转自链接:https://blog.csdn.net/YEPAO01/article/details/99197487 一.查看数据分布趋势 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #读取源数据 df = pd.read_csv('http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt', header=None, s

ora_hash函数用来返回分区号,而dbms_rowid.rowid_object()函数用来返回object_id , ) part_id ,count(*) from sales_fact_part ,) ;

select gp_segment_id,count(*) from table_name group by gp_segment_id;

概述 今天主要介绍怎么统计redis key类型数据大小分布. 原理:使用redis命令: scan.pipline.type 和 debug object 来得到 redis key 信息. 脚本 内容如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import getoptimport timeimport sysimport redisimport osreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8') __Versi

直接上代码: from matplotlib import pyplot as plt # 参数依次为list,抬头,X轴标签,Y轴标签,XY轴的范围 def draw_hist(myList,Title,Xlabel,Ylabel,Xmin,Xmax,Ymin,Ymax): plt.hist(myList,100) plt.xlabel(Xlabel) plt.xlim(Xmin,Xmax) plt.ylabel(Ylabel) plt.ylim(Ymin,Ymax) plt.title(Ti

一.项目背景 我们知道InfluxDB是最受欢迎的时序数据库(TSDB).InfluxDB具有 持续高并发写入.无更新:数据压缩存储:低查询延时 的特点.从下面这个权威的统计图中,就可以看出InfluxDB的热度. InfluxDB可以作为 性能监控.应用程序指标.物联网传感器数据和实时分析等的后端存储. 我们的DB性能监控体系是基于Telegraf+InfluxDB+Grafana组件搭建,如下图所示. 但是这个体系没有和既有的CMDB打通,例如,不清楚公司目前有多少台数据库实例已部署了监控?

情景:总所周知,DB2的表空间(数据)在节点中存储是根据每张表的分区键来分布的,如果分区键建的不好,会直接导致表空间在各节点的占用大小不均匀,久而久之,其中一个或几个节点的大小已所剩无几,其他的却依旧充足,这样就不得不扩展空间不足的节点大小,对性能也会有所影响. 检查: 1.查看表空间使用情况,YOUR_SPACENAME为查看的表空间名 SELECT * FROM SYSIBMADM.TBSP_UTILIZATION WHERE TBSP_NAME='YOUR_SPACENAME'; 每个节点

最近需要做一个正态分布的函数图像所以要处理一段double序列 写了这个算法  先上效果图: 核心思想: 1先根据步长计算每一个区间 2循环进行判断序列中每个数属于哪个区间 3用一个数组来保存每一个区间中 数的个数 这样就可以得到整个分布函数了 当然效率值得考虑 我的机器1百万以上的数据就会有问题了 这是一个double类型的例子 int型就更容易啦 上代码! package com.huang.distribution; import java.math.BigDecimal; import

先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python.最好就是一句python,对应写一句R. pandas中有类似R中的read.table的功能,而且很像. ---------------------------------------------------- 一.数据类型 (来源:Python 变量类型) Python有五个标准的数据类型: Numbers(数字) String(字符串) List(列表)              使用:[

# 背景介绍 从学sklearn时,除了算法的坎要过,还得学习matplotlib可视化,对我的实践应用而言,可视化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维.陆续使用过plotly.seaborn,最终定格在了Bokeh,因为它可以与Flask完美的结合,数据看板的开发难度降低了很多. 前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索,今天得空打算学习一下.原本访问的是英文文档,结果发现已经有人在做汉化,虽然看起来也像是谷歌翻译的,本着拿来主义,少费点精力的精神,就半抄半学,还

用Python浅析股票数据 本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略. 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式. 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引. impor

  不论是数据分析,数据可视化,还是数据挖掘,一切的一切全都是以数据作为最基础的元素.利用Python进行数据分析,同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中,然后才可以实现后面的数据分析.数据可视化.数据挖掘等. 在本期的Python学习中,我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍,从中我们将会学习以下4个方面的数据获取: 1.读取文本文件的数据,如txt文件和csv文件 2.读取电子表格文件,如Excel文件 3.读取统计软件生成的数据文件,如SAS数据集.SPSS数据

原文:C#使用拉依达准则(3σ准则)剔除异常数据(.Net剔除一组数据中的奇异值) 1.问题的提出: 电池生产中,遇到一批电池的测量结果数据: 电压值 电池个数 电压值 电池个数 电压值 电池个数 电压值 电池个数 0.056 1   4.09 1   4.146 17   4.174 13434 0.321 1   4.094 1   4.147 17   4.175 13973 0.767 1   4.099 2   4.148 19   4.176 13339 0.972 1   4.11

目录 数据质量分析   当我们得到数据后,接下来就是要考虑样本数据集的数据和质量是否满足建模的要求?是否出现不想要的数据?能不能直接看出一些规律或趋势?每个因素之间的关系是什么?   通过检验数据集的数据质量,绘制图表,计算某些特征值等手段,对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索.数据质量检测对后面的数据预处理有很大参考作用,并有助于选择合适的建模方法.   数据探索大致分为 质量探索 和 特征探索 两方面. 数据质量分析    定义:数据质量分析是数据预处理的前提,也是对数据挖掘的

实验环境 CentOS镜像为CentOS-7-x86_64-Everything-1804.iso 虚机配置 节点名称 IP地址 子网掩码 CPU/内存 磁盘 安装方式 master 192.168.204.101 255.255.255.0 1核心/4GB 100GB GNOME Desktop slave1 192.168.204.111 255.255.255.0 1核心/2GB 100GB Minimal Install slave2 192.168.204.112 255.255.25

Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他

话说实验报告每天都要查人数,何不用程序实现 使用 python 查看谁没有交作业 version 1.0 程序嘛,肯定是可以改进的.使用该程序的前提是实验报告文件名中包含学号信息.将以上程序放在实验报告所在目录,双击即可显示谁没交. 程序大致的流程是: 1.将本班学号姓名数据放在字典中 2.使用正则过滤出包含有学号数据的有效文档名放在列表中 3.正则提取有效列表名中的学号与标准字典对比 4.对比出的差值就是没有交作业的 import os import re #定义学号姓名标准字典 nameda

大家好,我是辰哥- 今天给大家介绍一个可以获取当前系统信息的库--psutil 利用psutil库可以获取系统的一些信息,如cpu,内存等使用率,从而可以查看当前系统的使用情况,实时采集这些信息可以达到实时监控系统的目的. psutil库 psutil的安装很简单 pip install psutil psutil库可以获取哪些系统信息? psutil有哪些作用 1.内存使用情况 2.磁盘使用情况 3.cpu使用率 4.网络接口发送接收流量 5.获取当前网速 6.系统当前进程 ... 下面通过具

(更多内容请关注本人微信订阅号:it_pupil) 本文讲述服务端servlet向客户端浏览器发送中文数据的编码情况,需要抓住下面几点: 输出流发送数据,必须是以字节形式传输的.也就是说,如果你在服务端定义一个字符串,那么servlet要先编码成字节数组,再发送到客户端. 客户端浏览器在收到字节码数据时,需要将其解码成字符串显示出来. 在服务端,如果你使用的是字节流,那么只需要注意两点:  拿到字符串,以特定形式编码成字节数组(如UTF-8).(字节数组是你人工转换的) 告诉浏览器,以相同方式解

转发自:http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/22117745?utm_source=tuicool python matplotlib plot 数据中的中文无法正常显示的解决办法 在学习<NLP with Ptyhon>一中的过程中,总想用中文语料进行试验,结果在matplotlib.plot生成的统计图表中,中文总是无法正常显示.在网上也找了些资料,说是在程序中指定字体文件,不过那样的话需要对plot进行很多设置,而且都是说的设置

Linux查看CPU和内存使用情况 在系统维护的过程中,随时可能有需要查看 CPU 使用率,并根据相应信息分析系统状况的需要.在 CentOS 中,可以通过 top 命令来查看 CPU 使用状况.运行 top 命令后,CPU 使用状态会以全屏的方式显示,并且会处在对话的模式 -- 用基于 top 的命令,可以控制显示方式等等.退出 top 的命令为 q (在 top 运行中敲 q 键一次). top命令是Linux下常用的性能分析工具,能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况,类似于Window