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    使用 PostgreSQL 窗口函数进行百分比计算

    当我第一次学习 SQL 时,计算一组个人贡献的百分比是一件很笨拙的事情:首先计算百分比的分母然后将该分母连接回原始表以计算百分比这需要两次遍历表:一次用于分母,一次用于百分比。...使用现在的 PostgreSQL,您可以使用“窗口函数”[1]一次计算不同组的复杂百分比。示例数据这是我们的测试数据,一个由七名音乐家组成的小表,他们在两个乐队中表演。...( SELECT Sum(earnings) FROM musicians ) AS sumsORDER BY percent;借助现代 PostgreSQL,我们可以使用“窗口函数”来即时计算百分比的分母...每个音乐家的乐队收入百分比收入占总收入的百分比只是划分收入的一种方法:也许我们想知道相对于乐队收入,哪些音乐家赚的钱最多?如果用老式的方式来做这件事,SQL 就会变得更加复杂!...我们想要的不是所有收益的总和,而是每个波段计算的总和,这是通过在窗口函数的OVER子句中添加PARTITION来获得的。

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    pytorch 多分类问题,计算百分比操作

    二分类或分类问题,网络输出为二维矩阵:批次x几分类,最大的为当前分类,标签为one-hot型的二维矩阵:批次x几分类 计算百分比有numpy和pytorch两种实现方案实现,都是根据索引计算百分比,以下为具体二分类实现过程...to_categorical(true_y) 把每个类别的数据提取出来 PM_y=data[[‘ 0其他’,’ 1豹纹’,’ 2弥漫’,’ 3斑片’,’ 4黄斑’]].to_numpy() PM_y.shape 计算每个类别的...n_classes): fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(true_y[:, i], PM_y[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) 计算...上述的代码是在jupyter中运行的,所以是分开的 以上这篇pytorch 多分类问题,计算百分比操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    使用随机数字或计数器在运行时计算百分比

    如果我们需要在运行时计算某些项目的百分比,可以使用 Python 中的随机数生成器或者计数器来模拟这个过程。这取决于我们想要模拟的具体情况和场景。今天我将通过文字方式详细记录我实操过程。...问题是如何在运行时计算出需要审核的交易数量。2、解决方案有几种解决方案可以解决这个问题:随机数字法使用随机数字生成器生成一个随机数,如果随机数小于目标比例,则对该交易进行审核,否则跳过。...每次处理一个交易时,将总交易数加一,并根据目标比例计算出应审核的交易数。如果已审核交易数小于应审核交易数,则对该交易进行审核,否则跳过。这种方法可以保证审核的数量与目标比例一致,但需要维护两个计数器。...audited_transaction_count = 0​while True: # 获取下一个交易 transaction = get_next_transaction()​ # 计算应审核的交易数...expected_audited_transaction_count - audited_transaction_count​ # 交易总数加一 transaction_count += 1说到底,最终还是需要根据我们的具体需求,来选择适合的方法来计算百分比

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    百分比问题,SQL给你答案

    大单数量占比=大单数量/总数 前面获得“大单”相关字段数据,就可以进行统计各字段和“大单数量的占比”(即汇总百分比计算)。...(todo需要画图说明百分比怎么计算,还有下面怎么来的看不懂 count(1)as '单数汇总, sum( casewhen t1.交易金额>= 100000 then 1 end ) as '大单数量...as t1 left join 交易信息表 as t2 on t1.产品ID = t2.产品ID group by t2.产品ID,t2.产品名称'小单数量'; 【本题考点】 本题着重考察如何掌握计算百分比...(1)考查对百分比计算。注意掌握MySQL计算百分比计算的语法; (2)考查分步拆解的思维能力。传统百分比计算大家都会,难点在于如何使用SQL计算百分比。可以通过分步拆解题意解决最后的百分比问题。...【举一反三】 “举一反三”题目来源: 不同数据库,对于用SQL计算百分比的语法有所不同。

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    GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第三篇,MLM模型中如何计算PVE?

    GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第三篇,MLM模型中如何计算PVE? #2021.12.24 1. R语言计算的PVE能否用于MLM模型?...昨天介绍了使用R语言计算显著SNP的表型方差解释百分比(PVE),它的步骤有三步: 第一步:将SNP和协变量(PCA和其它协变量)放到模型中,计算回归模型的R方(R-squared)「这一步加上显著SNP...」 第二步:将协变量(PCA和其它协变量)放到模型中,计算回归模型的R方(R-squared)「这一步去掉显著SNP」 第三步:将第一步的R方减去第二步的R方,得到的值就是该SNP的表型变异解释百分比(...MLM的GWAS模型如何计算PVE?...所以,在MLM模型的GWAS中,我们要选择MLM方法计算的PVE。 问题来了,如果不用GAPIT软件,该如何手动计算PVE值呢? 4.

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