我正在使用ADF连接到源并将数据放入Azure data Lake存储中。在将数据放入data Lake Store之后,我想做一些转换,聚合,并在SSRS报告中使用这些数据,也用于创建多维数据集。
谁能向我推荐哪个是最佳选择(Azure Data Lake Analytics或Azure SQL DW)?
我希望在这里做出决定,在数据湖之后选择哪一个。
我想写一个n维直方图类。它的形式应该是包含其他仓位的仓位等,其中每个仓位包含最小和最大范围,以及指向下一维仓位的指针
bin的定义如下
template<typename T>
class Bin {
float minRange, maxRange;
vector<Bin<either Bin or ObjectType>> bins;
}
这个定义是递归的。因此,在运行时,用户定义直方图的维度
so if its just 1-dimension, then
Bin<Obj>
while 3-dimensions
Bin<Bin&l
标题可能有点混乱,但我想做的是:
我有函数输入x,t,输出y(即y= f(x,t)),以及一组范围xr,tr和我想做的
v = zeros(1,length(xr)-1)
for kk=1:(length(xr)-1)
ix = x >= xr(kk) & x < xr(kk+1) & t >= tr(kk) & t < tr(kk+1)
v(kk) = sum(y(ix));
end
这非常慢,而执行几乎相同操作(除了它对间隔中的条目数求和,而不是函数输出)的histc非常快。如何才能更快地实现这一点?我试着使用arrayfun,但
在尝试理解正态分布图的y值时,我使用以下代码: %reset -f
import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
data = [10,10,20,40,50,60,70,80,90,100]
# Fit a normal distribution to the data:
mu, std = norm.fit(data)
# Plot the histogram.
plt.hist(data, bins=10, density=True, alpha=0.6, colo
我有多维数据需要在Google图表中可视化。我使用多维的意思是,它可能包含多维的普通列(字符串、日期...)和多个数字列。
例如,考虑下面的简单数据;由三个字符串维度和一个数值组成:
Profession (String) | Country (String) | Gender (String) | income (Numerical)
Doctor Germany male 30000
Engineer Austria female
我正在努力处理scipy.stats.binned_statistic_dd()结果。我有一个位置数组和另一个in数组,我将它们放在3个方向上。我提供了一个仓位边缘的列表作为输入,而不是每个方向上的仓位数量,再加上一个范围选项。我在x中有3个箱子,y中有2个,z中有3个,或者说18个箱子。 但是,当我检查列出的二进制编号时,它们都在大于20的范围内。我如何获得bin编号以反映提供的bin数量,并删除所有多余的bin? 我试着遵循这篇文章(Output in scipy.stats.binned_statistic_dd())中的建议,它涉及类似的事情,但我不明白如何将其应用到我的案例中。像往
我正在通过我的套件创建库存调整记录。使用批次编号的库存物料创建库存调整时,系统抛出以下错误: "code\":\"INVALID_KEY_OR_REF\",\"details\":\"Invalid binnumber reference key 151 for issueinventorynumber 188.\" 我的代码: function createInvDetailsInLines(transactionRec, itemobj, qtySetByUser, binnumb) {
for (var key in