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如何矩阵所有进行比较?

如何矩阵所有进行比较? (一) 分析需求 需求相对比较明确,就是在矩阵显示,需要进行整体比较,而不是单个字段直接进行比较。如图1所示,确认矩阵中最大或者最小。 ?...(二) 实现需求 要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表情况下,如何整体数据进行比对,实际上也就是忽略矩阵所有维度进行比对。上面这个矩阵维度有品牌Brand以及洲Continent。...只需要在计算比较时候维度进行忽略即可。如果所有字段在单一表格,那相对比较好办,只需要在计算金额时候忽略表维度即可。 ? 如果维度在不同,那建议构建一个有维度组成表并进行计算。...通过这个大小设置条件格式,就能在矩阵显示最大和最小标记了。...当然这里还会有一个问题,和之前文章类似,如果同时具备这两个维度外部筛选条件,那这样做的话也会出错,如图3所示,因为筛选后把最大或者最小给筛选掉了,因为我们要显示是矩阵进行比较,如果通过外部筛选后

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NumPy广播:不同形状数组进行操作

广播在这种情况下提供了一些灵活性,因此可以对不同形状数组进行算术运算。 但是有一些规则必须满足。我们不能只是广播任何数组。在下面的例子,我们将探索这些规则以及广播是如何发生。...但是,它们一个在第一维度上大小为3,而另一个在大小上为1。因此,第二个数组将在广播中广播。 ? 两个数组在两个维度上大小可能不同。...由于在两个维度上都进行广播,因此所得数组形状为(4,4)。 ? 当两个以上数组进行算术运算时,也会发生广播。同样规则也适用于此。每个尺寸大小必须相等或为1。...如果特定维度大小与其他数组不同,则必须为1。 如果我们将这三个数组加在一起,则结果数组形状将为(2,3,4),因为广播尺寸为1尺寸与该尺寸最大尺寸匹配。...广播还可以通过防止NumPy不必要地复制来使某些操作在存储和计算方面更加高效。 感谢您阅读。如果您有任何反馈意见,请告诉我。

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基尼系数近似计算:sql (hive)实现 简单高效

通过近似的方法,如何在sql中计算基尼系数。 如何在python实现基尼系数计算两种方法,可以查看我另一篇文章。两篇文章取数相同,可以结合去看。...如果想加深基尼系数计算逻辑:可查看文章基尼系数计算方法 – longwind09 – 博客园。...如果样本数量为100个,如果分组数量为100,近似的方法取得结果跟实际相等。 但随着分组数量减少,精确度也减少。 本文是在hive实现,需要使用到hiveover函数。...包括如何使用over函数进行分组、计算每组总和以及取得累计加和等等。 使用文章近似公式推导简化,最后得到下面的公式。...-- 这里由于over函数计算cumsum特殊性,先进行分组。 -- 这里显示是分成9组 -- 9出现在两个地方:第二行,最后计算公式,还有就是出现在ntile之后,分成9组时候。

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SQL几个常用排序函数

如是不使用,数据将按照一个分区所有数据进行排序。如果指定了PARTITION BY子句,则每个分区数据集都各自进行从1开始排序。...每一个唯一PostalCode 得到一个不同排序。这里PostalCode 为03054 有两行数据,它们排序都是1,因为有两个1,所以排序2就被跳过。其余排序继续往下依次进行。    ...与RANK函数不同就是当有重复排序时它能保证了排序序列没有省略排序。 使用NTILE 函数 该函数将数据集合划分为不同组。得到组数量是根据指定一个整数来确定。...> ) Where: : 确定创建不同数量 :确定一个或者多个列用来进行分区数据 : 确定一个或者多个列然后用来每个分区输出数据进行排序...两个不同NTileValue 被创建是因为这里我查询语句中指定了“NTILE(2)” 。这个括号内就是整数表达式,作用就是指定创建数量。

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SQL几个常用排序函数

如是不使用,数据将按照一个分区所有数据进行排序。如果指定了PARTITION BY子句,则每个分区数据集都各自进行从1开始排序。...每一个唯一PostalCode 得到一个不同排序。这里PostalCode 为03054 有两行数据,它们排序都是1,因为有两个1,所以排序2就被跳过。其余排序继续往下依次进行。...与RANK函数不同就是当有重复排序时它能保证了排序序列没有省略排序。 使用NTILE 函数 该函数将数据集合划分为不同组。得到组数量是根据指定一个整数来确定。...> ) Where: : 确定创建不同数量 :确定一个或者多个列用来进行分区数据 : 确定一个或者多个列然后用来每个分区输出数据进行排序...两个不同NTileValue 被创建是因为这里我查询语句中指定了“NTILE(2)” 。这个括号内就是整数表达式,作用就是指定创建数量。

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不要到处翻了 | Hive开窗函数总结与实践

一、介绍 分析函数用于计算基于组某种聚合,它和聚合函数不同之处是:对于每个组返回多行,而聚合函数对于每个组只返回一行。...,窗口函数和聚合函数不同,sum()函数可以根据每一行窗口返回各自行对应,有多少行记录就有多少个sum,而group by只能计算每一组sum,每组只有一个!...可以看到,如果没有order by,不仅分区内没有排序,sum()计算pv也是整个分区pv 注:max()函数无论有没有order by 都是计算整个分区最大 三、NTILE 函数 NTILE(...五、RANK 和 DENSE_RANK 函数 RANK() 生成数据项在分组排名,排名相等会在名次留下空位 DENSE_RANK() 生成数据项在分组排名,排名相等会在名次不会留下空位 我们把...七、PERCENT_RANK 函数 percent_rank 分组内当前行RANK-1/分组内总行数-1。 注:一般不会用到该函数,可能在一些特殊算法实现可以用到吧。

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Hsql函数下_sql nvl函数

RANK() 生成数据项在分组排名,排名相等会在名次留下空位 DENSE_RANK() 生成数据项在分组排名,排名相等会在名次不会留下空位 CUME_DIST 小于等于当前行数/分组内总行数...NTILE这个很强大,以前要获取一定比例数据是非常困难NTILE就是把有序分区行分发到指定数据,各个组有编号,编号从1开始,对于每一行,NTILE返回此行所属编号。...Cube和Grouping 和Rollup 这几个分析函数通常用于OLAP,不能累加,而且需要根据不同维度上钻和下钻指标统计,比如,分小时、天、月UV数。...2.1、grouping sets 在一个GROUP BY查询,根据不同维度组合进行聚合,等价于将不同维度GROUP BY结果集进行UNION ALL, 其中GROUPING__ID,表示结果属于哪一个分组集合...发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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使用Kafka,如何成功迁移SQL数据库超过20亿条记录?

在这篇文章,我将介绍我们解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同情况需要不同解决方案,不过也许有人可以从我们解决方案得到一些有价值见解。 云解决方案会是解药吗?...但是,正如你可能已经知道那样, BigQuery 进行大量查询可能会产生很大开销,因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询,我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。 ?...将数据流到分区表 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后,我们就可以轻松地整个数据集进行分析,并验证一些新想法,比如减少数据库中表所占用空间。...其中一个想法是验证不同类型数据是如何在表中分布。后来发现,几乎 90% 数据是没有必要存在,所以我们决定对数据进行整理。...最后,我们将所有数据流到云端,让我们客户能够轻松所有数据进行分析。

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20亿条记录MySQL大表迁移实战

在这篇文章,我将介绍我们解决方案,但我还想提醒一下,这并不是一个建议:不同情况需要不同解决方案,不过也许有人可以从我们解决方案得到一些有价值见解。 云解决方案会是解药吗?...但是,正如你可能已经知道那样, BigQuery 进行大量查询可能会产生很大开销,因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询,我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。...将数据流到分区表 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后,我们就可以轻松地整个数据集进行分析,并验证一些新想法,比如减少数据库中表所占用空间。...其中一个想法是验证不同类型数据是如何在表中分布。后来发现,几乎 90% 数据是没有必要存在,所以我们决定对数据进行整理。...因为使用了分区,存储空间不再是个问题,数据整理和索引解决了应用程序一些查询性能问题。最后,我们将所有数据流到云端,让我们客户能够轻松所有数据进行分析。

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Hive利器:强大而实用开窗函数

与聚合函数类似,开窗函数也是行集组进行聚合计算。但是它不像普通聚合函数那样,每组通常只返回一个,开窗函数可以为每组返回多个,因为开窗函数所执行聚合计算行集组是窗口。...序号从1开始,按照顺序,生成分组内记录序列,row_number()不会存在重复,当排序相同时,按照表记录顺序进行排列。...示例:利用row_number函数,对表数据根据id进行分组,按照pv倒序排序求最大pv相关信息。...与row_number函数不同是,rank函数考虑到了over子句中排序字段相同情况,如果使用rank函数来生成序号,over子句中排序字段相同序号是一样,后面字段不相同序号将跳过相同排名号排下一个...: 相同点:都是分组排序 不同点: row_number:即便出现相同排序,排名也不会一致,只会进行累加;即排序次序连续,但不会出现同一排名。

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谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器,加强跨平台数据集成能力

这个新增选项支持在 Hive 中使用类 SQI 查询语言 HiveQL BigQuery 进行读写。...所有的计算操作(聚合和连接)仍然由 Hive 执行引擎处理,连接器则管理所有与 BigQuery 数据层交互,而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储,还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶...BigQuery 是谷歌云提供无服务器数据仓库,支持海量数据集进行可扩展查询。为了确保数据一致性和可靠性,这次发布开源连接器使用 Hive 元数据来表示 BigQuery 存储表。...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询,在 Hive 创建和删除 BigQuery 表,以及将 BigQuery 和 BigLake 表与 Hive 表进行连接。...由于 Hive 和 BigQuery 分区方式不同,所以该连接器不支持 Hive PARTITIONED BY 子句。

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MySQL 汇总函数、其他函数

(2)函数基础语法 nth_value(指定字段,N) OVER(PARTITION BY 分区字段 ORDER BY 排序字段 DESC/ASC) #指定字段,指排序字段不同分区,指定字段在窗口范围第...N 个 ntile(N)OVER(PARTITION BY 分区字段 ORDER BY )排序字段 DESC/ASC) #排序字段,分成 N 组 #有分区字段,排序字段分成 N 组 (...结果解析: 由 nth_value() 产生数列 n1,在以 dimShopID 分组后,精准锁定 amt 数列第 3 个位置数据; 由 ntile(2) 与 ntile(5) 产生数列 n2 和...这就涉及到统计学四分位数! (2)四分位数 含义:即 Quartile 也称四分位点,是指在统计学把所有数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置数值。...写在后面,最后关于四分位数部分,还是蛮有趣,大家可以仔细观察一下第一四分位数与中位数,与分组边界关系,期待有新发现! ----

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浅析公共GitHub存储库秘密泄露

这些秘密必须保护为私密,但是诸如将这些秘密添加到代码常见开发操作经常使意外泄露频繁发生。本文首次GitHub上秘密泄露进行了大规模和纵向分析。...GitHub提供了一个搜索引擎API,允许用户查询存储库代码内容、元数据和活动。从2017年10月31日到2018年4月20日Github进行了近6个月持续查询,进行了纵向分析。...限制意味着从搜索API和第一阶段BigQuery检索文件使用方法不能保证它们包含匹配不同秘密。下载这些文件以便根据阶段0不同秘密正则表达式离线计算。...一些秘密可能出现在两个数据集中,因为通过搜索API看到一个文件可能包含在BigQuery快照,或者一个秘密可能简单地复制到不同文件。...RSA密钥另一个应用是在OpenVPN配置文件中使用,在该文件可以嵌入密钥,以便VPN服务器进行客户端身份验证。

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构建端到端开源现代数据平台

• 数据可视化:这是我们实际探索数据并以不同数据产品(仪表板和报告)形式从中产生价值地方。这个时代主要优势之一是现在拥有成熟开源数据可视化平台并可以以简化方式进行部署。...如果想避免设置云环境,可以在本地尝试不同工具,只需将数据仓库(示例 BigQuery)替换为开源替代品(像 PostgreSQL 这样 RDBMS 就可以了)。...在 ELT 架构数据仓库用于存储我们所有的数据层,这意味着我们不仅将使用它来存储数据或查询数据以进行分析用例,而且还将利用它作为执行引擎进行不同转换。...(如果你不熟悉这个词,这篇很棒文章[21]不同类型数据产品进行了详尽概述。) 这个阶段目标是构建可以由我们最终用户直接访问仪表板和图表(无论是用于分析还是监控,取决于数据集)。...[22]),只需将其连接到 BigQuery[23] 即可开始与您不同数据集进行交互。

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