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Excel 学分析

表里的值 组:分组名称 观测数:每组样本数量 求和:总值 平均:平均值 方差:方差值 SS:平方和 df:自由度,用于其他算 MS:均方,由于各误差平方和的大小与观测值的多少有关,为了消除观测值多少对误差平方和大小的影响 F:检验量,用于假设检验算的量 P value:显著性水平,估总体参数落在某一区间内,可能犯错误的概率 F crit:临界值,在相应显著水平下的F临界值 查看组间有无差异 代表两组数据有差异

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PHP数据分析

前段时间的主要工作是开发公司产品的安装量和回访量,数据则由客户端调用C接口写入mysql数据库,即我们只需要分析客户端写入的原始数据即可。 下面是对这个项目的一个总结: 系评估 1、预估当前每天的回访量有大几百万,随着其它产品的不断推广, 要的数据可能越来越多。 2、的数据有比较强的约束关系。 这里将可能是系瓶颈所在。 4、小时报表。 数据更新完之后即可根据该数据出报表,因为的字段8个左右,所以累到一定时间之后,这个表的数据也将会很多,前台不适合直接从这里取报表数据。 IOS产品原先用uuid来判断唯一性,但7.0之后发现uuid不唯一了,所以部分产品要将唯一值由uuid替换为序列号,但一直以来都是uuid为唯一ID,这边也直接以uuid为唯一键了。 2、系监控。到目前位置个几个了,前面一个是最完善的,有很多监控,可以很快发现问题。当前这个系数据量是比较大的,但监控还比较薄弱,或者已经有很多潜在的问题被忽略,所以好监控是有必要的。

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    python | 频次

    自定义函数算每个类型出现的次数 ---- 词频 方案一 方案二 方案三dataframe格式的value_counts 案例思路来源 top N类型 方案一自定义函数 方案二用函数 词频 方案一 def get_counts(sequence): counts = {} for x in sequence: if x in counts: 引入字典模式,就可用在算频次上。 def check(x,L): if x in L: return True else: L.append(x) top N类型 方案一:自定义函数

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    Python分析

    描述性偏度和峰度累值假设检验和区间估示例1假设检验置信区间示例2假设检验置信区间 描述性 # 导入相关的包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 均值,标准差,分位数,最大,最小值 df.count() count非Na值的数量 df.min() min最小值;df.max() max最大值 df.quantile(q=0.75) quantile分位数,参数q确定位置 df.sum() sum求和 df.mean() mean求平均值 df.median 假设检验 设定原假设H0:新安眠药平均睡眠时间是23.8h,也就是平均值u=23.8 备择假设H1:新安眠药平均睡眠时间不是23.8h,也就是平均值u≠23.8 用模块stats算P值,样本数小于 由于我们在上面使用的Scipy包的双独立样本t检验不能返回自由度,对于后面算置信区间不方便,所以使用另一个包statsmodels,ttestind就是表示独立双样本检验,usevar='unequal

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    python结合matplotlib,svn的代码提交量 安装所需的依赖包 yum install -y  numpy matplotlib [root@svn-server project]# python  svn_statistics.py 每个开发人员都会生成一组图,以下是某一位程序员的代码提交情况 ?

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    检索出某引擎为true次数多,可将其单独处理 因此日志 awk ? 表格指定列 逐行安装空格切片 ? 条件 ? 输出表头 NR=1 ? 指定分隔符 -F “,” ? 需求为true的日志引擎次数 上次,筛选出的引擎true ? ? awk支持管道 ? 总结 ?

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    一个GitHub仓库工具

    今天的主题是一个简单的GitHub的仓库工具,目标是输入GitHub用户名获取其所有仓库的star以及fork数目,可以看作是一个简单的爬虫实战。 需要注意的是,fork而来的仓库不算在内,因而我们需要对该布尔值进行判断,筛选出所有自建的仓库。 repo.append(['Total','/',sum([i[2] for i in repo]), sum([i[3] for i in repo])]) return repo 获取数据之后一些简单的处理 ,按照star数目将repo列表从高到低排列,接着对该用户的所有仓库进行加和。 接着就是数据的打印了,传的打印输出不够美观,于是我用了prettytable,以表格的形式将仓库的数据整齐美观的打印出来。

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    利用panda便捷的对日志分组: #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2017/11/14 下午6:27 # @Author : wz # @Email

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    python独立IP

    ####python独立IP#### #! /usr/bin/python #coding:utf8 import re import sys import time yesterday=time.strftime('%Y%m%d',time.localtime

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    Python - MAC地址

    /usr/bin/python macaddr = '00:16:3E:00:69:0D' prefix = macaddr[:-2] last_two = macaddr[-2:] last_two_int

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    Python剩余内存

    /usr/bin/python with open('/proc/meminfo') as fd:     for line in fd:         if line.startswith('MemTotal 说明: 1、with open('/proc/meminfo') as fd: 和 fd=open('/proc/meminfo') 执行的结果一样,都是遍历文件;前者只有在Python 2.6 及后版本才有

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    需求: 需要一个文件的行数. 讨论: 最简单的办法是把文件读入一个大的列表中,然后列表的长度.如果文件的路径是以参数的形式filepath传递的,那么只用一行代码就可以完成我们的需求了: count = len(open(filepath 当 外部系提供行数的方法时,你可以使用它们(通过os.popen),如unix的wc - l.当然,通过自己的程序来完成会更简单,快捷和通用.你可以假设大多数的文本文件都有合理的大小,所以把它们一次读入内存中处理是可行的 第三种方法的核心思想是缓存中回车换行字符的个数.这可能最不容易直接想到的方法,也是最不通用的方法,但它可能是最快的方法. 测量代码的性能是很重要的,Python标准库也提供了timeit来实现这些工作.我建议你使用timeit,而不是像我在本节的那样,自己写测试代码,我写的代码是好几年前的事情了,现在既然有了timeit

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