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使用Numpy验证Google GRE的随机选择算法

最近在读《SRE Google运维解密》第20章提到数据中心内部服务器的负载均衡方法，文章对比了几种负载均衡的算法，其中随机选择算法，非常适合用 Numpy 模拟并且用 Matplotlib 画图，下面是我的代码...： # 使用 numpy 模拟 GRE 中的随机选择算法，并使用 pyplot绘图 import numpy as np from numpy import random r = random.randint...np.arange(1,301) plt.bar(x,height) plt.axis([0,301,0,280]) plt.grid(True) plt.title("75%子集，225个后端") 整个模拟的思路就是首先随机生成一个二维数组...我按照三个参数模拟了一下，感觉随机选择算法不管子集的大小如何，负载的情况都不是很均衡。子集小的情况下，能够偏出平均值50%，子集大的时候（75％）仍能偏出平均值15%左右。 ? ? ?...参考资料： 1、SRE Google 运维解密 2、Python中plt.hist参数详解 3、Matplotlib 4、彻底解决matplotlib中文乱码问题 5、numpy中的随机数模块

1.2K20

高效数据处理的Python Numpy条件索引方法

与传统的按位置索引不同，条件索引基于逻辑表达式选择数组中的元素。条件索引在数据筛选、过滤、替换等操作中极为常用。 条件索引的基本应用 假设有一个数组，想要从中提取所有大于某个值的元素。...这种组合条件可以根据不同需求灵活地选择数组中的元素。 条件索引的高级应用 除了基本的筛选操作，Numpy的条件索引还可以用于修改数组中的元素。...这种基于条件的元素修改在数据清洗和处理过程中非常有用。 条件赋值和np.where np.where是Numpy中的一个强大函数，基于条件来进行选择操作。...> 5, 1, 0) print("条件赋值后的数组：", result) 在这里，np.where根据条件arr > 5来决定数组中每个位置的值。...使用条件arr_2d > 5提取了数组中所有大于5的元素。结果是一个一维数组，其中包含了满足条件的所有元素。 基于条件索引选择行或列 有时，需要基于某些条件来选择多维数组中的特定行或列。

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    【NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

    python之Numpy学习 NumPy 数组过滤 从现有数组中取出一些元素并从中创建新数组称为过滤（filtering）。 在 NumPy 中，我们使用布尔索引列表来过滤数组。...布尔索引列表是与数组中的索引相对应的布尔值列表。 如果索引处的值为 True，则该元素包含在过滤后的数组中；如果索引处的值为 False，则该元素将从过滤后的数组中排除。...创建过滤器数组 在上例中，我们对 True 和 False 值进行了硬编码，但通常的用途是根据条件创建过滤器数组。...] print(filter_arr) print(newarr) NumPy 中的随机数 什么是随机数？...实例 生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数： from numpy import random x = random.rand() print(x) 生成随机数组 在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组

    1.8K10

    numpy中的索引技巧详解

    numpy中数组的索引非常灵活且强大，基本的操作技巧有以下几种 1....2 两个中括号的写法本质是分成了两步，第一步先根据第一个中括号中的下标提取对应的行，返回值为一个一维数组，第二步对第一步提取出的一维数组进行访问，因为产生了临时数组，效率会低一些。...花式索引 花式索引，本质是根据下标的集合，即索引数组来提取子集，与切片的区别在于，花式索引可以提取非连续的元素，用法如下 >>> a = numpy.arange(6) >>> a array([0,...1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) # 根据索引数组中的下标提取对应的行 >>> a[[1, 0]] array([[3, 4, 5],...布尔索引 布尔索引本质是根据一个布尔数组来提取子集，用法如下 >>> a = numpy.arange(6) >>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) # 一维数组 >>> a >

    2.4K20

    Numpy中的索引与排序

    花哨的索引探索花哨的索引组合索引Example:选择随机点利用花哨索引修改值数组排序Numpy中的快速排序:np.sort,np.argsort部分排序:分割 花哨的索引 花哨的索引和前面那些简单的索引非常类似...# 利用花哨索引随机选择20个不重复的索引值 indices = np.random.choice(X.shape[], , replace=False) indices array([, , , ,...另一个可以实现该功能的类似方法是通用函数中的 reduceat() 函数， 你可以在 NumPy 文档中找到关于该函数的更多信息。...数组排序 例如， 一个简单的选择排序重复寻找列表中的最小值， 并且不断交换直到列表是有序的。...可以在 Python 中仅用几行代码来实现： # 用Python代码实现选择排序 import numpy as np def selection_sort(x): for i in range

    2.9K20

    初探Numpy中的花式索引

    前言 Numpy中对数组索引的方式有很多（为了方便介绍文中的数组如不加特殊说明指的都是Numpy中的ndarry数组），比如： 基本索引：通过单个整数值来索引数组 import numpy as np...a 什么是花式索引？ 花式索引（Fancy indexing）是指利用整数数组进行索引，这里的整数数组可以是Numpy数组也可以是Python中列表、元组等可迭代类型。...花式索引根据索引整型数组的值作为目标数组的某个轴的下标来取值。...下面先来利用一维数组来举例，花式索引利用整数数组来索引，那么就先来一个整数数组，这里的整数数组可以为Numpy数组以及Python中可迭代类型，这里为了方便使用Python中的list列表。...； 由于二维数组的两个轴都被索引了，所以此时的下标和上面的稍有不同，对于[0, 2]和[1, 2]两个整数数组来说，相应的下标先在第一个整数数组中选择0，然后再在第二个整数数组中选择1，即为arr2d[

    2.8K20

    多选择条件下的建索引规则 顶

    一般来说，SQL语句where选择条件下有两种情况，1,、等值查询，2、范围查询。 基本原则，不要有两个及以上的范围查询，如果有确定范围可以用in ()来替代。...InnoDB的任何二级索引会自带主键索引，所以主键索引不用写进联合索引中。...已经建了一个比较全的联合索引时，为避免重复建索引，SQL where语句中可以带入索引中有的字段，比如索引为(sex,country,region,city,age),当你的查询时不是所有字段都要where...范围查询的字段，放在联合索引的最后，只能有一个。 索引中的字段在select中和where中都生效。 另外，用explain+SQL语句\G可以看到很多有用的信息，比如是全表扫描还是通过索引。...查询出上百万行数据的排序，order by后面的字段放在索引中，这个没什么好说的，而且该字段最好出现在where语句中，方法同上。

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    MYSQL 查询条件的函数不要乱用, 与随机函数怎么走索引

    偶然想起一事，具体的人和场景就不提了，事情是一条语句，明明是很简单的一句话，有索引，验证也是很快了，但只要在程序里面就慢的要死。后来发现是在语句后面使用了某函数，造成了问题。...”创建索引，并且查询，OK 一定是走索引的。...下面的语句目的是随机的选择一个数来匹配rand_table 中的一个字段， select * from rand_table where msg_code = floor(rand()*1000);...那到底是怎么产生这个问题的，MYSQL 的在查询中，由于后面的函数rand() 是一个随机的函数，他反馈的也是一个随机的值，相关的对比不是获得了值后进行查询而是每一行都需要和随机值对比，虽然随机值在对比的时候应该是一致的...，的确不确定的数值在MYSQL 中是要进行全表扫描的， 2 类似这样的问题，可以采用在写一个函数，并且将其确定化来满足这样的需求，同时也满足MYSQL 查询优化器选择索引的可能性。

    2K10

    如何随机选择vcf文件中的变异位点

    现在做群体基因组的论文大部分会公开自己论文分析中的变异检测结果，通常是vcf文件，我们自己可以把vcf文件下载下来试着复现论文中的内容，有时候vcf文件过大，每一步处理起来都会花费比较长的时间。...有时候就想把这个vcf文件缩小，随机选择一部分。 查了一下，没有找到现成的工具或者脚本。尝试自己写脚本，没有思路。...这个函数随机生成一个小于1的数，如果我们想要随机取vcf文件中的10%，就设置random.random()条件就输出行。最后输出的行就是所有的行的10%左右。...当然不是完全精确的10%。如果想要每次都输出相同的内容，就设置随机数种子 random.seed(123)。...随机数种子 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记

    1K10

    Python选择结构中多条件测试的简化写法

    问题描述：输入一个包含若干整数的列表，如果列表中所有数字都大于5就输出字符串ALL，如果有多于一半数字大于5就输出字符串HALF，如果所有数字都不大于5就输出字符串NO。...再读一遍上面的题目，然后自己尝试着写一写，跳过下面的内容，到文末看一下参考代码，和自己的对比对比。 参考代码1： ? 参考代码2： ? 参考代码3： ? 参考代码4： ?...思考题： 1）尝试分析上面几种代码思路的效率。...2）如果问题退化为“如果所有数字都大于5就输出ALL”，也就是给定的多个条件都满足才执行特定任务，否则什么也不做；或者问题退化为“如果所有数字都不大于5就输出NO”，也就是给定的多个条件都不满足就执行特定任务...上面哪种写法的代码更简洁一些？

    1.5K30

    Rafy 中的 Linq 查询支持（根据聚合子条件查询聚合父）

    为了提高开发者的易用性，Rafy 领域实体框架在很早开始就已经支持使用 Linq 语法来查询实体了。但是只支持了一些简单的、常用的条件查询，支持的力度很有限。...支持两个属性条件间的连接条件：&&、||。 支持引用查询。即间接使用引用实体的属性来进行查询，在生成 Sql 语句时，将会生成 INNER JOIN 语句，连接上这些被使用的引用实体对应的表。...聚合查询 聚合查询的功能是，开发者可以通过定义聚合子的属性的条件，来查询聚合父。这是本次升级的重点。...例如，书籍管理系统中，Book （书）为聚合根，它拥有 Chapter （章）作为它的聚合子实体，而 Chapter 下则还有 Section（节）。...[Name] ASC 查询每个章的名字必须满足某条件的所有书籍。

    4.2K70

    条件语言模型中的OOD检测与选择性生成

    条件语言模型中的OOD检测与选择性生成 论文链接：https://arxiv.org/abs/2209.15558 作者单位：Google Research，CMU 背景 OOD现象和OOD检测在分类任务中已经被广泛研究...太低的输入，模型拒绝输出 在conditional language model（CLM）任务（主要是summarization，translation）中，而由于language generation...本文的主要贡献： 提出一中轻量的、准确的基于CLM的embedding的OOD检测方法 发现perplexity（ppx）不适合作为OOD检测和文本生成质量评估的指标 提出了一套用于OOD检测和selective...generation的评测框架 CLM中的OOD detection 如果直接套用classification任务中使用MSP作为OOD score的话，那么对于NLG问题我们就应该采用perplexity...---- Key takeaways: 在生成模型中，ppx无论是作为OOD detection还是quality evaluation都是不太好的选择 基于模型的extracted feature来做

    1.9K20

    SQL 中判断条件的先后顺序，会引起索引失效么？

    factory go create table dbo.workflow ( flowid int, flowamount int, flowcount int ) go 先回答第一个问题，判断条件的顺序会影响索引使用吗...很明显，都会走索引 idx(b,a) 这种模式，与 b 在前和 a 在前无关。优化器可以优化这部分表达式的重组。 但，是不是所有条件表达式都没有先后顺序要求呢？...这里优化器提示（绿色字体部分），建立一个相等判断条件的索引在前，非等判断字段在后的索引 (flowid,flowamount)。...所以本质上，索引结构中字段先后不受制于查询中相等判断条件表达式字段的顺序，而受制于非等条件判断表达式。即非等判断字段（flowamount>39）需要放在相等判断字段(flowid=1)的后面。...在上面的示例中，建立 index(flowamount,flowid) 的索引，那么对应到要解决的问题，便是 where flowid = 1 会走 index(flowamount,flowid)的索引吗

    1K20

    SQL 中判断条件的先后顺序，会引起索引失效么？

    factory go create table dbo.workflow ( flowid int, flowamount int, flowcount int ) go 先回答第一个问题，判断条件的顺序会影响索引使用吗...很明显，都会走索引 idx(b,a) 这种模式，与 b 在前和 a 在前无关。优化器可以优化这部分表达式的重组。 但，是不是所有条件表达式都没有先后顺序要求呢？...这里优化器提示（绿色字体部分），建立一个相等判断条件的索引在前，非等判断字段在后的索引 (flowid,flowamount)。...所以本质上，索引结构中字段先后不受制于查询中相等判断条件表达式字段的顺序，而受制于非等条件判断表达式。即非等判断字段（flowamount>39）需要放在相等判断字段(flowid=1)的后面。...在上面的示例中，建立 index(flowamount,flowid) 的索引，那么对应到要解决的问题，便是 where flowid = 1 会走 index(flowamount,flowid)的索引吗

    1.8K10

    Viterbi(维特比)算法在CRF(条件随机场)中是如何起作用的？

    首先，让我们简单回顾一下BERT和CRF在命名实体识别中各自的作用： 命名实体识别中，BERT负责学习输入句子中每个字和符号到对应的实体标签的规律，而CRF负责学习相邻实体标签之间的转移规则。...crf选择了一种称为维特比的算法来求解此类问题。...但是在实际实现的时候，一般会在计算各层的最优候选连线的时候，就记录下前继连线的概率和，并记录下对应的状态节点索引(这里将已经计算出的结果记录下来供后续使用的方式，就是维特比算法被称为动态规划算法的原因)...还记得上一篇文章介绍条件随机场(CRF)的时候提到，条件随机场其实是给定了观测序列的马尔可夫随机场，在一阶马尔可夫模型中，定义了以下三个概念： 状态集合Q，对应到上面的例子就是： {B-P, I-P,...状态转移概率矩阵A： [kaolq4aqne.png] CRF中给定了观测序列做为先验条件，对应到上面的例子就是： [c9noizge4r.png] 其中的概率数值同样是随便假设的，为了方便举例。

    1.7K00

    Viterbi(维特比)算法在CRF(条件随机场)中是如何起作用的？

    首先，让我们简单回顾一下BERT和CRF在命名实体识别中各自的作用： 命名实体识别中，BERT负责学习输入句子中每个字和符号到对应的实体标签的规律，而CRF负责学习相邻实体标签之间的转移规则。...crf选择了一种称为维特比的算法来求解此类问题。...但是在实际实现的时候，一般会在计算各层的最优候选连线的时候，就记录下前继连线的概率和，并记录下对应的状态节点索引(这里将已经计算出的结果记录下来供后续使用的方式，就是维特比算法被称为动态规划算法的原因)...还记得上一篇文章介绍条件随机场(CRF)的时候提到，条件随机场其实是给定了观测序列的马尔可夫随机场，在一阶马尔可夫模型中，定义了以下三个概念： 状态集合Q，对应到上面的例子就是： {B-P, I-P,...CRF中给定了观测序列做为先验条件，对应到上面的例子就是： ? 其中的概率数值同样是随便假设的，为了方便举例。

    1.5K50

    MySQL中MyISAM和InnoDB的索引方式以及区别与选择

    2、B-Tree数据结构 这点从磁盘读写上给出解释，磁盘顺序读写时才能达到其宣传的数值(fio可以进行简单的读写测试)，因为随机读写，机械磁盘需要旋转及寻道时间，哪怕是ssd，随机读写也需要寻址时间；那么如果将索引...4: 像innodb中,主键的索引结构中,既存储了主键值,又存储了行数据,这种结构称为”聚簇索引” 下图说明了 InnoDB聚集索引的实现方式，同时也体现了一张 innoDB表的结构，可以看到...，InnoDB 中，主键索引和数据是一体的，没有分开。...可以有目的性地选择聚集索引，比如一个邮件表，可以选择用户ID来聚集数据，这样只需要从磁盘读取较少并且连续的数据页就能获得某个id的用户全部的邮件，避免了读取分散页时所耗费的随机I/O。...3、该如何选用两个存储引擎呢 此处参考链接：MySQL中MyISAM与InnoDB区别及选择 因为MyISAM相对简单所以在效率上要优于InnoDB.如果系统读多，写少。对原子性要求低。

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    MySQL中MyISAM和InnoDB的索引方式以及区别与选择

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