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干货收藏！Python完整代码带你一文看懂抽样

分层抽样 分层抽样是先将所有个体样本按照某种特征划分为几个类别，然后从每个类别中使用随机抽样或等距抽样的方法选择个体组成样本。...数据时效性问题：使用过时的数据（例如1年前的数据）来分析现在的运营状态。...由于抽样结果是一个列表，因此这里使用extend（而不是append）批量追加到最终抽样数据列表中。...上述过程中，需要考虑的关键点是：如何根据不同的数据特点、建模需求、业务背景综合考虑抽样方法，得到最适合的结果 代码实操小结：本节示例中，主要用了几个知识点： 使用Numpy的loadtxt方法读取数据文件...使用Numpy的unique方法获得唯一值。 通过for和while循环，遍历一个可迭代的对象。 if条件语句的使用，尤其是单条件和多条件判断。

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    1985-2020 年阿拉斯加和育空地区按植物功能类型划分的模型表层覆盖率

    植物功能类型包括针叶树、阔叶树、落叶灌木、常绿灌木、禾本科植物、草本植物和轻型大型裸子植物。估算值是通过两个随机梯度增强模型的组合得出的，这两个模型使用了环境协变量和光谱协变量。...植物功能类型包括针叶树、阔叶树、落叶灌木、常绿灌木、禾本科植物、草本植物和轻型大型裸子植物。估算值是通过两个随机梯度增强模型的组合得出的，这两个模型使用了环境协变量和光谱协变量。...为进一步了解误差，计算了观测和预测覆盖值的平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、偏差和 R²。还评估了存在/不存在预测的准确性和受体运行特征曲线下面积（AUC）。...直接使用缺失分区（0% 覆盖率）的值，并在从 1%到最高预测覆盖率的值范围内拟合一条平滑的黄土曲线。...地图预测值高于测试褶皱中的最高预测覆盖率的情况非常罕见，但也有可能发生，因此 RMSE 估计值从最高观测值开始填充，以涵盖从最高覆盖率 100%到最高覆盖率 100%的整个范围。

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    从Bitcask存储模型谈超轻量级KV系统设计与实现

    它本质上是一个目录，包含固定结构的追加日志文件和一个内存索引。内存索引以哈希表的形式存储所有键及其对应的值所在数据文件中的偏移量和其他必要信息，用于快速查找到对应的条目。...数据文件 数据文件是追加日志文件，存储键值对和一些元信息。一个 Bitcask 实例可以拥有多个数据文件，其中只有一个处于活动状态，用于写入，其他文件为只读文件。...删除键 删除键是一个特殊的操作，引擎会原子性地将一个新的条目追加到活动数据文件中，其中值等于一个标志删除的特殊值，然后从内存键目录中删除该键的条目。该标志值非常独特，不会与现有值空间冲突。...读取键值对 从存储中读取键值对需要引擎首先使用键目录找到该键对应的数据文件和偏移量。然后，引擎从相应的偏移量处执行一次磁盘读取，检索日志条目。...检索到的值与存储的校验码进行正确性检查，然后将值返回给客户端。 该操作本身非常快速，只涉及一次磁盘读取和几次内存访问，但可以使用文件系统预读缓存进一步提高速度。

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    【SAS Says】基础篇：2. 读取数据

    2.11 跨行观测值的读取方式 一般原始文件中一行代表一个观测值，有时会出现一个观测值跨行的情况。...这个数据文件中，第一行包含了两个观测值，可以用@@的程序读取： ? 日志记录如下： ?...此时的数据读取方式如下：在SAS读取某一行观测值时，首先读取足够的变量以便决定是否需要保留此行的观测值。...OBS= OBS=告诉SAS一直读取到哪一行位置，注意是行而不是观测值（有的观测值占据多行）比如，如下的原始数据文件中，结尾处还有一句不需要的数据说明时。就需要这个选项： ?...MISSOVER 在input语句中输入的几个变量，SAS在观测值中就读取几个变量，如果一行未读完，则进入下一行直到输入的变量都读取了变量值。

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    分析全球最大美食点评网站万家餐厅数据 寻找餐厅经营成功的秘密

    开一家自己的餐厅，对小企业主们而言是一件很令人胆怯的活——开始经营的前三年中，60%的餐厅会经营失败。对于很多业主，Yelp曝光率是决定他们能否挺过前三年经营的关键因素。...(restaurants)的业务子表文件 创建包括评价，签到、小贴士的子表文件 从评价，签到和小贴士子文件中进行数据总结（例如：每个餐厅的签到/小贴士/评价总数量），并创建包括业务ID和求和字段的概况数据文件...Mosaic图使用颜色作为比较各价格范围和星级评分组合下，观测值与期待值的差别（译注：如图所示，横向为星级评分，分为9组，纵向为价格范围，分为4组。...蓝颜色表示，相对于预期结果，实际上有更多的观测值，而红色却有更少的观测值。在本案例中，我们可以观察到，价格和星级评分不是完全独立的，该结果可通过χ2检测得到证实。...现在假设用户希望开一家意大利餐厅： ◆ ◆ ◆ 标识出地图上的大型片区 在地图上，人们普遍喜欢意大利食品的最大片区就很可能是开餐厅的好地点。 ◆ ◆ ◆ 还有就是主题模型功能。

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    Kafka系列第6篇：消息是如何在服务端存储与读取的，你真的知道吗？

    可能又有朋友会问，Kafka 本身消费是以 Partition 维度顺序消费消息的，磁盘在顺序读的时候效率很高完全没有必要使用索引啊。...将修改后的消息以追加的方式追加到当前活跃的 LogSegment 后面，然后更新绝对偏移量。 将消息集写入到文件通道。 文件通道将消息集 flush 到磁盘，完成消息的写入操作。...在开始分析读取流程之前，需要先明白几个用到的变量，不然流程分析可能会看的比较糊涂。...假设消费端从 000000621 位置开始消费消息，关于几个变量的关系如下图所示。 ?...消费端和从副本拉取流程如下： 客户端确定拉取的位置，即 StartOffSet 的值，找到主副本对应的 LogSegment。

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    【SAS Says】基础篇：读取数据（下）

    2.21 通过直接指代使用永久数据集 2.22 列出SAS数据集目录 ---- 读取数据（下） 2.12 一行有多个观测值的原始文件读取 ?...这个数据文件中，第一行包含了两个观测值，可以用@@的程序读取： ? 日志记录如下： ?...此时的数据读取方式如下：在SAS读取某一行观测值时，首先读取足够的变量以便决定是否需要保留此行的观测值。...OBS= OBS=告诉SAS一直读取到哪一行位置，注意是行而不是观测值（有的观测值占据多行）比如，如下的原始数据文件中，结尾处还有一句不需要的数据说明时。就需要这个选项： ?...MISSOVER 在input语句中输入的几个变量，SAS在观测值中就读取几个变量，如果一行未读完，则进入下一行直到输入的变量都读取了变量值。

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    打工人必备：Hive小文件合并与数据压缩

    即在map前合并小文件。•输出合并。即在输出结果的时候合并小文件。...五、压缩文件的处理 对于输出结果为压缩文件形式存储的情况，要解决小文件问题，如果在map输入前合并，对输出的文件存储格式并没有限制。...（需要安装lzop库） •TextFile文件，Lz4压缩 查看数据文件，可看到数据文件为多个.lz4压缩。使用cat查看.lz4文件，可以看到是压缩后的文本。...hive中的SequenceFile继承自hadoop API的SequenceFile,不过它的key为空，使用value存放实际的值，这样是为了避免MR在运行map阶段的排序过程。...数据追加：RCFile不支持任意方式的数据写操作，仅提供一种追加接口，这是因为底层的HDFS当前仅仅支持数据追加写文件尾部。

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    数据分析必备：掌握这个R语言基础包1%的功能让你事半功倍！（附代码）

    在实际练习或使用时，建议指定stringAsFactors = FALSE。 以上读取的数据集都是规整的数据集，即每一行数据都有相同的观测值。...如果文件中开始的部分是暂时不需要的元数据，那么可以使用skip函数跳过相应的行数，只读取感兴趣的数据。 如果文件内容是一个整体，只是若干行数据具有额外的观测值。...第二种情况需要知道数据中观测值个数的最大值，以用来补齐变量个数。...处理的思路是先将数据读取到R中，然后使用unique函数找到指定列中的非重复观测值，选取指定观测值并保存到一个向量内，然后将向量指定给na.strings参数来进行替换，代码如下： > flights_uneven...第一次读取数据是为了获得需要替换的观测值，第二次读取则是将需要替换成“NA”的观测值指定给相应参数。

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    从零实现一个 k-v 存储引擎

    计算机当中有内存和磁盘，内存是易失性的，掉电之后存储的数据全部丢失，所以，如果想要系统崩溃再重启之后依然正常使用，就不得不将数据存储在非易失性介质当中，最常见的便是磁盘。...并且对于同一个 key，可能会在文件中存在多条 Entry（回想一下，更新或删除 key 内容也会追加记录），那么在数据文件当中，其实存在冗余的 Entry 数据。...此时 A 的最新值是 30，那么其实前两条记录已经是无效的了。 针对这种情况，我们需要定期合并数据文件，清理无效的 Entry 数据，这个过程一般叫做 merge。...error) { offset := db.dbFile.Offset // 封装成 Entry entry := NewEntry(key, value, PUT) // 追加到数据文件当中...豆瓣所使用的的分布式 k-v 存储，其实也是基于 bitcask 模型，并对其进行了很多优化。

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    消息中间件—Kafka数据存储（一）

    由上面dump出来的偏移量索引文件和日志数据文件的具体内容可以分析出来，偏移量索引文件中存储着大量的索引元数据，日志数据文件中存储着大量消息结构中的各个字段内容和消息体本身的值。...另外，从dump出来的日志数据文件的字符值中可以看到消息体的各个字段的内容值。...Kafka在设计数据存储时，为了提高查找消息的效率，故而为分段后的每个日志数据文件均使用稀疏索引的方式建立索引，这样子既节省空间又能通过索引快速定位到日志数据文件中的消息内容。...具体的做法是，根据指定的偏移量，使用二分法查询定位出该偏移量对应的消息所在的分段索引文件和日志数据文件。...另外，时间戳索引文件的时间戳类型与日志数据文件中的时间类型是一致的，索引条目中的时间戳值及偏移量与日志数据文件中对应的字段值相同（ps：Kafka也提供了通过时间戳索引来访问消息的方法）。

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    数据处理是万事之基——python对各类数据处理案例分享（献给初学者）

    一个好的数据科学家同时也是一个好的数据处理科学家，有效的数据是万事之基，业务数据分析中数据需要经历如下几个阶段的工序如：清洗原始数据、转换与特殊处理数据、分析和建模、组织分析的结果并以图表的形式展示出来...Pandas模块处理两个重要的数据结构是：DataFrame(数据框)和Series(系列），DataFrame（数据框）就是一个二维表，每列代表一个变量，每行为一次观测，行列交叉的单元格就是对应的值，...执行后结果： 案例2：Series(系列），其实就是一个一维数组，属于同类型的进行多次观测后记录的结果值。它服从某种分布，默认情况下系列的索引是自增的非负整数列。...程序执行后结果如下： 如果我们对上面的系列作向量化操作运算，如开平方根 程序执行后结果如下： 以上是对pandas模块详细的讲解，下面根据案例对外部数据文件处理： 需要安装xrld处理excel文件 案例...3：读取E：/test/sale.xcel文件 程序如下： 程序执行后结果通过print（）函数查看结果输出到窗口： 案例4：重命名上面的数据文件中的列变量名time改为sale_time 程序执行后查看结果列

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    数据分析必备：掌握这个R语言基础包1%的功能，你就很牛了

    在实际练习或使用时，建议指定stringAsFactors = FALSE。 以上读取的数据集都是规整的数据集，即每一行数据都有相同的观测值。...如果文件中开始的部分是暂时不需要的元数据，那么可以使用skip函数跳过相应的行数，只读取感兴趣的数据。 如果文件内容是一个整体，只是若干行数据具有额外的观测值。...第二种情况需要知道数据中观测值个数的最大值，以用来补齐变量个数。...处理的思路是先将数据读取到R中，然后使用unique函数找到指定列中的非重复观测值，选取指定观测值并保存到一个向量内，然后将向量指定给na.strings参数来进行替换，代码如下： > flights_uneven...第一次读取数据是为了获得需要替换的观测值，第二次读取则是将需要替换成“NA”的观测值指定给相应参数。

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    《【面试突击】— Redis篇》-- Redis哨兵原理及持久化机制

    前两次因为时间原因面试官暂时中止了面试，觉得上次你对redis的主从复制，哨兵机制的知识掌握的还可以，于是今天面试官想看看你到底对Redis了解有多深，又加大了攻势，你准备好了吗？...4)当有足够数量的 Sentinel（大于等于配置文件指定的值）在指定的时间范围内确认Master的确进入了主观下线状态， 则Master会被标记为客观下线 。...AOF，记录每次写请求的命令，以追加的方式在文件尾部追加，直接在尾部追加，效率比较高。...RDB的优点 第一点就是他会生成多个数据文件，每个数据文件都代表了某一时刻redis中的数据，非常适合做冷备。...相对于其他竞争者可能几个回合就招架不住了，你要是能多战几个回合，面试官对你的印象也会越深，你的机会也就越大。

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    bitcask 论文详解

    特别是对大量的随机写入 能够处理超过内存容量的数据 崩溃恢复友好，能够保证快速恢复，尽量不丢数据 简单的备份和恢复策略 相对简单、易懂的代码结构和数据存储格式 在大数据量下，性能有保障 能够有自由的授权使用在...当前活跃文件的写入是追加的（append only），这意味着可以利用顺序 IO，不会有多余的磁盘寻址，最大限度保证了吞吐。...，删除操作实际上也是一次追加写入，只不过写入的是一个特殊的墓碑值，用于标记一条记录的删除，也就是说不会实际去删除某条数据。...这里论文中说的是使用一个哈希表来存储，实际上这里的选择比较灵活，选用任意内存中的数据结构都是可以的，可以根据自己的需求来设计。...bitcask::Open(Directory Name); // 打开一个 bitcask 数据库实例，使用传入的目录路径 // 需要保证进程对该目录具有可读可写权限 bitcask::Get(Key

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    Python数据分析实战之数据获取三大招

    ---- 第二招 Pandas 库读取数据 在日常数据分析中，使用pandas读取数据文件更为常见。...If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3列的值作为独立的日期列； list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合并1,3列作为一个日期列使用 dict, e.g....numpy的load方法可以读取numpy专用的二进制数据文件，从npy, npz或pickled文件中加载数组或pickled对象 从数据文件中读取的数据、元祖、字典等 fromfile 使用numpy...重写此值以接收unicode数组, 并将字符串作为输入传递给转换器。如果没有设置, 使用系统默认值。默认值是"bytes"。...使用 load 方法读取数据文件 使用numpy的load方法可以读取numpy专用的二进制数据文件，从npy, npz或pickled文件中加载数组或pickled对象, 该文件通常基于numpy的save

    6.6K30

    Python用K-Means均值聚类、LRFMC模型对航空公司客户数据价值可视化分析指标应用|数据分享

    数据源准备 选取宽度为两年的分析观测窗口，抽取观测窗口内有乘机记录的所有客户的详细数据，共62988行。对原始数据进行探索和数据清洗。 缺失值处理。...聚类个数 通过K_means聚类方法进行机器学习，绘图观察误差平方和SSE与中心点个数k的关系，比较每个k值的SSE，使用肘部法寻找误差平方和SSE突然变小时对应的k值，得到k=5，将客户群体聚类划分为...还可以使用data.describe().T对数据进行描述性统计分析，像各列数据的均值、标准差、最小值、最大值等统计指标，有助于我们初步了解各特征的分布情况。...LRFMC模型客户价值指标构建 在进行客户价值分析时，我们选取了几个关键的指标来综合衡量客户价值。...） F：FLIGHT_COUNT（观测窗口内的飞行次数） M：SEG_KM_SUM（观测窗口的总飞行里程） C：AVG_DISCOUNT（平均折扣率） 通过以下代码提取相关列数据并查看前几行： df=data

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