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70个NumPy练习：在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具...输入： 答案： 28.如何计算numpy数组的平均值，中位数，标准差？...难度：1 问题：找出 iris的 sepallength平均值，中位数，标准差（第1列） 答案： 29.如何标准化一个数组至0到1之间？...难度：1 问题：找到iris的sepallength第5位和第95百分位的值。 答案： 32.如何在数组中的随机位置插入一个值？...难度：3 问题：计算给定一维数组窗口大小为3的移动平均值。 输入： 答案： 68.如何只给出起点，长度和步长来创建一个numpy数组序列？

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    『数据密集型应用系统设计』读书笔记(一)

    注意: 我们经常考察的是服务请求的平均响应时间，然而，如果想知道更典型的响应时间，平均值并不是合适的指标。最好使用百分位数(percentiles)。...当然为了弄清楚异常值有多槽糕，需要关注更大的百分位数如 95、99 和 99.9(缩写为 p95、p99 和 p999)值，作为典型的响应时间阈值。...例如，设置一个 lOmin 的滑动窗口，监控其中响应时间，滚动计算窗口中的中位数和各种百分位数，然后绘制性能图表。...现在谈论更多的是如何在垂直扩展(即升级到更强大的机器)和水平扩展(即将负载分布到多个更小的机器)之间做取舍。 在多台机器上分配负载也被称为无共享体系结构。...在单台机器上运行的系统通常更简单，然而高端机器可能非常昂贵，且扩展水平有限，最终往往还是无法避免需要水平扩展。 实际上，好的架构通常要做些实际取舍。

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    Python：Numpy详解

    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...numpy.median() numpy.median() 函数用于计算数组 a 中元素的中位数（中值）  numpy.mean() numpy.mean() 函数返回数组中元素的算术平均值。...加权平均值即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。 ...考虑数组[1,2,3,4]和相应的权重[4,3,2,1]，通过将相应元素的乘积相加，并将和除以权重的和，来计算加权平均值。  标准差 标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。 ...，它的通用计算公式如下，即结果数组中的每个元素都是：数组a的最后一维上的所有元素与数组b的倒数第二位上的所有元素的乘积和： dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k

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    四十四、netflix-statistics详解，手把手教你写个超简版监控系统

    // 实现了接口DistributionMBean，提供一些指标方法方法，如： // getNumValues()：获得收集到的值的个数 // getMean()：获得平均值 // getVariance...：提供数据缓冲区，从而缓冲到一段时间内的每个数据，从而基于这段时间内的数据便可计算出其最大最小值、平均值、分位数等等，并且它提供了便捷的计算分位数的方法： DataBuffer： // 计算，并获取请求百分比的统计信息...如5s // int getSampleSize()：样本数据的大小（共多少个数据） // double[] getPercents()：获取百分比的数组[50,90,99.99] // double[...] getPercentiles()：百分比数组对应的值（分位数） public class DataDistribution extends DataAccumulator implements DataDistributionMBean...小细节： 完全随机的情况下，算术平均值和中位数（50%分位数值）是差不多的 最大容量是很有作用的（比如本例为50，所以最大样本数是50个） 得到这些统计数据，再结合一些工具，用图示的方式展示出来，不就是一个监控系统麽

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    软件测试|Python科学计算神器numpy教程（十二）

    图片简介NumPy是Python中用于科学计算的一个强大的库，其中包含了丰富的数学和统计函数。这些统计函数允许用户对数组进行各种统计计算，例如平均值、标准差、方差、最大值、最小值等。...该函数表示沿指定轴，计算数组中任意百分比分位数，语法格式如下：numpy.percentile(a, q, axis)函数 numpy.percentile() 的参数说明：a：输入数组；q：要计算的百分位数...，在 0~100 之间；axis：沿着指定的轴计算百分位数。...=0计算百分位数",np.percentile(a,10,0)) print("沿着axis=1计算百分位数",np.percentile(a,10,1))---------------数组a:[[ 2...下面举一个简单的示例：现有数组 1,2,3,4 和相应的权重数组 4,3,2,1，它的加权平均值计算如下：加权平均值=（1 * 4 + 2 * 3 + 3 * 2 + 4 * 1）/（4 + 3 + 2

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    Python科学计算：用NumPy快速处理数据

    实际上，标准的Python中，用列表list保存数组的数值。由于列表中的元素可以是任意的对象，所以列表中list保存的是对象的指针。...这是因为列表list的元素在系统内存中是分散存储的，而NumPy数组存储在一个均匀连续的内存块中。这样数组计算遍历所有的元素，不像列表list还需要对内存地址进行查找，从而节省了计算资源。...同样，percentile()代表着第 p 个百分位数，这里p的取值范围是0-100，如果p=0，那么就是求最小值，如果p=50就是求平均值，如果p=100就是求最大值。...同样你也可以求得在axis=0 和 axis=1两个轴上的p%的百分位数。...你可以用median()和mean()求数组的中位数、平均值，同样也可以求得在axis=0和1两个轴上的中位数、平均值。你可以自己练习下看看运行结果。

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    数据科学篇| Numpy 库的使用（一）

    实际上，标准的Python中，用列表保存数组的值。由于列表中的元素是任意的对象，所以列表中list保存的是对象的指针。...使用 NumPy 让你的 Python 科学计算更高效 为什么要用 NumPy 数组结构而不是 Python 本身的列表 list？...同样，percentile() 代表着第 p 个百分位数，这里 p 的取值范围是 0-100，如果 p=0，那么就是求最小值，如果 p=50 就是求平均值，如果 p=100 就是求最大值。...同样你也可以求得在 axis=0 和 axis=1 两个轴上的 p% 的百分位数。...你可以用 median() 和 mean() 求数组的中位数、平均值，同样也可以求得在 axis=0 和 1 两个轴上的中位数、平均值。你可以自己练习下看看运行结果。

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    NumPy 1.26 中文文档（四十二）

    qarray_like of float 要计算的百分位数或百分位数序列，必须在 0 和 100 之间（包括 0 和 100）。...axis{int, tuple of int, None}，可选 计算百分位数的轴或轴。默认值是沿数组的平坦版本计算百分位数。 outndarray, 可选 替代的输出数组，用于放置结果。...值必须在 0 和 1 之间（包括 0 和 1）。 轴{int, int 的 tuple, None}, 可选参数 计算分位数的轴或轴。默认值是在数组的扁平化版本上计算分位数。...返回数组元素的平均值。默认情况下，平均值是在扁平化数组上计算的，否则在指定的轴上计算。对于整数输入，中间和返回值使用float64。 参数: aarray_like 包含所需平均值的数字的数组。...返回非 NaN 数组元素的标准差，即分布的展开度量，默认情况下计算平均值的标准差，否则计算指定轴上的标准差。

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

    ，导致实时性较差，比如 Hadoop 可以在 PB 级别数据上提供精确分析，但是可能要很长时间； 近似计算：选择了大数据量和实时性，但会损失一定的精确度，比如0.5%，但提供相对准确的分析结果。...与之形成对比的是，平均延时在 200ms 左右。 image.png 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。...对应的，计算百分位数也只需要从这些质心数中找到对应的位置的质心数，它的平均值就是百分位数值。 image.png 很明显，质心数的个数值越大，表达它代表的数据越多，丢失的信息越大，也就越不精准。...MergingDigest的实现较为简单，顾名思义，其算法名称叫做 buffer-and-merge，所以实现上使用 tempWeight 和 tempMean 两个数组来代表质心数数组，将数据和保存的质心数进行

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

    Hadoop 可以在 PB 级别数据上提供精确分析，但是可能要很长时间； 近似计算：选择了大数据量和实时性，但会损失一定的精确度，比如0.5%，但提供相对准确的分析结果。...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。...对应的，计算百分位数也只需要从这些质心数中找到对应的位置的质心数，它的平均值就是百分位数值。 ? 很明显，质心数的个数值越大，表达它代表的数据越多，丢失的信息越大，也就越不精准。...MergingDigest的实现较为简单，顾名思义，其算法名称叫做 buffer-and-merge，所以实现上使用 tempWeight 和 tempMean 两个数组来代表质心数数组，将数据和保存的质心数进行

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    NumPy 笔记（超级全！收藏√）

    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...numpy.median()  numpy.median() 函数用于计算数组 a 中元素的中位数（中值）  numpy.mean()  numpy.mean() 函数返回数组中元素的算术平均值。...加权平均值即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。 ...考虑数组[1,2,3,4]和相应的权重[4,3,2,1]，通过将相应元素的乘积相加，并将和除以权重的和，来计算加权平均值。 ...() 对于两个一维的数组，计算的是这两个数组对应下标元素的乘积和(数学上称之为内积)；对于二维数组，计算的是两个数组的矩阵乘积；对于多维数组，它的通用计算公式如下，即结果数组中的每个元素都是：数组a的最后一维上的所有元素与数组

    4.6K30

    一起学Elasticsearch系列-聚合查询

    Pipeline Aggregations（管道聚合）：这些聚合操作通过在其他聚合结果上执行额外的计算来产生新的聚合结果。例如，使用 Moving Average 聚合可以计算出移动平均值。...，它用于计算数值字段的百分位数。...给定一个列表百分比，Elasticsearch 可以计算每个百分比下的数值。...注意，对于大数据集，计算精确的百分位数可能需要消耗大量资源。因此，Elasticsearch 默认使用一个名为 TDigest 的算法来提供近似的计算结果，同时还能保持内存使用的可控性。...nested 类型允许你将一个文档中的一组对象作为独立的文档进行索引和查询，这对于拥有复杂数据结构（例如数组或列表中的对象）的场景非常有用。

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    从零开始学统计 07 | 标准误差

    把五个样本的平均值放在一个数轴： ? 可以计算得到两个值： ? 对五个样本的平均值取平均值，计算得到的标准偏差就是标准误差。...，覆盖全部数值的68% 均值 ± 两个标准偏差的数值范围，覆盖全部数值的95% 计算平均值的标准误差 抽取一组样本，每个样本都有相同数量的测量值 计算每组样本的均值 利用均值计算标准误差 Std.Err...其实理论上，我们可以计算一切统计值的标准偏差，比如中位数，众数，百分数等的标准偏差，得到的值就是该统计值的标准误差。 标准误差只是来自同一群体的多个均值的标准偏差。...三、如何在一组样本中计算标准误差 自助抽样法（Bootstrap） ?...选取一个随机测量值 记录该值 重复以上两步，直到拿到 5 个测量值 计算均值，中位数，众数等 回到第一步，重复以上步骤，拿到多个统计量的值 利用拿到的统计量的值，如均值计算标准偏差，得到标准误差

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    挑战NumPy100关，全部搞定你就NumPy大师了 | 附答案

    如何根据索引列表（I）将向量（X）的指定元素转移到到数组（F）？（★★★） 66. 设有一个（dtype = ubyte）的（w，h，3）图像，计算内部不同颜色的数量（★★★） 67....设有一个四维数组，如何一次获取最后两个轴上元素的总和？（★★★） 68. 设有一个单一维度的向量D, 如何计算D的一个子集的平均值 (该子集使用一个和D相同大小的向量S来存子集元素的索引?...如何使用数组上的滑动窗口计算平均值？(★★★) 76....计算一个1维数组X的平均值, 要求使用自展法求95%的置信区间....（即，对数组重复N次采样, 每次采样更换部分元素, 然后计算每个样本的平均值，最后计算均值上的百分位数） (★★★) 答案：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail

    4.9K30

    避坑指南：如何选择适当的预测评价指标？| 程序员评测

    实际上，它是误差百分率的平均值。 ? MAPE 是个很奇特的性能评估指标。...2、MAE 接下来，我们对 MAE 做同样的分析： ? 或者 ? 以及 ? 这意味着 ? 若要使 MAE 最优化（如，使其导数为零），预测模型要让预测值高于实际值的次数等于低于实际值的次数。...结论 综上所述，在任何模型上，对 RMSE 的最优化是试图找到平均值，而 MAE 的最优化是让预测偏高的次数与偏低的次数相等。不得不承认，MAE 和 RMSE 在数学本质上存在较大的差异。...我们已经知道，如果模型使 MAE 最小化，我们会预测出中位数（8.5），这样整体会比平均数低 1 个单位（bias = -1）。之后你可能会选择对 RMSE 做最小化，预测平均值来避免这种情况。...还需要注意的是，你可以选择一个或多个评估指标（如 MAE&bias）来计算预测的误差，然后用另一个指标（RMSE？）来对模型进行优化。

    4.7K21

    学好Elasticsearch系列-聚合查询

    例如最大值（max）、最小值（min）、平均值（average）、总和（sum）、统计信息（stats，包含了上述几种操作），以及其他复杂的聚合如百分数（percentiles）、基数（cardinality...Percentiles 聚合 percentiles 是指标聚合的一种，它用于计算数值字段的百分位数。给定一个列表百分比，Elasticsearch 可以计算每个百分比下的数值。...以下是一个例子，我们计算价格字段的 1st, 5th, 25th, 50th, 75th, 95th, and 99th 百分位数： GET /products/_search { "size":...注意，对于大数据集，计算精确的百分位数可能需要消耗大量资源。因此，Elasticsearch 默认使用一个名为 TDigest 的算法来提供近似的计算结果，同时还能保持内存使用的可控性。...nested 类型允许你将一个文档中的一组对象作为独立的文档进行索引和查询，这对于拥有复杂数据结构（例如数组或列表中的对象）的场景非常有用。

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    数据信息汇总的7种基本技术总结

    集中趋势的三个主要度量是平均值、中位数和众数。 平均值:通过将数据集中的所有数据点相加，然后除以数据点的数量来计算平均值。 中位数:中位数是数据集的中间点。...方差:方差是衡量数据集中的数据点与均值相差多少的指标。它是通过取平均值的平方差的平均值来计算的。 标准差:标准差是方差的平方根。它衡量每个数据点与平均值之间的平均距离。...高峰度表示具有重尾和尖峰（leptokurtic）的分布，而低峰度表示具有轻尾和平峰（platykurtic）的分布。正态分布的峰度为零（中峰态）。...5、百分位数和四分位数 百分位数和四分位数是相对地位的衡量标准，可以更深入地了解数据集的分布。 百分位数：百分位数表示数据集中有多少观察值低于该值。...百分位数和四分位数对于了解数据的分布、识别异常值以及比较不同的数据点或数据集特别有用。 6、箱线图和直方图 箱线图和直方图是用于汇总数据的图形方法。

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