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数据处理 | 经验正交函数(EOF)与旋转经验正交函数(REOF)

导入模块 from pyEOF import * import xarray as xr import numpy as np import pandas as...

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allpairspy正交实验法设计测试用例

不知道大家在平常的测试工作中，有没有在测试用例设计的时候用到正交实验法呢？不过我们应该也很常见，比如表单提交等，请看下面这个表单提交的例子。...如果我们要对这个表达进行功能测试，要对这个功能覆盖完整，可能用到的设计方法就是正交试验，我们一般会先列出要表单的每一项，然后进行组合性别：男，女年龄：19岁以下、20岁～29岁、30岁～39岁、...而今天要介绍allpairspy这个库，则可以帮助我们快速通过正交试验进行测试用例设计，为我们生成合理的用例。...return False return True cases = AllPairs(parameters, filter_func=is_valid) #filter_func这个参数接受一个方法

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测试方法之正交试验法

一、正交实验法正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了...“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是分式析因设计的主要方法。...是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。正交实验设计方法:依据Galois理论,从大量的（实验）数据（测试例）中挑选适量的、有代表性的点（例），从而合理地安排实验（测试）的一种科学实验设计方法。...类似的方法有:聚类分析方法、因子方法方法等。...正交表的特点是其安排的试验方法具有均衡搭配特性。三、正交表特点正交表必须满足这两个特点，有一条不满足，就不是正交表。

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测试方法之正交试验法

以下文章来源于橙子探索测试，作者王荔探索测试一、正交实验法正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验...，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是分式析因设计的主要方法。...是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。正交实验设计方法:依据Galois理论,从大量的（实验）数据（测试例）中挑选适量的、有代表性的点（例），从而合理地安排实验（测试）的一种科学实验设计方法。...类似的方法有:聚类分析方法、因子方法方法等。...正交表的特点是其安排的试验方法具有均衡搭配特性。三、正交表特点正交表必须满足这两个特点，有一条不满足，就不是正交表。

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正交测试方法的探索与实践

一、正交测试方法概述正交测试方法是研究多因子多水平的一种测试方法，它是根据正交性从全面测试中挑选出部分有代表性的点进行测试，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点。...正交测试方法是使用正交表进行测试设计。...二、正交表测试方法分析进行正交表测试方法分析之前，先对比一下正交表与常用的组合测试方法的优劣性；目前常用的组合测试方法有笛卡儿积（全组合）和Pairwise（成对测试法），对比的情况如下： ?...但是，因为实验次数相同，使用e是有损失的。 2、在各个因子的水平栏内，分配各个水平。水平数少于表格中的水平栏数的情况，将分配过的水平再次分配。使用更希望验证的水平等，作相应调整。...参考文献 [1] 铁军.全因子分析[J].试验设计与数据处理,2009,10(1). [2] 赵丹.正交试验设计. https://wenku.baidu.com/view/0bc2128cfab069dc51220127

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正交实验法之 Allpairs 电商项目用例设计实战

一、正交实验法概述正交实验法是研究多因素多水平的一种方法，它是通过正交表挑选部分有代表性的水平组合试验替代全面试验。这些有代表性的组合试验具备了“均匀分散，整齐可比”的特点。...二、正交实验法应用例如三因素二水平的实验：某公司想通过“性别”、“单身”和“年龄”这三个查询条件对公司男女比例情况进行查询：根据“性别”=“男，女”查询根据“单身”=“是，否”查询根据“年龄”=...若按L4(23)正交表实验，正交表获取路径： https://www.york.ac.uk/depts/maths/tables/orthogonal.htm 把每一行转成测试用例，只需测试 4 次...四、Allpairs 正交实验法使用举例：商品筛选（手机）页面分析所有条件及取值，整理到一个 Excel 文档中在 allpairs 目中中新建记事本 1.txt(文件名自定义)，并复制 Excel...这种方法比较多地应用在软件产品的搜索、查询等场景中。

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密立根实验的java数据处理

import javax.swing.JOptionPane; import java.text.DecimalFormat; public class u...

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OpenGL ES正交投影实现方法（三）

本文实例为大家分享了OpenGL ES正交投影展示的具体代码，供大家参考，具体内容如下绘制正方形在最开始绘制的六边形里面好像看起来挺容易的，也没有出现什么问题，接下来不妨忘记前面绘制六边形的代码，让我们按照自己的理解来绘制一个简单的正方形...正交投影就是为了解决这个问题的， public static void orthoM(float[] m, int mOffset, float left, float right, float bottom..., float top, float near, float far) 正交投影背后的数学 orthoM函数产生的矩阵会把所有的左右之间、上下之间，远近之间的点映射到归一化设备坐标中。...正交投影是一种平行投影，投影线是平行的，其视景体是一个长方体，坐标位于视景体中的物体才有效，视景体里面的物体投影到近平面上的部分最终会显示到屏幕的视口中，关于视口后面会降到。

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实验三序列数据处理程序设计

实验三序列数据处理程序设计一、实验目的与要求 1、学习序列数据结构的方法。 2、掌握字符串的输入和输出，会使用切片的方式访问字符串中的值，掌握常见的字符串的内建函数。...在列表中查找元素的方法包括：（1）in（存在）,如果存在那么结果为true，否则为false；（2）not in（不存在），如果不存在那么结果为true，否则false。...列表元素的常用删除方法有三种，具体如下：（1）del：根据下标进行删除；（2）pop：删除最后一个元素；（3）remove：根据元素的值进行删除。...列表的排序可以通过下面两个方法实现：（1）sort方法：列表的元素按照特定顺序排列；（2）reverse方法：将列表逆置。列表的嵌套指的是一个列表的元素又是一个列表。...四、实验过程记载（对实验的主要过程与步骤进行记载；若有较多的截图或代码，可以单独用附件的形式列出）实验题1 分析程序运行结果：阅读下面的程序，分析代码是否能够编译通过。

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剖析用例设计方法的使用【等价类、正交排列】

上一篇文章和大家介绍了测试的基础知识，用例设计方法我们讲到了5种。那么在设计用例时该如何应用用例设计方法、设计出覆盖率高的测试用例呢？今天，船长以登录测试为例，给大家深度剖析一下测试用例设计方法。...这时候就用到了正交排列 ? 这样来写，就可以保持自己的思路清晰了。所以正交排列在这种交错、互相有影响的情况下非常好用，既可以保持思路清晰，又可以快速完成用例的书写。

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Python好酷｜allpairspy一款高效的正交实验法生成用例工具

一、问题想必每个tester都有测试过类似下图中需要组合多种元素的业务场景，当然我们不会把所有条件元素组合的可能性都覆盖一遍，而是采取正交实验法进行用例设计，可以在不影响业务场景覆盖的前提下大大减少用例数量...以上图为例：性别：男、女班级：一年级、二年级、三年级、四年级、五年级年龄区间：8岁以下、8-10岁、10-13岁在正交实验法中，性别、班级、年龄区间这三个被测元素称为因素，每个因素的取值称之为水平值...正交实验法数量远远少于全量测试用例数量，当然正交实验法原理稍微复杂，我们直接使用现成的工具生成测试用例即可。今天介绍的工具就是一个Python库：allpairspy。

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Pandas常用的数据处理方法

如果单纯想根据索引进行合并，使用join方法会更加简单： left2 = pd.DataFrame([[1.0,2.0],[3.0,4.0],[5.0,6.0]],index = ['a','c','e...c 4.0 d 5.0 e 6.0 dtype: float64 3、数据转换 3.1 移除重复数据移除重复数据，使用drop_duplicates方法...,该方法默认判断全部列,不过我们也可以根据指定列进行去重. data = pd.DataFrame({'k1':['one']*3 + ['two'] * 4,'k2':[1,1,2,3,3,4,4]}...你如果不想接受这些自动给出的列名，你可以用（name，function）的方法指定你的列名: grouped_pct.agg([('foo','mean'),('bar',np.std)]) ?...如果传入apply的方法里有可变参数的话，我们可以自定义这些参数的值： tips.groupby(['smoker','day']).apply(top,n=1,column='total_bill')

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如何进行大数据处理？大数据处理的方法步骤

大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。...大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作...大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum...大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测(Predict)的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求

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数据处理技巧 | 带你了解Pandas.groupby() 常用数据处理方法

转换(Transformation)操作：执行一些特定于个别分组的数据处理操作，最常用的为针对不同分组情况选择合适的值填充空值；筛选(Filtration)操作：这一数据处理过程主要是去除不符合条件的值...3], 'C': [4], 'D': [5, 6, 7], 'E': [9, 10]} #注意：上面返回的数字为其对应的索引数(index) 而当我们需要查看具体某一个小组的情况时，我们可是使用如下方法...该步骤日常数据处理中使用较少，大家若想了解更多，请查看Pandas官网。最后一个 Applying 方法为筛选数据(Filtration),顾名思义，就是对所操作的数据集进行过滤操作。...Filtration Result 以上就是对Pandas.groupby()操作简单的讲解一遍了，当然，还有更详细的使用方法没有介绍到，这里只是说了我自己在使用分组操作时常用的分组使用方法。...总结这是第二篇关于数据处理小技巧的推文，本期介绍了Pandas.groupby()分组操作方法，重点介绍了几个常用的数据处理方法，希望可以帮助到大家，接下来我会继续总结日常数据处理过程中的小技巧，帮助大家总结那些不起眼但是经常遇到的数据处理小

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掌握数据处理的新方法！

from=qiehao 一提到数据处理，我们首先想到的就是excel，作为日常必备的办公软件，excel往往是我们进行数据处理时的最忠实伙伴。...然而，随着工作中数据量的不断增加，繁复的数据处理已经成为一个令人头痛的问题，复杂的函数公式，千百条数据信息，都成为提高我们工作效率的“绊脚石”。...为了更好地应对大量数据处理，数据观为大家提供一个非常好用的数据处理工具——ETL ETL来自三个英文单词缩写，分别是： E-extract 提取：从多个业务系统、Excel中提取所需要的数据； T-transform...图1-3 至此，我们的数据处理工作就完成了，生成的“新”数据，可以导出本地，也可以直接在数据观设计成图表，并在云端进行展示与分享。...自服务的ETL拥有多种数据处理功能，相比于excel，更加简单高效，同步更新的功能则有效地降低了人工的重复性工作，大大提高了工作效率。

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目标检测的常用数据处理方法！

数据集下载 VOC官网经常上不去，确保后续实验准确且顺利的进行，已打包数据集，在Datawhale后台回复【目标检测】可直接下载，下载后放到dataset目录下解压即可。...注: 这样的预处理并不是必须的，和算法或数据集本身均无关系，只是取决于开发者的代码习惯，不同检测框架的处理方法也是不一致的。...所以在这里才要对从xml文件中读取的xmin,ymin,xmax,ymax 统统减1将坐标变为我们做数据处理时所需要的0-based坐标。...需要注意的是，涉及位置变化的数据增强方法，同样需要对目标框进行一致的处理，因此目标检测框架的数据处理这部分的代码量通常都不小，且比较容易出bug。...xml.etree.ElementTree as ET import torchvision.transforms.functional as FT """ 可以看到，transform分为TRAIN和TEST两种模式，以本实验为例

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一些数据处理的方法

整体来看，csvconvert命令确实比之前的方法要简便。...之前的方法可以使用Stata自带的转码命令进行转码，但是通过csvconvert输出的数据集却只能对标签进行转码，我尝试了几乎所有能找到的方法，但这些方法都不能奏效。...事实上，opreg命令的编写者Yasar et al.（2008；2012）也提供了变量Exit的生成方法。...篇幅所限，这几种测算方法的结果对比推文没有贴出来，而是放在了网盘中，公众号后台回复关键词coups即可获取下载链接。...由于指数平减涉及两个数据集的数据处理与合并，因此下面将使用框架（frame）进行操作。当然，对单个数据集分别进行处理，然后再横向merge到一个数据集也是可行的做法。

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这些数据处理方法你get了么？

今天取这个标题把小编给难倒了，本来想写“数据归一化”的，一查阅网上资料，发现大家对“归一化”和“标准化”各执一词，索性就不管了，就叫数据处理吧。...经过小编上网查阅，收集了以下十来种方法： 1、最大值归一化，即是将对应数据xi除以数据最大值xmax： yi = xi/xmax; 2、区间归一化，即是将数据最大值xmax与最小值xmin之和减去该数据...,'r-.'}; % 设置归一化方法种类数 N = 10; % 取第一列数据作为测试 xm = mean(x(:,1)); xs = std(x(:,1)); xcv = xm/xs; % 初始化归一化结果...y = zeros(m,n,N); % 将N中归一化计算结果存入y中 for k = 1:N % 调用第k中处理方法并存入y中 y(:,:,k) = normalization(x,k...,'LineWidth',1.5); title('不同方法对应的均值、方差和变异系数'); xlabel('方法序号'); legend('均值','方差','变异系数'); 运行结果处理前后数据对比

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概述 | 点云数据处理方法都有哪些？

点云数据处理方法概述 ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。...随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展，点云数据处理技术正成为最有前景的技术之一。PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能，这篇文章也将粗略介绍。...点云滤波的主要方法有：双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致滤波、VoxelGrid滤波等，这些算法都被封装在了PCL点云库中。 ? ? 2....下面是一些常用的工具和方法。 g2o、LUM、ELCH、Toro、SPA SLAM方法：ICP、MBICP、IDC、likehood Field、 Cross Correlation、NDT 7....PCL在点云数据处理中的地位犹如OpenCV在图像处理领域的地位，如果你接触三维点云数据处理，那么PCL将大大简化你的开发。声明：本文系网络转载，版权归原。如涉版权，请联系删！

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不平衡数据的数据处理方法

这时候有两种不同的方法。第一种方法是修改训练算法，使之能够适应不平衡数据。著名的代价敏感学习就是这种方法。另一种方法是操作数据，人为改变正负样本的比率。本文主要介绍数据操作方法。 1....欠抽样方法欠抽样方法是针对多数的负样本，减少负样本的数量，反而提高整体 F 值。最简单的欠抽样方法是随机地删掉一些负样本。...过抽样方法过抽样方法是针对少数的正样本，增加正样本的数量，从而提高整体 F 值。最简单的过抽样方法是简单地复制一些正样本。过抽样的缺点是没有给正样本增加任何新的信息。...过抽样方法对 SVM 算法是无效的。因为 SVM 算法是找支持向量，复制正样本并不能改变数据的支持向量。 ? 改进的过抽样方法则采用加入随机高斯噪声或产生新的合成样本等方法。...总结从理论上来说，SMOTE 方法要优于过抽样方法，过抽样方法要优于欠抽样方法。但是很多工业界场景，我们反而采用欠抽样方法。工业界数据量大，即使正样本占比小，数据量也足够训练出一个模型。

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