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ElasticSearch 如何使用 TDigest 算法计算亿级数据的百分位数？

ElasticSearch 如何使用 TDigest 算法计算亿级数据的百分位数？ 大家好，我是历小冰。...n 个数据按数值大小排列，处于 p% 位置的值称第 p 百分位数。...百分位数 ElasticSearch 可以使用 percentiles 来分析指定字段的百分位数，具体请求如下所示，分析 logs 索引下的 latency 字段的百分位数，也就是计算网站请求的延迟百分位数...对于少量数据，在内存中维护一个所有值的有序列表， 就可以计算各类百分位数，但是当有几十亿数据分布在几十个节点时，这类算法是不现实的。...因此，percentiles 使用 TDigest 算法，它是一种近似算法，对不同百分位数的计算精确度不同，较为极端的百分位数范围更加准确，比如说 1% 或 99% 的百分位要比 50% 的百分位要准确

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ElasticSearch 如何使用 TDigest 算法计算亿级数据的百分位数？

n 个数据按数值大小排列，处于 p% 位置的值称第 p 百分位数。...百分位数 ElasticSearch 可以使用 percentiles 来分析指定字段的百分位数，具体请求如下所示，分析 logs 索引下的 latency 字段的百分位数，也就是计算网站请求的延迟百分位数...与之形成对比的是，平均延时在 200ms 左右。 ? 和前文的 cardinality 基数一样，计算百分位数需要一个近似算法。...对于少量数据，在内存中维护一个所有值的有序列表， 就可以计算各类百分位数，但是当有几十亿数据分布在几十个节点时，这类算法是不现实的。...因此，percentiles 使用 TDigest 算法，它是一种近似算法，对不同百分位数的计算精确度不同，较为极端的百分位数范围更加准确，比如说 1% 或 99% 的百分位要比 50% 的百分位要准确

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如何使用python计算给定SQLite表的行数？

在本文中，我们将探讨如何使用 Python 有效地计算 SQLite 表中的行，从而实现有效的数据分析和操作。...要计算特定表中的行数，可以使用 SQL 中的 SELECT COUNT（*） 语句。...对查询的响应是一个元组，其中包含与表中的行数对应的单个成员。使用 result[0] 访问元组的第一个组件以获取行计数。...使用多个表 如果需要计算多个表中的行数，可以使用循环循环访问表名列表，并为每个表执行计数查询： table_names = ['table1', 'table2', 'table3'] for table_name...这允许您在不重复代码的情况下计算多个表中的行。 结论 使用 Python 计算 SQLite 表中的行数很简单。我们可以运行 SQL 查询并使用 sqlite3 模块或 pandas 库获取行数。

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单变量分析 — 简介和实施

让我们在下一个问题中手动生成一些值以进行练习。 问题5： 返回数据集的“alcohol”列的以下值：均值、标准差、最小值、第25、50和75百分位数以及最大值。...答案： 这些值可以使用Pandas和/或NumPy（等等）来计算。我在这里提供了两种方法供参考。...箱子显示了数据的四分位数（即第25百分位数或Q1、第50百分位数或中位数和第75百分位数或Q3），而须（whiskers）显示了分布的其余部分，除了被确定为离群值的部分，离群值被定义为超出Q1或Q3以下...问题9： 创建一个名为“malic_acid_level”的新列，将“malic_acid”列的值分解为以下三个段落： 从最小值到第33百分位数 从第33百分位数到第66百分位数 从第66百分位数到最大值...问题12： 创建一个数据透视表，显示每个“malic acid level”内每个培育品种的平均酒精含量。 答案： 请注意，这次我们要实施一个聚合函数来计算平均值。

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利用Python进行描述统计

均值计算公式 中位数 中位数不易受到异常值的影响。 相对位置的度量 百分位数 百分位数 百分位数将所有观测值分成100份，反映的是一个数据在所有观测值中的相对位置。...比如，在某次考试中，某位考生取得了70分，他的成绩如何并不容易知道，但是如果知道70分对应的是第90百分位数，我们就能知道大约90%的学生的考分比他低，而约10%的学生考分比他高。...如何计算第p百分位数？ Step1：将所有观测值从小到大排列。 Step2：计算i = (p/100)n p是所求的百分位数的位置，n是项数。...Q1 = 第1四分位数，即第25百分位数 Q2 = 第2四分位数，即第50百分位数 Q3 = 第3四分位数，即第75百分位数 注意：要把四分位数的上下限，和箱线图的上下限区分开。...如何求四分位数？ 四分位数是特殊的百分位数，因此，计算百分位数的方法可以直接用来计算四分位数。 注：四分位数位置的确定方法有几种，每种方法得到的结果会略有差异，但不会很大。

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神经网络中的分位数回归和分位数损失

假设我们有一个预测问题，其中我们要预测一个连续型变量的分布，并且我们关注不同的分位数，例如中位数、0.25分位数、0.75分位数等。...如果我们更关心较小分位数（例如，中位数），我们会设定较小的q，反之亦然。 用Pytorch实现分位数损失 下面是一个使用Pytorch将分位数损失定义为自定义损失函数的示例。...如何选择Q 我们看到，如果设置过高的quantile，会得到扁平化的值，那么如何判断使用Quantile Loss得到的结果是否“扁平”，如何“避免扁平呢”?...检测“扁平化”的方法之一是一起计算第50、68和95个百分位值，并检查这些值之间的关系，即使要获得的最终值是99.5百分位值。...P0:第50个百分位值 P1:第68个百分位值 P2:第95百分位值 P3: 99.5百分位值 使用上述变量，可以使用以下流程图获得适当的99.5%百分位数值。

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怎么样描述你的数据——用python做描述性分析

本文将细致讲解如何使用python进行描述性分析的定量分析部分: 均值 中位数 方差 标准差 偏度 百分位数 相关性 至于可视化的部分可以参考我之前讲解pyecharts的文章，当然后面还会介绍echarts...NumPy是用于数字计算的第三方库，已针对使用一维和多维数组进行了优化。它的主要类型是称为的数组类型ndarray。该库包含许多用于统计分析的方法。...(Percentiles) 如果将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。...如，处于p%位置的值称第p百分位数。每个数据集都有三个四分位数，这是将数据集分为四个部分的百分位数： 第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。...第二四分位数 (Q2)，又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。 第三四分位数 (Q3)，又称“较大四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。

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手把手教你学Numpy——常用API合集

我们来继续学习Numpy当中一些常用的数学和统计函数。 基本统计方法 在日常的工作当中，我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。...前面几个都比较好理解，简单介绍一下这个百分位数，它是指将元素从小到大排列之后，排在第x%位上的值。...median和percentile分别是求中位数与百分位数，它们不是Numpy当中array的函数，而是numpy的库函数。所以我们需要把array当做参数传入。...percentile这个函数还需要额外传入一个int，表示我们想要得到的百分位数，比如我们想要知道50%位置上的数，则输入50。 ?...这个时候可以从中位数、均值、方差和几个关键百分位点入手，再比如在我们使用softmax多分类的时候，也会用到argmax来获取分类的结果。

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Python面试十问2

一、如何使用列表创建⼀个DataFrame # 导入pandas库 import pandas as pd # 创建一个列表，其中包含数据 data = [['A', 1], ['B', 2], ['...3 二、如何使用Series 字典对象生成 DataFrame # 导入pandas库 import pandas as pd # 创建一个字典对象 data = {'Name': ['Tom', '...六、pandas的运算操作  如何得到⼀个数列的最⼩值、第25百分位、中值、第75位和最⼤值？...先分组，再⽤ sum()函数计算每组的汇总数据  多列分组后，⽣成多层索引，也可以应⽤ sum 函数 分组后可以使用如sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个组的统计值。...如果想要对每个分组应用多个函数，可以使用agg()方法，并传入一个包含多个函数名的列表，例如group_1.agg(['sum', 'mean'])。

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统计师的Python日记【第5天：Pandas，露两手】

第2天：再接着介绍一下Python呗 【第3天：Numpy你好】 【第4天：欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 今天将带来第5天的学习日记。 目录如下： 前言 一、描述性统计 1....一、描述性统计 想拿一个简单的数据试试手，翻到了一份我国2012-2015年季度GDP的数据，如下表（单位：万亿）， ? 想整理到DataFrame中，如何处理？...也可以单独只计算两列的系数，比如计算S1与S3的相关系数： ? 二、缺失值处理 Pandas和Numpy采用NaN来表示缺失数据， ? 1....数据透视表 大家都用过excel的数据透视表，把行标签和列标签随意的布局，pandas也可以这么实施，使用 .unstack() 即可： ? 四、数据的导入导出 1....从我多年统计师从业经验来看，学会了如何跳过行，也要学如何读取某些行，使用 nrows=n 可以指定要读取的前n行，以数据 ? 为例： ? 2.

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特征工程：常用的特征转换方法总结

使用相同范围的值，算法学习的负担就会减轻。 什么时候不需要特征转换 大多数基于树型模型的集成方法不需要特征缩放，因为即使我们进行特征转换，对于熵的计算也不会发生太大变化。...第 25 个百分位数 = 第1个四分位数 第 50 个百分位数 = 第 2 个四分位数（也称为中位数） 第 75 个百分位数 = 第 3 个四分位数 第 100 个百分位数 = 第 4 个四分位数（也称为最大值...） IQR=四分位间距 IQR= 第三四分位数 - 第一个四分位数 高斯转换 一些机器学习算法（如线性回归和逻辑回归）都假设我们提供给它们的数据是正态分布的。...下图是特征缩放之前的年龄特征 1、对数转换 Logarithmic Transformation 在对数转换中，我们将使用 NumPy 将 log 应用于所有特征值，并将其存储在新特征中。...3、平方根转换 Square Root Translation 在平方根转换中，我们将特征计算平方根。使用 NumPy 可以方便的进行这种转换。

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1.1用图表分析单变量数据

，观察其分布情况，发现有一个极大的异常点，和两个为零的异常点（获取数据时的缺失值，默认填充为0）． ?...三、计算百分位数 1 ＃ 使用numpy中的求分位数函数分别计算 2 perc_25 = np.percentile(y, 25) 3 perc_50 = np.percentile(y, 50)...，分别在图中画出来，为了在上面原始图中画出，要放在一起执行： 1 # 在图中画出第25、50、75位的百分位水平线 2 # -------------------------------------...') # 设置标题 4 plt.plot(x, y, 'ro') # "ro" 表示使用红色（r）的点（o）来绘图 百分位数 一组n个观测值按数值大小排列。...如，处于p%位置的值称第p百分位数。p=50，等价于中位数；p=0，等价于最小值；p=100，等价于最大值。

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利用统计方法，辨别和处理数据中的异常值

注意百分位数可以通过对观察结果进行排序，或选择特定指标的值来进行计算。第50个百分位数是中间值，或者是偶数样本的平均中值。...如果我们有1万个样本，那么第50个百分位数就是第5000和第5001个值的平均数。 我们把百分位数称为四分位数是因为数据被位于第25，50和75的数值分成了四组。IQR定义了位于中间即50%的数据。...IQR可以通过定义样本值的界限来识别异常值，这个值是IQR的一个因子k，低于第25个百分位数，或者高于第75个百分位数。常见的因子k的值是1.5。...我们可以使用percentile() NumPy函数来计算数据集的百分位数，需要数据集和所需百分比的规格。之后可以通过第75个百分位数和第25个百分位数计算IQR。 ?...运行这个示例，首先打印出确定的第25个和第75个百分位数，以及计算出来的IQR。然后打印出非异常值观察结果的数量，之后才是识别出的异常值。 ?

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python多维数组分位数的求取方式

在python中计算一个多维数组的任意百分比分位数，只需用np.percentile即可，十分方便 import numpy as np a = [154, 400, 1124, 82, 94, 108...] print np.percentile(a,95) # gives the 95th percentile 补充拓展：如何解决hive同时计算多个分位数的问题 众所周知，原生hive没有计算中位数的函数...但是数据量一上来之后，完全计算不出来。 那么如何解决这个问题呢，我们可以使用 row_number() over()通过两次排序来解决同时计算多个分位数，速度飞快。...比如我们需要计算mkt_mcc_storeidx表下以mkt_label,mccgroup,month分组，value_mccgroup的分位数 第一步：利用row_number() over()给value_mccgroup...以上这篇python多维数组分位数的求取方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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Python：Numpy详解

数据类型对象 (dtype)  数据类型对象是用来描述与数组对应的内存区域如何使用，这依赖如下几个方面：  数据的类型（整数，浮点数或者 Python 对象）数据的大小（例如， 整数使用多少个字节存储）...numpy.percentile() 百分位数是统计中使用的度量，表示小于这个值的观察值的百分比。 函数numpy.percentile()接受以下参数。 ...numpy.percentile(a, q, axis) 参数说明：  a: 输入数组q: 要计算的百分位数，在 0 ~ 100 之间axis: 沿着它计算百分位数的轴 首先明确百分位数：  第 p 个百分位数是这样一个值...举个例子：高等院校的入学考试成绩经常以百分位数的形式报告。比如，假设某个考生在入学考试中的语文部分的原始分数为 54 分。相对于参加同一考试的其他学生来说，他的成绩如何并不容易知道。...但是如果原始分数54分恰好对应的是第70百分位数，我们就能知道大约70%的学生的考分比他低，而约30%的学生考分比他高。  这里的 p = 70。

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基因芯片数据分析（五）：edgeR包的基本原理

第b步：计算75%百分位数 对于每个样本，计算出校正后的数据的75%百分位数的值，或者是小于75%百分位数的值，例如，对于样本1来说，它的75%百分位数是0.26，或者是小于0.26，如下所示： ?...现在把这3个样本的75%百分位数放在一起，如下所示： ? 第c步：计算平均75%百分位数 现在计算这3个样本的平均75%百分位数，加起来，除以3即可，如下所示： ?...第d步：找出最近接近于平均75%百分位数的样本 “参考样本”的标准就是它的75%百分位数最接近于平均75%百分位数，样本1，样本2和样本3的75%百分位数分别为0.26，0.36，0.13，它们与平均75%...现在我们看一下edgeR是如何计算标准化因子的。...第c步：计算代表基因集 经过前面的计算，此时，我们就有了两张表，第一张表是log2(reference/Sample #2)的数据，它用于确定偏倚基因，另外一张表的数据是经log2转换后的均值数据，这批数据用于确定哪些基因是高转录的

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