给定一个递增数组a,求它的中位数. np.percentile(a,50) 中位数就是50%处的数字,也可以获得0%.100%处的数字,0%处的数字就是第一个数字,100%处的数字就是最后一个数字.1/(len(a)-1)*100处的数字就是第2个数字,2/(len(a)-1)*100处的数字就是第3个数字,以此类推. import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 6, 7, 11, 13]) for ind, v in enumerate(a): prin

注意在偶数情况下,中位数会存在小数,特别注意! hive里面倒是有个percentile函数和percentile_approx函数,其使用方式为percentile(col, p).percentile_approx(col, p),p∈(0,1)p∈(0,1) 其中percentile要求输入的字段必须是int类型的,而percentile_approx则是数值类似型的都可以 其实percentile_approx还有一个参数B:percentile_approx(col, p,B),参数B

np.percentile(a, q, axis=None, out=None, overwrite_input=False, interpolation='linear', keepdims=False) 作用:找到一组数的分位数值,如四分位数等 函数参数说明: a : array,用来算分位数的对象,可以是多维的数组 q : 介于0-100的float,用来计算是几分位的参数,如四分之一位就是25,如要算两个位置的数就(25,75) axis : 坐标轴的方向,一维的就不用考虑了,多维的就用

在python中计算一个多维数组的任意百分比分位数,此处的百分位是从小到大排列,只需用np.percentile即可…… a = range(1,101) #求取a数列第90%分位的数值 np.percentile(a, 90) Out[5]: 90.10000000000001 a = range(101,1,-1) #百分位是从小到大排列 np.percentile(a, 90) Out[7]: 91.10000000000001 详看官方文档 numpy.percentile Parame

NumPy 统计函数 NumPy 提供了很多统计函数,用于从数组中查找最小元素,最大元素,百分位标准差和方差等. 函数说明如下: numpy.amin() 和 numpy.amax() numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值. numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值. 实例 import numpy as np a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]]) print ('我们的数组是:') print (a) p

NumPy - 统计函数 NumPy 有很多有用的统计函数,用于从数组中给定的元素中查找最小,最大,百分标准差和方差等. 函数说明如下: numpy.amin() 和 numpy.amax() 这些函数从给定数组中的元素沿指定轴返回最小值和最大值. 示例 import numpy as np a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]]) print '我们的数组是:' print a print '\n' print '调用 amin() 函数:' print

NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包. 它代表 “Numeric Python”. 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库. Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的. 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能. 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包. 这个开源项目有很多贡献者. NumPy 操作 使用NumPy,开

NumPy 统计函数 NumPy 提供了很多统计函数,用于从数组中查找最小元素,最大元素,百分位标准差和方差等. 函数说明如下:(沿哪条轴执行,就是是最后结果的形式) 1.numpy.amin() 和 numpy.amax() numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值. numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值. import numpy as np a = np.array([[3, 7, 5], [8, 4, 3], [2, 4, 9]]) pri

NumPy 教程目录 1 NumPy 统计函数 NumPy 提供了很多统计函数,用于从数组中查找最小元素,最大元素,百分位标准差和方差等. 函数说明如下 1.1 统计 method description amin(a[, axis, out, keepdims, initial, where]) 返回数组的最小值或沿轴的最小值. amax(a[, axis, out, keepdims, initial, where]) 返回数组的最大值或沿轴的最大值. nanmin(a[, axis, ou

python基础.numpy使用.io读取数据集.数据处理转换与简单分析.读取UCI iris数据集中鸢尾花的萼片.花瓣长度数据,进行数据清理,去重,排序,并求出和.累积和.均值.标准差.方差.最大值.最小值.

今天下班时公司安排了一个同事来对项目做集群性能测试,怀着对性能测试的好奇心,下班后没有着急离开,而是等待 那位同事的到来,然后在旁边学习了下如何使用Badboy和jmeter做性能测试. 1. 软件介绍 1.1 Badboy Badboy,第一眼看见这个单词,以为是坏孩子的意思,后来一想,它是专门用来给项目找茬来的,取名为Badboy 倒是平添了几分可爱,呵呵. Badboy是用来录制操作过程的,它录制的结果是被jmeter做并发测试的素材使用. Badboy首页:http://www.badb

1)TOP()函数 作用:返回一个字段中最大的N个值,字段类型必须是长整型或float64类型. 语法: SELECT TOP(<field_key>[,<tag_keys>],<N>)[,<tag_keys>] FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]例子1选择3个water_level最大值 SELECT TOP(water_level,3)

# 导包 import numpy as np sum np.random.seed(10) L = np.random.random(100) sum(L) np.sum(L) min np.min(L) max np.max(L) 多维度聚合 X = np.arange(16).reshape(4,-1) """ array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]) "&

一.Aggregate Report 是 JMeter 常用的一个 Listener,中文被翻译为“聚合报告 如果大家都是做Web应用的性能测试,例如只有一个登录的请求,那么在Aggregate Report中,会显示一行数据,共有10个字段,含义分别如下. 1.Lable:每个Jmeter的element(例如Http Request)都有一个Name属性,这里显示就是Name属性的值 2.Samples:表示这次测试一共发出了多少次请求,如果模拟10用户,每个用户迭代10次,那么这里显示10

NumPy 提供了很多统计函数,用于从数组中查找最小元素,最大元素,百分位标准差和方差等. numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值. numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值. import numpy as np a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]]) print ('我们的数组是:') print (a) print ('\n') print ('调用 amin() 函数:') print (np.amin

1.        LoadRunner之-Block l  如何在一个脚本中实现不同事务不同次数的循环呢? l  案例:假如你想在一个脚本中,实现登录执行1次,查询执行2次,插入执行3次,怎么办?录3个脚本?每个事务分别在脚本中复制N次? l  当然不用,LR早就想到了你的需求,下面让我们隆重推出Block. l  位置:Run-time Settings--General--Run Logic l  操作: l  将你所要考察的事务设置在不同的Action内. l  在Run Logic中的

本文主要介绍 Elasticsearch 的聚合功能,介绍什么是 Bucket 和 Metric 聚合,以及如何实现嵌套的聚合. 首先来看下聚合(Aggregation): 什么是 Aggregation? 首先举一个生活中的例子,这个是京东的搜索界面,在搜索框中输入"华为"进行搜索,就会得到如上界面,搜索框就是我们常用的搜索功能,而下面这些,比如分类.热点.操作系统.CPU 类型等是根据 ES 的聚合分析获得的相关结果. 看完上面这个例子,下面来看下聚合的定义: ES 除了搜索以外,

一.关系运算: 1. 等值比较: = 语法:A=B 操作类型:所有基本类型 描述: 如果表达式A与表达式B相等,则为TRUE:否则为FALSE 举例: hive> select 1 from lxw_dual where 1=1; 1 2. 不等值比较: <> 语法: A <> B 操作类型: 所有基本类型 描述: 如果表达式A为NULL,或者表达式B为NULL,返回NULL:如果表达式A与表达式B不相等,则为TRUE:否则为FALSE 举例: hive> select

计算各种描述性统计量函数脚本(myDescriptStat.R)如下: myDescriptStat <- function(x){ n <- length(x) #样本数据个数 m <- mean(x) #均值 me <- median(x) #中位数 mo <- names(table(x))[which.max(table(x))] #众数 sd <- sd(x) #标准差 v <- var(x) #方差 r <- max(x) - min(x) #极

字符串函数 字符串长度函数:length 语法: length(string A) 返回值: int 说明:返回字符串A的长度 举例: hive> select length(‘abcedfg’) from dual; 7 字符串反转函数:reverse 语法: reverse(string A) 返回值: string 说明:返回字符串A的反转结果 举例: hive> select reverse(‘abcedfg’) from dual; gfdecba 字符串连接函数:concat 语法