## 为了将测量深度与IQ的流速测量结合起来 ## ＃＃我们需要插值测量深度到每分钟，因为深度是偏移。然后我们就可以连接这些数据。我们将使用线性插值。...NSE 是归一化统计量，用于评估相对于测量数据方差的相对残差方差，计算公式如下： 其中 是观察到的排放量的平均值， 是 t时刻的估计流量量，Qt 是 t时刻观察到的流量。...nRMSE 是一个基于百分比的指标，用于描述预测和测量的排放值之间的差异： 其中 其中 Qt 是在时间 t 观察到的流量， 是 t 时刻的估计排放量，n是样本数， 和 是观察到的最大和最小排放量...产生的 nRMSE 计算是一个百分比值。 结果 站点 基于探索性分析，为站点制定了两条评级曲线。评级曲线周期为2020-03-03至2020-11-30和2020-12-01至2021-01-31。...低流量下观测值和预测值之间的巨大差异可归因于具有极快的水流高度变化（\> 1.5 英尺/小时）的事件，参数估计难以拟合（图 5 ）。其余评级曲线的拟合优度指标有所下降，但仍表明性能良好（表 4）。
summarise()：汇总对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强summary(test)#区分base包里的summary和dplyr包里的summarise函数summarise(test..., mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差# 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差...Sepal.Length的平均值和标准差## mean(Sepal.Length) sd(Sepal.Length)##1 5.916667 0.8084965# 先按照...Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差 group_by(test, Species)## # A tibble: 6 × 5## # Groups: Species...值dplyr处理关系数据即将2个表进行连接,演示数据来自生信星球1.內连inner_join,取交集2.左连left_join3.全连full_join4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join5
在R语言中，实现方差分析主要涉及到以下步骤：数据导入数据清洗ANOVA计算结果解析ANOVA评估首先，你需要一个数据集，其中包含至少一个分类变量（通常是因子类型）和一个或多个数值型变量。...()等函数）或进行变量选择（使用子集选择或dplyr包的select()函数）。...= "A")#%>% #dplyr::mutate(Test = "test")head(data_drop)数据平均值和其他指标data %>% group_by(D) %>% summarise...；Mean Sq列是平方和的平均值，通过将平方和除以每个参数的自由度来计算；F value列是F检验的检验统计量。这是每个自变量的均方除以残差的均方。...F值越大，自变量引起的变化越有可能是真实的，而不是偶然的； Pr(>F)列是F统计量的p值。这表明，如果组均值之间没有差异的原假设成立，那么从检验中计算出的F值发生的概率大小。
类似，小时数据每10分钟进行一次快照，类似如下结构： ? 天数据每1小时进行一次快照，类似如下结构： ?...关于统计部分有一点说明，一般耗时统计有最大，最小和平均值，而通常99%(即99%的请求耗时都低于此数值)的请求的耗时情况才能反映真实响应情况。...例如某次耗时为18ms，首先找到它所属的区间，即归属于[16~20]ms之间，对应的数组下标为12。 根据第一步找到的数组下标12，获取对应的计数数组下标12。...由于上面的耗时数据天然就是排好序的，可以很容易计算99%、90%、平均耗时等数据了。...机器统计 关于集群状况收集主要采用了将nmon自动放置到/tmp目录，定时采用ssh连接到机器执行nmon命令，解析返回的数据，然后进行存储。 上面这些工作就为监控和预警奠定了坚实的数据基础。
当涉及到训练时间序列模型时，通常会使用以下时间特征: 小时、星期、月、周或年中的一天 将时间戳列转换为这些类型的特性是相当容易的。...，其最终目标是使用过去的数据预测未来的消耗，因此这是一个很好的用例。...从某种意义上说，每个小时都有自己的范畴。 放大该数据集的特定部分就可以展示这一点。全天都有明确的消费模式——使用量在同一时间(下午5 - 6点)达到峰值，在早上5 - 7点达到最低。...我们需要的编码不是将日期时间值转换为分类特征(就像我们使用one-hot编码一样)，而是将它们转换为数值特征，其中一些值更接近(例如12AM和1AM)，而其他值则更远(例如12AM和12PM)。...最后对计算结果进行sin和cos，得到单位圆上实际的x和y坐标值。这些值总是在-1到1之间。
今天的任务是学习R包。以dplyr包的安装加载和使用为例进行学习，因为R包之间的使用是相通的，掌握了一个，后面的可以通过具体代码的学习进行使用。...dplyr这个包我以前没有接触过，从这个入手，又能学习到新东西真不错。一、软件的安装镜像设置就是为了加快R包的安装下载速度，节约时间。...二、dplyr五个基础函数2.1mutate(),新增列test 数据直接使用内置数，据集iris的简化版，test是内置数据集的1/...2.5summarise()：汇总summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差...的镜像设置，练习了dplyr的使用。
编一程序每个月根据每个月上网时间计算上网费用，计算方法如下： 要求当输入每月上网小时数,显示该月总的上网费用(6分) 10.神州行用户无月租费，话费每分钟0.6元，全球通用户月租费...50元，话费每分钟0. 4元。...从键盘输入10个整数，统计其中正数、负数和零的个数，并在屏幕上输出。 15、编程序实现求1-200之间的所有数的乘积并输出。 16. 从键盘上输入10个数，求其平均值。...输入一个3*3矩阵,求出其转置矩阵,并求出两个矩阵的和. 29、从键盘输入10名学生的成绩数据，按成绩从高到低的顺序排列并输出。（提示：用数组存放成绩数据） 30....2）编写排序函数，使用数组名做函数参数，实现对该成绩的排序。
对于 nuScenes 数据集，我们在波士顿和新加坡收集了大约15小时的驾驶数据。...给定上述计算的激光雷达到自我帧变换，我们就可以计算摄像机到自我帧变换和由此产生的外部参数。 雷达 我们把雷达安装在水平位置。然后我们通过在城市环境中驾驶来收集雷达测量数据。...传感器同步 为了在激光雷达和相机之间实现良好的跨模态数据对齐，当顶部激光雷达扫过相机的视野中心时，相机的曝光被触发。图像的时间戳是曝光触发时间; 激光雷达扫描的时间戳是当前激光雷达帧完全旋转的时间。...考虑到相机的曝光时间几乎是瞬间的，这种方法通常产生良好的数据对齐。请注意，相机运行在 12Hz，而激光雷达运行在 20Hz。...在匹配过程中，所有 TP 指标都使用2m 中心距离的阈值计算，并且它们都被设计为正标量。 匹配和评分分别发生在每个类别，每个指标是每个达到的召回水平超过10% 的累积平均值的平均值。
使用一个包，是需要先安装再加载，才能使用包里的函数。...")#安装R包`library(dplyr)#`加载函数dplyr五个基础函数test 数据直接使用内置数据集iris的简化版1.mutate...5.summarise()：汇总summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差图片92df4aeb915...Sepal.Length的平均值和标准差图片dplyr两个实用技能1：管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)（加载任意一个tidyverse包即可用管道符号）图片2：count统计某列的...unique值count(test,Species)图片dplyr处理关系数据
#汇总summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差# 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length...的平均值和标准差group_by(test, Species)summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)...(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))#计算#count统计某列的唯一值count(test,Species)5.dplyr处理关系数据#将2个表进行连接内连接:一个新数据框...我们使用 by 参数告诉 dplyr 哪个变量是键：x 的x表的所记录anti_joinanti_join(x =x, y =y, by = 'key')#简单合并:bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数
R的内置数据，test dplyr包不仅可以对单个表格进行操作，也可以对双表格进行操作。...dplyr包有很多函数，为了防止dplyr包中的函数名与其他函数产生冲突，使用时前面加上“包名::”dplyr五个基础函数mutate(),新增列select(),按列筛选按列号筛选注意筛选内容与表格内容的统一...summarise()：汇总，对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length...的平均值和标准差eg:先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species)summarise(group_by(test, Species...包即可用管道符号）count统计某列的unique值dplyr处理关系数据即将2个表进行连接內连inner_join,取交集左连left_join全连full_join半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录
") 加载 library和require 使用一个R包需先安装再加载 library(dplyr）dplyr五个基础函数mutate(),新增列——mutate(test, new = Sepal.Length...*Sepal.Width)要修改的数据框的名称将创建的新变量的名称将分配给新变量的值select()按列筛选select(test,1)#筛选test中的第一列select(test,c(1,5))#筛选...))#用desc从大到小summarise()：汇总summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))mean（）计算平均值sd（）计算标准差group_by...Sepal.Length的平均值和标准差并汇总dplyr两个实用技能管道操作 %>% —— 相当于将左边的作为右边函数的第一个参数，快捷键: ctrl+shift+M（不管用——改为Ctrl＋a） test...,Species)dplyr处理关系数据（将2个表进行连接）內连inner_join,取交集——inner_join(test1, test2, by = "x")左连left_join——left_join
目录 第二章（pandas） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（1） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（2） Python从零开始第三章数据处理与分析...python中的dplyr（3） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（4） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（5） ==========...summarize_each()函数 summarize_each(function_list, *columns)更常用，它可以比较方便的计算数据框中的列的一些属性。...335 327.0 336.0 5 336 334.0 337.0 between（） 函数 between函数检查值是否在两个给定的范围之间...979 3 334 1313 4 335 1648 5 336 1984 cummean() 函数 cummean() 函数计算列的累积平均值
Day6-2023.12.02学习R包-dplyr是R中用来进行数据操作的一个包,提供了一些功能强大，易于使用的函数，这些函数对于数据探索分析和数据操作而言非常实用，dplyr主要用于数据清理，包括重命名...")或者 BiocManager::install(“包”)安装包library(dplyr) 加载包 library函数是加载和使用R语言中的函数库和扩展包二、dplyr的五个基础函数mutate(...summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) 计算Sepal.Length的平均值和标准差group_by(test, Species)...按照Species分组summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))计算每组Sepal.Length的平均值和标准差三...、dpylr的两个实用技能管道操作符：管道符 %>% ，符号左侧表示数据的输入，右侧表示下游数据处理环节count统计某列的unique值四、dplyr处理关系数据（即将2个表进行连接）1.內连inner_join
dplyr是一个在R语言中非常流行的数据处理包，它提供了许多功能强大且易于使用的函数，包括 select、 filter、mutate、arrange和summarize 等。...这些功能使得dplyr成为数据清洗、处理和分析的首选包。...(dplyr) 二、首先创建示例数据框 仍直接使用内置数据集iris，并简化 test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] 三、dplyr基础函数 1、filter()筛选行...(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) # 计算Sepal.Length的平均值和标准差 # 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length...的平均值和标准差 group_by(test, Species) summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length
#取决于你要安装的包存在于CRAN网站还是Biocductor，可以在歌搜到install.packages("dplyr")library(dplyr) #在使用前需要调取‘dplyr’包dplyr...包的使用> test mutate(test,new= Sepal.Length * Sepal.Width) #新增加列 Sepal.Length...unique值 Species n1 setosa 22 versicolor 23 virginica 2> #dplyr处理关系数据> ## 将两个表进行连接> test1 的所有记录 x y1 a 12 c 33 d 4> #合并数据框> test1 数据框的行相同 x y z1 1 10 1002 2 20 2003 3 30 3004 4 40 400
注意： 对于早期版本的OpenTSDB，新数据点的实际时间戳将是时间间隔范围中每个数据点的时间戳的平均值。...在4至5 UTC之间的所有数据点将在4 AM桶中收尾。如果以1小时的间隔查询一天的数据降采样，则将会收到24个数据点（假设所有24小时都有数据）。 ...使用“0all-”间隔时，查询的开始时间将成为结果的时间戳。 归一化（标准化）对于常见查询非常有效，例如将一天的数据降采样到1分钟或1小时。...给定36分钟的时间间隔以及我们上面的示例，时间间隔为2160000毫秒，结果为时间戳1388549520或04:12:00 UTC。所有在04:12与04:48之间的数据点将收尾在一个桶中。...例如，如果一个序列的以间隔每分钟从t0到t0+6m写入数据，但由于某种原因源在t0+3m未能写入数据，只有5个值将被序列化时，用户可能希望有6个值。
窗口操作可以用于实时计算和流式处理场景，用于处理无界数据流并生成实时的计算结果。 窗口操作的作用是对无界数据流进行有限范围的计算。由于无界数据流是无限的，无法在有限的时间内对其进行完整的计算。...窗口操作的使用场景包括： 实时统计：窗口操作可以用于实时统计数据流的特定时间段内的计数、求和、平均值等聚合操作。例如，可以使用窗口操作计算每分钟的用户访问量、每小时的销售额等实时指标。...例如，可以使用窗口操作计算每个用户在过去一小时内的购买记录，然后根据购买记录生成实时的推荐结果。 实时报警：窗口操作可以用于实时监控数据流并触发报警。...例如，可以使用窗口操作计算每分钟的异常事件数量，如果数量超过阈值，则触发实时报警。 下面是一个使用Java代码示例，演示如何在Flink中使用窗口操作进行实时统计。...首先，将数据流按照页面进行分组，然后使用1分钟的滚动窗口进行统计。在窗口操作中，使用自定义的WindowFunction对窗口内的数据进行计算，统计每个页面的访问次数。最后，将统计结果打印出来。
Crond服务会定期（默认每分钟检查一次）检查系统中是否有要执行的任务工作，如果有，便会根据其预先设定的定时任务规则自动执行该定时任务工作，这个crond定时任务服务就相当于我们平时早起使用的闹钟一样。...程序文件：程序代码组成，但是没有在计算机内执行。...当前没有执行 进程：所谓的进程就是计算机中正在执行的程序 守护程序或守护进程：守护进程就是一种运行的程序 crontab -l用来查看定时任务信息 下面是定时任务的使用指定格式： # Example...在每天的8点到18点之间，每隔2小时的 半点时刻执行/scripts/oldboy.sh ④30 21 * * * /application/apache/bin/apachectl graceful...-07/1 * * * /application/apache/bin/apachectl graceful 每天的23点与0-7点之间每分钟重启一次apache ⑩ 00 11 * 4 1-3 /application
如果想要处理已有的实际数据，可以从使用pandas read_csv将文件读入数据帧开始，但是我们将从处理生成的数据开始。...df[df.index.day == 2] } 顶部是这样的: 我们还可以通过数据帧的索引直接调用要查看的日期： df['2018-01-03'] } 在特定日期之间选择数据如何df['2018-01-...04':'2018-01-06'] } 我们已经填充的基本数据帧为我们提供了每小时频率的数据，但是我们可以以不同的频率对数据重新采样，并指定我们希望如何计算新采样频率的汇总统计。...我们可以按照下面的示例，以日频率而不是小时频率，获取数据的最小值、最大值、平均值、总和等，其中我们计算数据的日平均值： df.resample('D').mean() } 窗口统计数据，比如滚动平均值或滚动和呢...3、丢失的数据可能经常发生-确保您记录了您的清洁规则，并且考虑到不回填您在采样时无法获得的信息。 4、请记住，当您对数据重新取样或填写缺少的值时，您将丢失有关原始数据集的一定数量的信息。
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