案例POT序列在47年的记录期内提供了高于74 m 3 / s 阈值的47个峰值。 我们的目标是将概率模型拟合到这些数据并估算洪水分位数。 我从获取了每次洪水的日期，并将其包含在文件中。...T给定排放超标之间的平均间隔（年） R是POT系列中的流量等级（最大流量是等级1） n是数据的年数。 请注意，这是记录的年数，而不是峰值数。...因此，我们不能使用绘图位置公式来计算阈值峰值序列中的数据的AEP。取而代之的是，方程式1的逆可以解释为EY，即每年的预期超出次数。 ARR示例将指数分布拟合为概率模型。...在水文学中，我们通常使用超出概率（洪水大于特定值的概率），因此所需方程式为一个减去所示方程式。 通过将每年超过阈值的洪峰平均数乘以POT概率，我们可以将POT概率转换为每年的预期超标次数。...74 m 3 / s阈值，POT系列中有47个值，并且有47年的数据，因此每年的平均峰值数为1。
问题描述： 有时在遇到一个文本需要统计文本内词汇的次数的时候，可以用一个简单的python程序来实现。...解决方案： 首先需要的是一个文本文件(.txt)格式(文本内词汇以空格分隔)，因为需要的是一个程序，所以要考虑如何将文件打开而不是采用复制粘贴的方式。...这时就要用到open()的方式来打开文档，然后通过read()读取其中内容，再将词汇作为key，出现次数作为values存入字典。...图 1 txt文件内容 再通过open和read函数来读取文件： open_file=open("text.txt") file_txt=open_file.read() 然后再创建一个空字典，将所有出现的每个词汇作为...key保存到字典中，对文本从开始到结束，循环处理每个词汇，并将词汇设置为一个字典的key，将其value设置为1，如果已经存在该词汇的key，说明该词汇已经使用过，就将value累积加1。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【wen】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。...'].count(i) data = {'销售地': i, '行数': a,} results.append(data) print(f'销售地：{i},行数：{a}') 他的数据截图如下...= '销售地').count() 都是可以得到预期的结果的： 后来【巭孬】也给了一个代码，如下所示： # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('G:\合并结果+2023-09...-22.xlsx', dtype=str).convert_dtypes() # 统计销售地的行数 sales_counts = df['销售地'].value_counts().reset_index...这篇文章主要盘点了一个Python数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
一、思路 1、第一个参数来判断脚本执行哪一个功能 -h 显示帮助信息 -c 统计文件 filename 中的 各个字母出现的次数 #echo"param1:$1"; if [ $1 ="-c"] ;...then 统计文件 filename 中的 各个字母出现的次数 elif ["$1" = "-h" ] ;then 显示帮助信息 else echo "no such...第二个参数是文件名称，默认是在当前目录下，我的测试文本是jiangxingqi 3．统计文件 filename 中的 各个字母出现的次数和概率 ①将测试文件中的所有字母拆分，存储至t1，字母使用正则表达式来判断...^[A-Za-z]+$ ②对t1文件中的字母进行去重统计，存储至t2文件 sort t1 |uniq -c|sort -k1nr ③读取t2文件中字母所出现的次数，除以字母的总数即为字母出现的概率 p=...显示help infomation image.png 2.统计脚本执行结果 image.png
使用这个命令查出文本中的单词出现频率按照由高到底排序 cat words.txt |tr -cs "[a-z][A-Z]" "[\012*]"|tr A-Z a-z|sort|uniq -c|...sort -k1nr -k2|head -10 但是有时我们想查找出某一个单词的出现频率这时我们可以使用如下几个命令 文件名称：file 查找单词名称：word 操作命令：
R语言如何导入其他统计软件中的数据？ R导入SAS数据集可以使用 foreign 包中的 read.ssd() 和 Hmisc 包中的 sas.get() 。...在SAS中使用 PROC EXPORT 将SAS数据集保存为一个逗号分隔的文本文件，使用从.csv格式的文件中导入数据，使用read.csv()函数或者read.table()函数。...或者 一款名为Stat/Transfer的商业软件将SAS数据集为R数据框。...R导入SPSS数据集可以通过 foreign 包中的 read.spss()函数 或者Hmisc 包中的 spss.get() 函数。...导入Stata数据集可以通过foreign包中的read.dta()函数。 【温馨提示】foreign包和Hmisc包都是的R的扩展包，因此在使用之前，若是 没有安装，需要先安装。
这个图片的来自于AI生成，我起名叫做【云曦】，根据很多的图片进行学习后生成的 Pandas数据处理——渐进式学习——通过value_counts提取某一列出现次数最高的元素 ---- 目录 Pandas...数据处理——渐进式学习——通过value_counts提取某一列出现次数最高的元素 前言 环境 基础函数的使用 value_counts函数 具体示例 参数normalize=True·百分比显示 参数...AI图片，我自己认为难度系数很高，我仅仅用了64个文字形容词就生成了她，很有初恋的感觉，符合审美观，对于计算机来说她是一组数字，可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着...Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦，可以在很多...，只适用于数字数据 dropna : 对元素进行计数的开始时默认空值 具体示例 模拟数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame
UPDATED：如果版本够，记得试试 redis-cli 的 bigkeys 选项 如果 MySQL 数据库比较大的话，我们很容易就能查出是哪些表占用的空间；不过如果 Redis 内存比较大的话，我们就不太容易查出是哪些...（种）键占用的空间了。...有一些工具能够提供必要的帮助，比如 redis-rdb-tools 可以直接分析 RDB 文件来生成报告，可惜它不能百分百实现我的需求，而我也不想在它的基础上二次开发。...~ "ADD|SET|STORE|PUSH" {print $4}' 此外，需要注意的是：因为 DEBUG 返回的 serializedlength 是序列化后的长度，所以最终计算的值小于实际内存占用，...但考虑到相对大小依然是有参考意义的。
标签：Excel技巧 我们知道，在单元格中输入数据时，我们可以通过按Alt+回车键来强制内容换行。然而，在Excel中，有没有办法统计单元格中究竟有几行数据呢？如下图1所示。...图1 可以使用公式来实现，在单元格B2中输入公式： =LEN(A2)-LEN(SUBSTITUTE(A2,CHAR(10),""))+1 其中，CHAR(10)代表换行符。...将上述公式下拉复制，就可以得到其它单元格中的行数。 你可能会发现，对于空单元格，上述公式会返回结果1。我们可以对公式稍作调整，让其对空单元格返回结果0。...调整后的公式如下： =LEN(A2)-LEN(SUBSTITUTE(A2,CHAR(10),""))+(LEN(A2)>1) （感叹）在使用Excel的过程中，你可能会碰到很多千奇百怪的问题，但Excel...我想，这恐怕也是Excel会这么迷人的地方之一吧。 朋友们，你有什么使用Excel解决的不寻常的问题吗？欢迎留言分享。
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect Q：如下图1所示，在工作表列A中有很多数据（为方便表述，示例中只放置了9个数据），这些数据中有很多重复数据，我想得到重复次数最多的数据是那个...，示例中可以看出是“完美Excel”重复的次数最多，如何获得这个数据？...在上面的公式中： MATCH($A$1:$A$9,$A$1:$A$9,0) 在单元格区域A1:A9中依次分别查找A1至A9单元格中的数据，得到这些数据第1次出现时所在的行号，从而形成一个由该区域所有数据第一次出现的行号组组成的数字数组...MODE函数从上面的数组中得到出现最多的1个数字，也就是重复次数最多的数据在单元格区域所在的行。将这个数字作为INDEX函数的参数，得到想应的数据值。...如果将单元格区域命名为MyRange，那么上述数组公式可写为： =INDEX(MyRange,MODE(MATCH(MyRange,MyRange,0))) 但是，如果单元格区域中有几个数据重复次数相同且都出现次数最多
在上期文章中，FinClip的工程师和我们主要聊了聊如何在小程序中使用 JS 处理内容或样式。...>’ 发送一个请求，请求都带上 foo：bar 我们通过开发者工具看该请求，可以看到请求相关的配置都会出现在请求的信息中： 请求的数据 通常来说，我们在使用 POST 请求的时候，会携带一些数据，而在小程序中...（设置了一个 ids） 我们通过开发者工具查看该请求，可以看到这里的请求方式已经发生改变，并且携带了 payload： 处理返回数据 当请求成功后，会返回预期的数据，一般返回的是一个对象（JSON）,...那么我们如何获取并处理返回数据呢，wx.request 接口提供了几个 callback 函数用于处理接口不同情况的返回，分别是： success（请求成功的回调）； fail（失败的回调）； complete...回调函数打印了返回的数据，控制台能看到如下： ---- 本期教程讲解了在小程序中，如何成功发起网络请求，并获得对应的数据。在下一期文章中，我们将会聊聊如何查看小程序的组件文档，组件的实际使用演示。
Elasticsearch聚合查询说明Elasticsearch聚合查询是一种强大的工具，允许我们对索引中的数据进行复杂的统计分析和计算。...本文将详细解释一个聚合查询示例，该查询用于统计满足特定条件的文档数量，并计算其占总文档数量的百分比。这里回会分享如何统计某个字段的空值率，然后扩展介绍ES的一些基础知识。...Elasticsearch聚合基础知识扩展Elasticsearch聚合概念Elasticsearch 的聚合功能类似于 SQL 中的 GROUP BY 语句，允许我们对数据进行分组和计算统计信息。...max：查找数值字段的最大值。extended_stats：获取数值字段的多个统计数据（平均值、最大值、最小值、总和、方差等）。value_count：计算字段的非空值数量。...并相互引用，统计索引中某一个字段的空值率？语法是怎么样的
数据分析，对于开发者和运营者都是十分重要的，漂亮的数据分析可以帮助在关键节点上线并推广应用，从而获得最大的利润。那么，该如何通过统计分析工具做好APP的数据分析和运营呢？...了解行业数据，可以知道自己的APP在整个行业的水平，可以从新增用户、活跃用户、启动次数、使用时长等多个维度去对比自己产品与行业平均水平的差异以及自己产品的对应的指标在整个行业的排名，从而知道自己产品的不足之处...但是通过统计分析工具，开发者可以从多个维度的数据来对比不同渠道的效果，比如从新增用户、活跃用户、次日留存率、单次使用时长等角度对比不同来源的用户，这样就可以根据数据找到最适合自身的渠道，从而获得最好的推广效果...这些数据可以帮助了解用户的属性，在产品改进以及产品推广中，就可以充分利用这些数据制定精准的策略。 ?...开发者可以通过设置自定义事件以及漏斗来关注应用内每一步的转化率，以及转化率对收入水平的影响。通过分析事件和漏斗数据，可以针对性的优化转化率低的步骤，切实提高整体转化水平。 ?
Frequency（消费频率）：衡量客户在一段时间内的购买次数。高频消费的客户往往对企业的产品或服务更感兴趣，也更有可能成为忠实客户。通过分析消费频率，企业可以找到那些具有较高潜在价值的客户。...数据处理：将收集到的数据按照RFM指标进行整理，计算每个客户的R、F、M值。 客户分级：根据R、F、M值，将客户分为不同的等级。...上节我们有一个本地的csv文件，当然如果你有现有的业务数据，可以直接使用表格数据~ 这一步我们将文件保存到数据库中。...从数据库中读取表数据进行操作~ 如果你本来就有数据库表，那上面两步都可以省略，直接进入这一步。...2.4 构建RFM模型 通过第一章的了解，我们需要通过用户的行为得到用户在周期（一个月）内的最近消费时间和当前时间的间隔，一个月内的消费次数，一个月内的消费金额，那通过pyspark如何统计呢？
有些时候想直接查看某个用户下对应的权限信息。自己每次从数据字典中查找有些太麻烦了。如果涉及的对象类型多一些，很容易遗漏。...一种方式就是通过exp直接导出对象的信息来，可以直接解析dump内容来得到object的一些信息，也可以直接访问数据字典表来得到。...以下是在Metalink中提供的脚本，我在原本的脚本基础上稍微改动了一下。 不过可以看到这个脚本还是有一些的缺点，首先会创建一个临时的表。...把各种过滤信息都放入临时的表中，然后继续筛查，而且对于表中的有些对象类型（比如回收站中的对象）也罗列了出来，这个不是大家期望看到的。其它的部分功能都很全面。...让脚本的功能更加灵活和全面。
Subword粒度 我们理想中的tokenization需要满足： 它能够在不需要无限词汇表的情况下处理缺失的标记，即通过有限的已知单词列表来处理无限的潜在词汇； 此外，我们不希望将所有内容分解为单个字符的额外复杂性...例如，“ low”的频率为5，那么我们将其改写为l o w ：5 统计每一个连续字节对的出现频率，选择最高频者合并成新的subword 重复第4步直到达到第2步设定的subword词表大小或下一个最高频的字节对出现频率为...，统计连续的每两个字节出现的次数，发现 e 和s 共现次数最大，合并成es，有， {'l o w ': 5, 'l o w e r ': 2, 'n e w es t ': 6,...'w i d es t ': 3} 第二轮迭代，统计连续的每两个字节出现的次数，发现 es 和t 共现次数最大，合并成est，有， {'l o w ': 5, 'l o w e r...重复第5步直到达到第2步设定的subword词表大小或概率增量低于某一阈值 WordPiece更像是BPE和Unigram LM的结合。
其另一种解读方式可以是模型将某个随机正类别样本排列在某个随机负类别样本之上的概率。 计算 P-R ? P-R 曲线上的点代表不同阈值下模型将大于阈值的结果视为正样本，小于阈值的为负样本。...二分类真实值： 分为正样本的概率： 针对 对数据进行排序，将阈值一次取为 值，故阈值依次取值为 0.1，0.35，0.4，0.8 然后我们依次计算不同阈值下的 TPR 和 FPR。...如上图测试集负样本数量增加 10 倍以后 P-R 曲线发生了明显的变化，而 ROC 曲线形状基本不变。在实际环境中，正负样本的数量往往是不平衡的，所以这也解释了为什么 ROC 曲线使用更为广泛。...假设检验的精髓在于，根据已有数据信息构造出合理的检验统计量，当我看到这个统计量大于某一个数值的时候的就舍弃原假设，不然我就相信它。 常见假设检验的种类包括：t 检验，z 检验，卡方检验。...进行上述操作之后，就得到了常用的 统计量，其公式如下： 为 i 水平的观察频数， 为 i 水平的期望频数，n 为总频数， 为 i 水平的期望频率。
其另一种解读方式可以是模型将某个随机正类别样本排列在某个随机负类别样本之上的概率。 计算 P-R ? 添加描述 P-R 曲线上的点代表不同阈值下模型将大于阈值的结果视为正样本，小于阈值的为负样本。...我们可以看到不同召回率下模型 A 和模型 B 的精确率表现不同，所以如果只对某点来衡量模型的性能是非常片面的，而只有通过 P-R 曲线的整体表现才能够进行更为全面的评估。...添加描述 针对 score 对数据进行排序，将阈值一次取为 值，故阈值依次取值为 0.1，0.35，0.4，0.8 然后我们依次计算不同阈值下的 TPR 和 FPR。...假设检验的精髓在于，根据已有数据信息构造出合理的检验统计量，当我看到这个统计量大于某一个数值的时候的就舍弃原假设，不然我就相信它。 常见假设检验的种类包括：t 检验，z 检验，卡方检验。...进行上述操作之后，就得到了常用的 卡方统计量，其公式如下： image.png 添加描述 Ai为 i 水平的观察频数， Ei为 i 水平的期望频数，n 为总频数，Pi 为 i 水平的期望频率。
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