ElasticSearch 如何使用 TDigest 算法计算亿级数据的百分位数？ 大家好，我是历小冰。...百分位数 ElasticSearch 可以使用 percentiles 来分析指定字段的百分位数，具体请求如下所示，分析 logs 索引下的 latency 字段的百分位数，也就是计算网站请求的延迟百分位数...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。...因此，percentiles 使用 TDigest 算法，它是一种近似算法，对不同百分位数的计算精确度不同，较为极端的百分位数范围更加准确，比如说 1% 或 99% 的百分位要比 50% 的百分位要准确...image.png 当 ElasticSearch 处理一个数据集时，就是不断将数据集中的数据通过调用 add 函数加入到质心数中，然后统计完毕后，调用其 quantile 来计算百分位数。
百分位数 ElasticSearch 可以使用 percentiles 来分析指定字段的百分位数，具体请求如下所示，分析 logs 索引下的 latency 字段的百分位数，也就是计算网站请求的延迟百分位数...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。...因此，percentiles 使用 TDigest 算法，它是一种近似算法，对不同百分位数的计算精确度不同，较为极端的百分位数范围更加准确，比如说 1% 或 99% 的百分位要比 50% 的百分位要准确...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。...当 ElasticSearch 处理一个数据集时，就是不断将数据集中的数据通过调用 add 函数加入到质心数中，然后统计完毕后，调用其 quantile 来计算百分位数。
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步 1.普通正态分布转换标准正态分布公式...我们知道正态分布是由两个参数 μ \mu μ与 σ \sigma σ确定的。...=1 μ=0,σ=1的标准正态分布(standard normal distribution)。...又假设成年男性的身高服从正态分布 X ∼ N ( 170 , 6 2 ) X \sim N(170, 6^2) X∼N(170,62)，求问车门的高度 h h h为多少?...于是，x在10与14之间的概率等价于标准正态分布中0与2之间的概率。
python正态分布中的normal函数 概念 1、正态分布又名高斯分布，是人们最常用的描述连续型随机变量的概率分布。...在金融学研究中，收益率等变量的分布假定为正态分布或者对数正态分布(取对数后服从正态分布)。因为形状的原因，正态分布曲线也被经常称为钟形曲线。...正态分布随机数的生成函数是normal() 2、语法为： normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数loc：表示正态分布的均值 参数scale：表示正态分布的标准差...，默认为1 参数size：表示生成随机数的数量 实例 # 生成五个标准正态分布随机数 Norm = np.random.normal(size=5) # 求生成的正态分布随机数的密度值 stats.norm.pdf...(Norm) # 求生成的正态分布随机数的累积密度值 stats.norm.cdf(Norm) 以上就是python正态分布中normal函数的介绍，希望对大家有所帮助。
本系列文章的主要目的是结合 R 和 Python 两种语言的代码来理解统计分析中的一些概念和方法。 主要是理解相关数学概念，不偏倚语言。...使用函数 qnorm 可以回答一个问题: 标准正态分布中的某个分位数对应的 x 是多少？或者说一般正态分布的某个分位数对应的 Z-score （标准化后的 x）是多少？...比如 1 百分位数、5 百分位数、50 百分位数、95 百分位数、99 百分位数、100 百分位数对应的 x 分别为多少？...0.79, 0.81, 0.83, 0.85, 0.87, 0.89, 0.91, 0.93, 0.95, 0.97, 0.99]) 我们可以使用 stats.norm.ppf 函数来计算正态分布的百分位数...如 95 百分位数可以如下计算， norm.ppf(0.95, loc=0, scale=1) 1.6448536269514722 参见下图，密度函数的蓝色部分面积为 0.05。 ?
python保留两位小数： In [1]: a = 5.026 In [2]: b = 5.000 In [3]: round(a,2) Out[3]: 5.03 In [4]: round(b...Decimal('5.00') 这里有三种方法， round(a,2) ‘%.2f’ % a Decimal(‘5.000’).quantize(Decimal(‘0.00’)) 当需要输出的结果要求有两位小数的时候...，字符串形式的：’%.2f’ % a 方式最好，其次用Decimal。...需要注意的： 可以传递给Decimal整型或者字符串参数，但不能是浮点数据，因为浮点数据本身就不准确。 Decimal还可以用来限定数据的总位数。
概况 上a分位点是指在概率分布中，从右侧起的a百分位处的点。具体来说，对于一个随机变量X的概率密度函数，其上a分位点是使得该点及其右侧区域的概率为a的值。...具体实现可以使用Python中的np.percentile (a, q)函数，其中参数a是需要进行计算的数据列名，参数q是取分位点的百分比（0-100之间的数字），并且可以通过设置interpolation...总结来说，上α分位点的计算步骤包括数据排序、计算位置数、向下取整以及提取分位点。 寻找 如何在不同类型的概率分布中找到上a分位点？ 在不同类型的概率分布中找到上α分位点的方法取决于具体的分布类型。...分位数在统计学和经济学中有广泛的应用场合。例如，在房价数据分析中，可以通过计算不同分位数来了解房价的分布特征和市场趋势。 在金融领域，分位数常用于评估投资组合的风险。...这些分位数可以用于估计非抽样统计中的参数，如中位数、众数等。 延伸 在统计假设检验中，如何确定上a分位点的显著性水平？
这里，分享一下常用GWAS软件，比如GAPIT，GEMMA，GCTA是如何计算显著SNP解释百分比（PVE）的。 1....GEMMA如何计算PVE，GCTA如何计算PVE，EMMA如何计算PVE的各种问题，可以休矣。...讨论 读到此，你是否有一种豁然开朗的感觉，GWAS分析中显著SNP如何计算解释百分比（PVE）的相关问题，终于解决了。...另外，从理论上来说，PVE的上限是遗传力（h2），比如GEMMA的结果中：给出的PVE是所有SNP的PVE之和，从算法上来说，就是Va/(Va+Ve)，就是遗传力。...最后，如果想要更严谨的计算多个SNP的解释百分比，或者一个区段内显著SNP的解释百分比（PVE），可以将该区段作为随机因子，在LMM模型中估算其方差组分，然后计算Vsnp/Vtotal的比值，这应该会降低假阳性
在 Python 中，可以轻松地从函数中返回一个列表。可以将列表直接作为返回值，通过 return 语句将其返回。...2、解决方案问题的原因在于startNewGame函数没有正确地返回列表变量。...print() time.sleep(1) print("inputPHFirstToy") print() return MFCreatePH这样，就可以成功地将列表变量从startNewGame...注意事项函数可以返回任意类型的数据，包括列表、字典、集合等。返回列表后可以在调用位置直接使用，例如 result[0] 访问第一个元素。...通过这种方式，Python 函数可以灵活地返回列表，便于数据处理和操作。
：分位数、中位数、众数等； 再者，就是今天要重点介绍的箱型图，如下图所示 待会要分享的Python程序就是对箱型图中上下边缘值的计算实现。...通过下图所示，可初步了解下正态分布图的分布状况。 图中所示的百分比即数据落入该区间内的概率大小，由图可见，在正负一倍的sigmam内，该区间的概率是最大的。...Q1(下四分位数) - 1.5IQR比较接近于正负3sigma的界限值，如下截图所示： 二、上面简单介绍了下正态分布及箱型图的知识，接下来就看如何用Python来实现大数据量的数据中上下边缘值的计算吧...，正常情况下应该是服从正态分布的，即落入正负3sigma的区间内，如果没有落入该区间程序则报警反馈页面数据展示异常） 以下是Python的代码实现： 该实现方法中共需要传递4个参数： (1)、indicators_path...：excel文件的路径 (2)、sheet_name：excel文件路径下对应的sheet的名称 (3)、all_data_list：数据列表，相当于Python中的list (4)、singal_data
数据流的中位数 思路：维护一个大顶堆和一个小顶堆； import heapq class MedianFinder(object): def __init__(self): ""
可以轻松地根据需要多次重新计算此模型，并从每次计算中获取结果……自动地，无需编程即可完成。在下一篇文章中，在如何使用Excel数据表创建蒙特卡罗模型和预测中会展示如何做到这一点。...那么，如何才能做到这一点呢？如何从正态分布中返回一个随机数？...因此，如果我们能弄清楚如何计算均值和标准差，就可以使用这个公式从正态分布中返回一个随机数： =NORM.INV(RAND(), Mean, standard_dev) 再看看图3所示的图表，浅蓝色区域在均值的每一侧显示一个标准偏差...用直方图检查结果 下面的两个图并不花哨，但它们讲述了在你创建Excel模型或预测时需要了解的事。 图4计算了上一个公式如何成功地从正态分布返回数字。...该图表很容易证明我们已经通过组合NORM.INV函数和RAND函数完成了我们想要的：我们现在有一种方法可以从正态分布中返回随机数。
常用的有一个分位数叫，百分位数，它是指如果将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。...QQ图是一种散点图，对应于正态分布的QQ图，就是由标准正态分布的分位数为横坐标，样本值为纵坐标的散点图（其他版本[2]，有将 (x-m)/std 作为纵坐标，那么正态分布得到的散点图是直线：y=x）。...---- 三、构建正态 QQ 图步骤[3] 首先，数据值经过排序； 累积分布值按照公式 (i– 0.5)/n 进行计算，其中字母 i 表示总数为 n 的值中的第 i 个值（累积分布值给出了某个特定值以下的值所占的数据比例...）； 累积分布图通过以比较方式绘制有序数据和累积分布值得到（如下图中左上角的图表所示）； 标准正态分布（平均值为 0 标准方差为 1 的高斯分布，如下图的中右上角的图表所示）的绘制过程与此相同； 生成这两个累积分布图后...---- 四、如何构建普通 QQ 图 普通 QQ 图用于评估两个数据集的分布的相似程度。这些图的创建和所述的正态 QQ 图的过程类似，不同之处在于第二个数据集不一定要服从正态分布，使用任何数据集均可。
在 Python 中，列表是一种非常常见且强大的数据类型。但有时候，我们需要从一个列表中删除特定元素，尤其是当这个元素出现多次时。...本文将介绍如何使用简单而又有效的方法，从 Python 列表中删除所有出现的元素。方法一：使用循环与条件语句删除元素第一种方法是使用循环和条件语句来删除列表中所有特定元素。...具体步骤如下：遍历列表中的每一个元素如果该元素等于待删除的元素，则删除该元素因为遍历过程中删除元素会导致索引产生变化，所以我们需要使用 while 循环来避免该问题最终，所有特定元素都会从列表中删除下面是代码示例...具体步骤如下：创建一个新列表，遍历旧列表中的每一个元素如果该元素不等于待删除的元素，则添加到新列表中最终，新列表中不会包含任何待删除的元素下面是代码示例：def remove_all(lst, item...结论本文介绍了两种简单而有效的方法，帮助 Python 开发人员从列表中删除所有特定元素。使用循环和条件语句的方法虽然简单易懂，但是性能相对较低。使用列表推导式的方法则更加高效。
0; while (n) { CountSetBits += n & 1; n >>= 1; } return CountSetBits; } 本质上就是计算...n中1的和，就是位数了
均值计算公式 中位数 中位数不易受到异常值的影响。 相对位置的度量 百分位数 百分位数 百分位数将所有观测值分成100份，反映的是一个数据在所有观测值中的相对位置。...比如，在某次考试中，某位考生取得了70分，他的成绩如何并不容易知道，但是如果知道70分对应的是第90百分位数，我们就能知道大约90%的学生的考分比他低，而约10%的学生考分比他高。...如何计算第p百分位数？ Step1：将所有观测值从小到大排列。 Step2：计算i = (p/100)n p是所求的百分位数的位置，n是项数。...如何求四分位数？ 四分位数是特殊的百分位数，因此，计算百分位数的方法可以直接用来计算四分位数。 注：四分位数位置的确定方法有几种，每种方法得到的结果会略有差异，但不会很大。...a = np.random.randn(100) # 从标准正态分布中随机抽取了100个数值 s = pd.Series(a) # 用 Matplotlib 画直方图 plt.hist(s)
有时候，我们要从一段很长的 URL 里面提取出域名。...但如果我给出的 URL 没有带 https://，这段代码的结果就有问题。 而且，有些域名可能有三级、四级域名，例如：blog.exercise.kingname.com.cn。...还有一些人的需求可能只需要域名中的名字，例如kingname.info只要kingname，google.com.hk只要google。 对于这些需求，如果手动写规则来提取的话，会非常麻烦。...不过好在 Python 有一个第三方库已经解决了这个问题，这就是 tld。...我们先来安装它： python3 -m pip install tld 安装完成以后，我们来看看它的使用方法： >>> url = 'https://www.kingname.info/2020/10/
在之前的分享中我们已经有同学对《 如何从 0 到 1 搭建性能检测系统》 做了分享，这里就不再赘述，后面主要分享下数据分析以及修复优化工具两个模块。...区间模型 在算分模型中，我们根据指标的不同分位数标准来划分从优秀到较差的等级区间，这里采用指标不同分位数（25 百分位数、75 百分位数）的控制方法，同样也可以很明显的观察出 A、B 两个网站的指标所处区间...“百分位数：将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数，N% 位置的值称第 N 百分位数。...通过拉取的样本数据，百分位数计算可以通过 percentile.js 来进行，也可以在 Bigquery 中通过百分位数语法的 Sql 实现。...75 百分位数是对大多数的网站访问所设定的水平，在 CrUX 中，采用 75 百分位数和 25 百分位数的形式来对指标的阈值区间进行评判，这里是我们针对 LCP、FCP、TTI 指标设置的建议值。
java中如何获取一个正整数的位数？...String.valueOf(shu); //或使用：String s=Integer.toString(shu); int t=s.length(); System.out.println("你输入的数的位数为...：" + t); 计算各位的数字之和 import java.util.Scanner; /** * 计算数字的每一位之和 * @author haha * */ public class jisuanxinhao...，定义一个承接变量； int i = 0,sum=0;//初始化，拆分计算的整型数字 //循环操作计算累加 if (str.length() 的数字超出int范围 { while(...(num);//将数字转换为字符串 //System.out.println(str.length());//通过得到字符串的个数来获取计算数字的位数 } }
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（...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....其它GWAS分析软件如何计算PVE 我们知道，其它GWAS软件中是没有PVE的结果的，比如： GEMMA GCTA中的fast-GWA 下一节介绍一下如何用R语言进行演示MLM的PVE计算方法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
