for grade in grades: print grade #定义求和函数 def grades_sum(grades): total = 0 for grade in grades: total +=

各股票软件的标准差函数STD是不同的,而布林线的上下轨是以STD为基础计算出来的,所以使用布林线应小心.以2008/3/28的上证综指为例,利用如下代码:"收盘价3日STD:STD(CLOSE,3);",三日收盘价分别是:3606.86,3580.15,3411.49,在飞狐交易师中显示的3日收盘价标准差是105.928,大智慧新一代中显示的是105.932,通达信中是86.49,同花顺中显示74.90.用EXCEL中的函数STDEV计算的样本方差是105.9316,STDEVP计算总

MATLAB常常用到std函数来进行标准差计算,下面我就通过实例介绍一下 matlab std函数怎么用. 1. std函数是用来计算标准偏差的一个函数,由于其有不同的参数,我们就用下面的例子进行介绍: A =      1     2     3      1     1     1 标准差的两种计算公式如下: 2. std(A): std(A)函数求解的是最常见的标准差,此时除以的是N-1. 注意:此函数命令不能对矩阵求整体的标准差,只能按照行或者列进行逐个求解标准差,默认情况下是按照列.

MySQL版本:5.7+ 本节介绍对值的集合进行操作的组合(聚合)函数.翻译自:Aggregate (GROUP BY) Function Descriptions 一.MySQL 5.7中的聚合函数 MySQL 5.7中的聚合函数如下: 除非另有说明,否则组合函数会忽略NULL值. 如果在不包含Group By子句的语句中使用组合函数,就等效于对所有行进行分组.(个人理解是,结果总是只有一行.)关于这点的更多信息,后面的小节“MySQL处理Group By的方式”会讲到. 聚合函数中,方差和标

首先我们先了解样本标准差和总体标准差: 样本标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/(n-1)) 总体标准差=σ=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n ) 下面是简单的区别: 上面的数据是用Excel来计算的,方便对我们软件输出的数据做对比. https://jingyan.baidu.com/article/17bd8e5275d85985aa2bb855.html 这个

主要分为三块介绍(单值函数.聚合函数.列表函数) 一.单值函数(比较简单,看一遍基本也就理解记住了) 1.基本加减乘车没有什么可说的,只需要注意一点,任何值与null一起运算 ,结果都为null,因为null代表着未知值,与null进行加减乘除运算得到的还是未知值,返回的结果还是null. select 3+null ,3-null,3*null,3/null from dual --执行结果都是null nvl(cgl,0)-nvl(cglcom,0)  先置为0再进行计算 2.nvl和nvl

没事玩了一下matlab 发现现在网上的代码都是一组数据预测 所以我就写个批量数据的预测 顺便学习下matlab ----------------------------------我是快乐的分割线------------------------------------ 灰色预测的主要思想是: 1.给定一组数据 2.进行累加,即 X(1)1=x(0)1 X(1)2=x(0)1+x(0)2 X(1)3=x(0)1+x(0)2+x(0)3 … 3.最终目的是为了构造预测方程: 其中: 而为了求得上式

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

R语言简单的函数的使用: “<-”表示赋值,也可以用“=”. c()为连接函数,连接中间的数据表示向量,连接中间的数据表示向量,X1 <- c()表示用一组数据为变量X1赋值. mean()为均值函数,mean(X1)表示计算机数组X1的标准差. sd()为标准差函数,sd(X1)表示计算机数组X1的标准差. > X1<-c(,,,,,,,,,,,) > mean(X1) [] 40.41667 > sd(X1) [] 3.028901 下面的代码可以显示出散点图和柱状

本文全部参考自: http://www.cnblogs.com/welen/articles/5535042.html#undefined 知识点一: MATLAB中四个取整函数具体使用方法如下:Matlab取整函数有: fix, floor, ceil, round.fix朝零方向取整,如fix(-1.3)=-1; fix(1.3)=1; floor朝负无穷方向取整,如floor(-1.3)=-2; floor(1.3)=1; ceil朝正无穷方向取整,如ceil(-1.3)=-1; ceil

在图像处理中,python 的矩阵运算经常会用到一些简单的操作,可是,由于好久没用,很多东西还是忘记了,这里做个备忘: #-*-coding:utf-8-*- import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(a.max()) print(a.min()) print(a.max(axis=0)) print(a.max(axis=1)) print(a.argmax(axis=1)) #获取最大元素所在的位置 #获取平均值 pri

1.典型的数据分析过程可以总结为一下图形: 注意,在模型建立和验证的过程中,可能需要重新进行数据清理和模型建立. 2.R语言一般用 <- 作为赋值运算符,一般不用 = ,原因待考证.用->也可以. 3. age <- c(,,,,,,,,,) weight <- c(4.4,5.3,7.2,5.2,8.5,7.3,6.0,10.4,10.2,6.1) mean(weight) sd(weight) cor(age,weight) plot(age,weight) 上面这一段代码是基

OpenStack 2014.1(Icehouse) 更新说明 1.综合升级说明 Ÿ   Windows安装包应使用PBR 0.8版本,以避免发生bug1294246 Ÿ   log-config选项被重命名为log-config-append, 该选项现在用于增加任意指定的配置,而不是像现在这样覆盖其他选项.(https://bugs.launchpad.net/oslo/+bug/1169328, https://bugs.launchpad.net/oslo/+bug/1238349) Ÿ

在<手写数字识别——利用Keras高层API快速搭建并优化网络模型>一文中,我们搭建了全连接层网络,准确率达到0.98,但是这种网络的参数量达到了近24万个.本文将搭建LeNet-5网络,参数仅有6万左右,该网络是由Yann LeCun在1998年提出,是历史上第一代卷积神经网络.关于其历史可阅读另一篇博客<冬日曙光——回溯CNN的诞生>. 模型结构 LeNet-5提出至今过去了很久,因此其中的很多算法都已经被代替,因此本文所建网络与LeNet-5会有所差异.LeNet-5结构如下

1. 读写文件(基本) savetxt.loadtxt i2 = np.eye(2) print(i2) np.savetxt(r"C:\Users\Thomas\Desktop\eye.txt",i2) c,v = np.loadtxt(r"C:\Users\Thomas\Desktop\data.csv",delimiter=',',usecols=(6,7),unpack=True) print(c,v) #[336.1 339.32 345.03 344.3

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

一.CONCAT()函数CONCAT()函数用于将多个字符串连接成一个字符串.使用数据表Info作为示例,其中SELECT id,name FROM info LIMIT 1;的返回结果为 +----+--------+ | id | name | +----+--------+ | 1 | BioCyc | +----+--------+ 1.语法及使用特点:CONCAT(str1,str2,…)                       返回结果为连接参数产生的字符串.如有任何一个参数为N

str_to_map(字符串参数, 分隔符1, 分隔符2) 使用两个分隔符将文本拆分为键值对. 分隔符1将文本分成K-V对,分隔符2分割每个K-V对.对于分隔符1默认分隔符是 ',',对于分隔符2默认分隔符是 '=' 我们先介绍一下这个函数的应用场景. Z表又被称之为拉链表.在同一个分区中主键是stat_date+uid被储存的值是客户的状态. 我们需要对客户状态进行统计. select str_to_map(concat_ws(',',collect_set(concat(stat_date,

注意 MM,DD,MO,TU 等要大写 Hive 可以在 where 条件中使用 case when 已知日期 要求日期 语句 结果 本周任意一天 本周一 select date_sub(next_day('2016-11-29','MO'),7) ; 2016-11-28 本周任意一天 上周一 select date_sub(next_day('2016-11-29','MO'),14) ; 2016-11-21 本周任意一天 本周二 select date_sub(next_day('201

函数本身就是一段JavaScript代码,定义一次但可能被调用任意次.如果函数挂载在一个对象上,作为对象的一个属性,通常这种函数被称作对象的方法.用于初始化一个新创建的对象的函数被称作构造函数. 相对于其他面向对象语言,在JavaScript中的函数是特殊的,函数即是对象.JavaScript可以把函数赋值给变量,或者作为参数传递给其他函数,甚至可以给它们设置属性等. JavaScript的函数可以嵌套在其他函数中定义,这样定义的函数就可以访问它们外层函数中的任何变量.这也就是所谓的"闭包&qu