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    Python numpy np.clip() 将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间

    NumPy 库来实现一个简单的功能:将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。...具体来说,它首先创建了一个包含 0 到 9(包括 0 和 9)的整数数组,然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。...如果数组中的元素小于 1,则该元素被设置为 1;如果大于 8,则被设置为 8;如果在 1 到 8 之间,则保持不变。...此函数遍历输入数组中的每个元素,将小于 1 的元素替换为 1,将大于 8 的元素替换为 8,而位于 1 和 8 之间的元素保持不变。处理后的新数组被赋值给变量 b。...对于输入数组中的每个元素,如果它小于最小值,则会被设置为最小值;如果它大于最大值,则会被设置为最大值;否则,它保持不变。

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    python中对复数取绝对值来计算两点之间的距离

    参考链接: Python中的复数1(简介) 在二维平面会涉及到两个变量x, y,并且有的时候需要计算两个二维坐标之间的距离,这个时候将二维坐标转化为复数的话那么就可以使用python中的abs绝对值函数对复数取绝对值来计算两个点之间的距离或者是计算复数的模...,当我们将两个复数对应的坐标相减然后对其使用abs绝对值函数那么得到的就是两点之间的距离,对一个复数取绝对值得到的就是复数的模长  if __name__ == '__main__':     points...= [[1, 0], [0, 1], [2, 1], [1, 2]]     for i in points:         print(i)     # 使用python中的解包将每个点转换为复数表现形式...    points = [complex(*z) for z in points]     for i in range(len(points)):         # 计算每个复数的模长        ...points[i] = abs(points[i])     print(points)     # 比如计算(0, 1) (1, 2)两点之间的距离     point1 = complex(0, 1

    2.4K20

    如何在 Python 中查找两个字符串之间的差异位置?

    在文本处理和字符串比较的任务中,有时我们需要查找两个字符串之间的差异位置,即找到它们在哪些位置上不同或不匹配。这种差异位置的查找在文本比较、版本控制、数据分析等场景中非常有用。...本文将详细介绍如何在 Python 中实现这一功能,以便帮助你处理字符串差异分析的需求。...其中的 SequenceMatcher 类是比较两个字符串之间差异的主要工具。...然后,我们使用一个循环遍历 get_opcodes 方法返回的操作码,它标识了字符串之间的不同操作(如替换、插入、删除等)。我们只关注操作码为 'replace' 的情况,即两个字符串之间的替换操作。...结论本文详细介绍了如何在 Python 中查找两个字符串之间的差异位置。我们介绍了使用 difflib 模块的 SequenceMatcher 类和自定义算法两种方法。

    3.4K20

    如何在MySQL中获取表中的某个字段为最大值和倒数第二条的整条数据?

    在MySQL中,我们经常需要操作数据库中的数据。有时我们需要获取表中的倒数第二个记录。这个需求看似简单,但是如果不知道正确的SQL查询语句,可能会浪费很多时间。...在本篇文章中,我们将探讨如何使用MySQL查询获取表中的倒数第二个记录。 一、查询倒数第二个记录 MySQL中有多种方式来查询倒数第二个记录,下面我们将介绍三种使用最广泛的方法。...ID(或者其他唯一值)。...---+-----+ | id | name | age | +----+------+-----+ | 4 | Lily | 24 | +----+------+-----+ 三、查询某个字段为最大值的整条数据...使用哪种方法将取决于你的具体需求和表的大小。在实际应用中,应该根据实际情况选择最合适的方法以达到最佳性能。

    1.4K10

    Presto架构原理与优化介绍 | 青训营笔记

    上卷(Roll-up) :钻取的逆操作,即从细粒度数据向高层的聚合,如将江苏省、上海市和浙江省的销售数据进行汇总来查看江浙沪地区的销售数据,如上图。...切片(Slice) :选择维中特定的值进行分析,比如只选择电子产品的销售数据,或者2010年第二季度的数据。...切块(Dice) :选择维中特定区间的数据或者某批特定值进行分析,比如选择2010年第一季度到2010年第二季度的销售数据,或者是电子产品和日用品的销售数据。...大多数意义下等价于Shuffle LocalExchange:Stage内的rehash操作,常用于提高并行处理数据的能力(Task在Presto中只是最小的容器,而不是最小的执行单元)。...+1 sink.max-buffer-size 写入 buffer 的大小控制:exchange.max-buffer-size读取buffer的大小控制 达到最大值时operator会进入阻塞状态 多数据源联邦查询

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    探究Presto SQL引擎(4)-统计计数

    两个向量进行交集运算:图片最后统计结果为1。 关于Bitmap的思想,笔者认为最巧妙的一点就是通过位运算实现了集合运算。如下图所示:图片在不同的业务场景中,这里的集合可以赋予不同的业务含义。...我们关注的重点是:图片当然,这个最大值是随机变动的,它不是一个固定的值。但是隐约中有个规律:执行的轮次越多,轮次对应的最大值也越大。数学上可以给一个很粗略的公式来拟合这种关系:n=2^p。...问题一:最大值不稳定,容易受到极值影响。在概率上,对于极值我们的处理策略是多实验几轮,通过平均值来消除极值的影响。这个就引出了第二基础知识点:调和平均数。...这里涉及到较为底层的概率论知识,就先略过。略过数学知识,关键的问题在于,我们如何将待基数统计问题跟上面的伯努利实验建立联系?这两个点之间的桥梁就是Hash函数。...四、基数统计在Presto中的落地对于基数统计问题Presto支持两种实现方式。一种是追求精确的count distinct; 另一种是提供近似统计的approx_distinct。

    1.2K20

    各类SQL日期时间处理方法

    :'1522128932' 三、计算两个时间相差的天数 hive:selecct datediff(date1,date2) from table1; --计算两个日期之间的天数差值,是拿date1的日期...“减去”date2的日期,即使date1和date2精确到的粒度不一致,如date1到天,date2到分钟结果仍然只是天粒度的差值。...hive保持一致 mysql:selecct datediff(date1,date2) from table1; --基本与hive的用法一致 说明:有了以上两步日期和时间戳之间的互转,这里求两个日期的时间差值就相对来说比较简单了...说明:大部分SQL中支持date_add/date_sub,其实使用一个即可,把相对应的N值取为负值即可。...说明:大部分SQL中支持date_add/date_sub,其实使用一个即可,把相对应的N值取为负值即可。

    4.6K32

    系列 | 漫谈数仓第四篇NO.4 『数据应用』(BI&OLAP)

    ★钻取:维的层次变化,从粗粒度到细粒度,汇总数据下钻到明细数据。如通过季度销售数据钻取每个月的销售数据 ★上卷:钻取的逆,向上钻取。从细粒度到粗粒度,细粒度数据到不同维层级的汇总。eg....通过每个月的销售数据汇总季度、年销售数据 ★切片:特定维数据(剩余维两个)。eg. 只选电子产品销售数据 ★切块:维区间数据(剩余维三个)。eg....OLAP引擎/工具/数据库,技术选型可有很多选择,传统公司大多以Congos、Oracle、MicroStrategy等OLAP产品,互联网公司则普遍强势拥抱开源,如 Presto,Druid ,Impala...开源技术选型,MOLAP可选Kylin、Druid,ROLAP可选Presto、impala等 Presto Presto 是由 Facebook 开源的大数据分布式 SQL 查询引擎,基于内存的低延迟高并发并行计算...Presto应用场景: ? Druid Druid是一个用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统,用于解决如何在大规模数据集下进行快速的、交互式的查询和分析。

    2.5K20

    系列 | 漫谈数仓第四篇NO.4 『数据应用』(BI&OLAP)

    ★钻取:维的层次变化,从粗粒度到细粒度,汇总数据下钻到明细数据。如通过季度销售数据钻取每个月的销售数据 ★上卷:钻取的逆,向上钻取。从细粒度到粗粒度,细粒度数据到不同维层级的汇总。eg....通过每个月的销售数据汇总季度、年销售数据 ★切片:特定维数据(剩余维两个)。eg. 只选电子产品销售数据 ★切块:维区间数据(剩余维三个)。eg....OLAP引擎/工具/数据库,技术选型可有很多选择,传统公司大多以Congos、Oracle、MicroStrategy等OLAP产品,互联网公司则普遍强势拥抱开源,如 Presto,Druid ,Impala...开源技术选型,MOLAP可选Kylin、Druid,ROLAP可选Presto、impala等 Presto Presto 是由 Facebook 开源的大数据分布式 SQL 查询引擎,基于内存的低延迟高并发并行计算...Presto应用场景: ? Druid Druid是一个用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统,用于解决如何在大规模数据集下进行快速的、交互式的查询和分析。

    2.2K30

    客官,想瞅瞅邓紫棋微博粉丝分布吗,进来看看呗

    2.手机端爬取:网址为手机端微博网址,这在我之前的博客中也有提及微博超话内容爬取,在此不再赘述。无需登录,利用Chrome进行抓包即可实现,而且较selenium来说,性能也是更高一点。...值) 建议:如果只是爬取指定用户的评论、基本信息这些,后两种方法就够用了;如果涉及到更复杂的需求时再考虑selenium爬取 二、明星粉丝信息爬虫 旧版的网址,粉丝数量只显示了前20页,一页10个,总共才...opts.TitleOpts(title="邓紫棋粉丝地区分布"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1500, is_piecewise=True, #最大值由...相关系数的范围在-1到1之间。越接近1,正相关性越强,越接近-1,负相关性越强。...(当然这里的相关性仅指线性相关性) 从上图来看,基本上三者之间的相关性还是很弱的,也就微博数与关注数相关性相对较高一点,但仅有0.26。

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    scRAN-seq|加权最近邻分析(2)

    在这个示例中,将展示 如何创建一个包含转录组和 ATAC-seq 数据的多模态 Seurat 对象 以及如何在单细胞水平上对 RNA 和 ATAC 数据进行加权邻居聚类 并利用这两种数据模态来识别不同细胞类型和状态的潜在调控因子...为此,将使用 presto 包进行快速差异表达。运行两个测试:一个使用基因表达数据,另一个使用 chromVAR 基序可及性。...presto 根据 Wilcox 秩和检验计算 p 值,这也是 Seurat 中的默认测试,限制的搜索到在两个测试中返回显著结果的 TFs。...presto 还计算了一个“AUC”统计量,反映了每个基因(或基序)作为细胞类型标记的能力。AUC 值的最大值为 1,表示完美的标记。...由于 AUC 统计量对基因和基序是同一尺度的,取两个测试的 AUC 值的平均值,并使用这个值对每种细胞类型的 TFs 进行排名: markers_rna presto:::wilcoxauc.Seurat

    13910

    一篇文章搞懂数据仓库:数据应用--OLAP

    ,明细和聚合数据都保存在cube中。...3、OLAP基本操作 ★钻取:维的层次变化,从粗粒度到细粒度,汇总数据下钻到明细数据。如通过季度销售数据钻取每个月的销售数据 ★上卷:钻取的逆,向上钻取。...从细粒度到粗粒度,细粒度数据到不同维层级的汇总。eg. 通过每个月的销售数据汇总季度、年销售数据 ★切片:特定维数据(剩余维两个)。eg. 只选电子产品销售数据 ★切块:维区间数据(剩余维三个)。...4、OLAP选型 druid 实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统,用于解决如何在大规模数据集下进行快速的、交互式的查询和分析。 实时的数据消费,真正做到数据摄入实时、查询结果实时。...,PowerBI/Excel,MSTR,QlikSense,Hue和SuperSet impala、presto...

    1.2K10

    「Hudi系列」Hudi查询&写入&常见问题汇总

    下表总结了这两种存储类型之间的权衡 视图 Hudi支持以下存储数据的视图 读优化视图 : 在此视图上的查询将查看给定提交或压缩操作中数据集的最新快照。...一旦提供了适当的Hudi捆绑包,就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。 具体来说,在写入过程中传递了两个由table name命名的Hive表。...如概念部分所述,增量处理所需要的一个关键原语是增量拉取(以从数据集中获取更改流/日志)。您可以增量提取Hudi数据集,这意味着自指定的即时时间起,您可以只获得全部更新和新行。...Hudi RO表可以在Presto中无缝查询。这需要在整个安装过程中将hudi-presto-bundle jar放入presto_install>/plugin/hive-hadoop2/中。...默认情况下会选择最大值的记录(由 compareTo决定)。 对于 insert或 bulk_insert操作,不执行 preCombine。因此,如果你的输入包含重复项,则数据集也将包含重复项。

    6.6K42

    大数据实用组件Hudi--实现管理大型分析数据集在HDFS上的存储

    相同时,默认取 PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY 属性配置的字段最大值所对应的行; PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY:用于存放数据的分区字段。...所以Kudu不支持增量拉取(Incremental Pulling)(截至2017年初),Hoodie这样做的目的是赋能数据增量处理的场景用例。...然而Hudi并没有使用这么”不友好“的设计,它自身不带底层存储集群,而是依赖Apache Spark做到与HDFS及一众Hadoop兼容的文件系统,如S3、Ceph等等。...但就分析类业务场景的实际性能而言,由于这类场景负载主要在读取上,像Parquet/ORC这样的混合列式存储格式轻松击败HBase。Hudi打破了数据快速入库和基于该数据进行分析业务之间的壁障。...对于非Spark处理系统(例如:Flink,Hive),处理过程可以在各自的系统中完成,然后以Kafka Topics 或者HDFS中间文件的形式发送到Hudi表中。

    5.1K31

    基于AIGC的写作尝试:Presto: A Decade of SQL Analytics at Meta(翻译)

    片段结果缓存:此外,正在运行叶子阶段的任务(负责从远程存储中拉取数据的任务)可以决定在本地闪存缓存部分计算结果,以防止在多个查询中重复计算。...对于由工作节点读取的文件,工作节点获取文件的统计信息(通常是最小值和最大值)以检查统计范围是否满足某些谓词。工作节点将删除过滤器中完全满足的谓词,或者如果任何谓词不满足,则评估整个过滤器为False。...因为查询中的分区键col1与聚合键col1相同,所以它将首先扫描分区1中的所有内容,并在内存中仅构建具有3个不同值(1、4和7)的哈希表,并发出3个值的最终结果。...然后,它将继续处理每个分区2和3的两个值。在这种情况下,峰值内存使用量将小于并行扫描所有内容。分组执行可以扩展到第一个洗牌之外,或者当数据没有按聚合、连接或窗口函数键进行分区时。...这些统计信息会随着相应分区的删除而被删除。常见的统计信息包括直方图、总值计数、不同值计数、空值计数、最小值、最大值等。这些统计信息可以帮助估算过滤器选择性,以估算过滤器后输入表的基数。

    4.9K111
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