首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Apache Math从数据集生成分布

Apache Math 是一个 Java 库,提供了许多数学工具和统计功能。要从数据集生成分布,你可以使用 Apache Math 中的 Frequency 类来计算数据集中各个元素的频率,或者使用 EmpiricalDistribution 类来创建一个经验分布。

以下是一个简单的示例,展示了如何使用 Apache Math 从数据集生成分布:

  1. 首先,确保你已经将 Apache Math 添加到项目的依赖中。如果你使用 Maven,可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖:
代码语言:javascript
复制
<dependency>
  <groupId>org.apache.commons</groupId>
  <artifactId>commons-math3</artifactId>
  <version>3.6.1</version>
</dependency>
  1. 然后,你可以使用以下代码从数据集生成分布:
代码语言:javascript
复制
import org.apache.commons.math3.stat.Frequency;
import org.apache.commons.math3.stat.descriptive.DescriptiveStatistics;
import org.apache.commons.math3.distribution.EmpiricalDistribution;

import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

public class DistributionExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个数据集
        List<Double> dataset = Arrays.asList(1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0);

        // 使用 Frequency 类计算频率分布
        Frequency frequency = new Frequency();
        for (Double value : dataset) {
            frequency.addValue(value);
        }

        // 打印频率分布
        for (Double value : frequency.getUniqueValues()) {
            System.out.println("Value: " + value + ", Frequency: " + frequency.getCount(value));
        }

        // 使用 EmpiricalDistribution 类创建经验分布
        EmpiricalDistribution empiricalDistribution = new EmpiricalDistribution(dataset.size());
        for (Double value : dataset) {
            empiricalDistribution.addValue(value);
        }

        // 打印经验分布的分位数
        DescriptiveStatistics descriptiveStatistics = empiricalDistribution.getSampleStats();
        System.out.println("Mean: " + descriptiveStatistics.getMean());
        System.out.println("Median: " + empiricalDistribution.getQuantile(0.5));
        System.out.println("Standard Deviation: " + descriptiveStatistics.getStandardDeviation());
    }
}

这个示例首先创建了一个包含 10 个数据点的数据集。然后,它使用 Frequency 类计算数据集中各个元素的频率,并打印结果。接下来,它使用 EmpiricalDistribution 类创建一个经验分布,并打印均值、中位数和标准差等统计信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

MOG:利用能量模型生成数据分布外的分子

编译 | 董靖鑫 审稿 | 张翔 今天给大家介绍的是ICLR 2022 under review的一项有关分子生成的研究。作者提出的模型MOG利用能量模型生成数据分布外的分子。...目前的学习分布的深度模型最大的问题在于它们仅能有限地学习数据分布生成的分子与训练高度相似。...而利用强化学习或蒙特卡洛这种不需要从真实数据中采样的模型可能带来其他问题,如训练时间长、对平衡探索和利用敏感、较大的方差,以及缺乏已知分布的信息。...总体结果表明能量增强策略更有利于训练分子中产生不同的分子。 (2)FREED不直接训练分子采样,在ZINC250k数据上的新颖度很低,因为它的片段词汇表是数据集中提取的。...GCPN既没有直接训练分子采样,也不使用片段词汇表,这能解释其具有相当高的新颖性的表现。MOG方法优于GCPN方法,证明了利用已知分布知识生成分布外分子的有效性。

43020

数据】深度学习数据”开始

数字0~9,图片大小是28*28,训练数据包含 60000个样本,测试数据包含10000个样本,示例图如下。 ?...cifar10被适时地整理出来,这也是一个只用于分类的数据,是tiny数据的子集。后者是通过选取wordnet中的关键词,google,flick等搜索引擎中爬取,去重得来。...12年最后一届比赛将数据增加到11,530张图,27,450个目标框标注,6,929个分割标注,07年和12年的数据,各自仍然被广泛使用。 ? 07年开始引进了图像分割的标注和人体布局的标注。...开始的开始,imagenet是一个连经费都申请不到的整理数据的项目,为很多研究者们不耻,但科技公司的竞赛热情以及数据史无前例的多样性,让陷身于过拟合的算法,数据本身看到了新的出路,之后的故事大家也就都知道了...第三个问题精确定位,我们可以看下面的instance segmention的标注结果,非常精确,而定位的边框也是该掩膜生成,非常准确。 ?

1.5K20
  • 分布式弹性数据(上)

    因此,很多研究人员试图提出一个新的分布式存储方案,不仅保持之前系统的稳定、错误恢复和扩展性,还要尽可能减少磁盘 I/O 操作。...一个可行的设想就是在分布式内存中,存储中间计算结果,因为对内存的读写操作速度远快于硬盘。 而 RDD 就是一个基于分布式内存的数据抽象,它不仅仅支持基于工作的应用,同时具有数据流模型的特点。...在物理存储中,每个分区指向一个存放在内存或者硬盘中的数据块(Block),而这些数据块是独立的,它们可以被存放在系统中的不同节点。 所以,RDD 只是抽象意义的数据集合,分区内部并不会存储具体的数据。...试想,在 一个有N步的计算模型中,如果记载第 N 步输出 RDD 的节点发生故障,数据丢失,我们可以第 N-1 步的 RDD 出发,再次计算,从无需重复整个 N 步的计算过程。...这样的容错特性也是 RDD 为什么是一个 “弹性” 的数据的原因之一。 并行操作 由于单个 RDD 的分区特性,使得它天然支持并行操作,即不同节点上的数据可以被分别处理,然后产生一个新的 RDD。

    59420

    3.2 弹性分布数据

    3.2 弹性分布数据 本节简单介绍RDD,并介绍RDD与分布式共享内存的异同。...3.2.1 RDD简介 在集群背后,有一个非常重要的分布数据架构,即弹性分布数据(resilient distributed dataset,RDD),它是逻辑集中的实体,在集群中的多台机器上进行了数据分区...进行这样的细分是由于不同的数据类型处理思想不太一样,同时有些算子是不同的。 3.2.3 Spark的数据存储 Spark数据存储的核心是弹性分布数据(RDD)。...本书会在后面章节具体介绍数据管理的底层实现细节。 如果是HDFS等外部存储作为输入数据源,数据按照HDFS中的数据分布策略进行数据分区,HDFS中的一个Block对应Spark的一个分区。...[插图] 图3-3 Spark算子和数据空间 1)输入:在Spark程序运行中,数据外部数据空间(如分布式存储:textFile读取HDFS等,parallelize方法输入Scala集合或数据)输入

    1.1K100

    1.4 弹性分布数据

    Spark大数据分析实战 1.4 弹性分布数据 本节将介绍弹性分布数据RDD。...Spark是一个分布式计算框架,而RDD是其对分布式内存数据的抽象,可以认为RDD就是Spark分布式算法的数据结构,而RDD之上的操作是Spark分布式算法的核心原语,由数据结构和原语设计上层算法。...1.4.1 RDD简介 在集群背后,有一个非常重要的分布数据架构,即弹性分布数据(Resilient Distributed Dataset,RDD)。...3)通过parallelize或makeRDD将单机数据创建为分布式RDD。...·输入:在Spark程序运行中,数据外部数据空间(例如,HDFS、Scala集合或数据)输入到Spark,数据就进入了Spark运行时数据空间,会转化为Spark中的数据块,通过BlockManager

    78680

    分布式弹性数据(下)

    如前文所说,Spark 不需要将每个中间计算结果进行数据复制以防数据丢失,因为每一步产生的 RDD 里都会存储它的依赖关系,即它是通过哪个 RDD 经过哪个转换操作得到的。...这很容易理解,因为map是将分区里的每一个元素通过计算转化为另一个元素,一个分区里的数据不会跑到两个不同的分区。...相反,宽依赖需要所有的父分区都是可用的,可能还需要调用类似 MapReduce 之类的操作进行跨节点传递 (2)失败恢复的角度考虑,窄依赖的失败恢复更有效,因为它只需要重新计算丢失的父分区即可,而宽依赖牵涉到...而检查点(Checkpoint)的引入,就是为了优化这些情况下的数据恢复。...同时,给它新建一个依赖于CheckpointRDD 的依赖关系,CheckpointRDD 可以用来硬盘中读取 RDD 和生成新的分区信息。

    39520

    Apache SeaTunnel 分布数据集成平台

    SeaTunnel 是一个非常好用的、超高性能的、分布数据集成平台,架构于 Apache Spark 和 Apache Flink 之上,实现海量数据的实时同步与转换。...2021 年 12 月,SeaTunnel 正式通过世界顶级开源组织 Apache 软件基金会的投票决议,以全票通过的优秀表现正式成为 Apache 孵化器项目,成为 Apache 基金会中第一个诞生自中国的数据集成平台项目...目标 SeaTunnel 尽所能为您解决海量数据同步中可能遇到的问题: 使用 Spark、Flink 作为底层数据同步引擎使其具备分布式执行能力,提高数据同步的吞吐性能; 集成多种能力缩减 Spark、...特性 数据集成平台要围绕解决海量数据同步这一目标进行,核心理念是保持海量数据能快速同步的同时还能保持数据的一致性,具体到 Apache SeaTunnel 来说,Apache SeaTunnel 具有以下核心特性...腾讯云:将业务服务的各种日志收集到 Apache Kafka 中,通过 Seatunnel 消费和提取 Apache Kafka 中的部分数据,然后存储到 Clickhouse 中。

    4.5K31

    车牌识别(1)-车牌数据生成

    上次提到最近做车牌识别,模型训练出来的正确率很高,但放到真实场景里面,识别率勉强及格,究其原因还是缺少真实环境数据。...车牌涉及个人隐私,也无法大量采集到,国内有一个公开的就是中科大的CCPD车牌数据,但车牌基本都是皖A打头的,因为采集地点在合肥。...基于这个原因,训练的车牌数据只好自己生成,和大家分享一下这个生成思路, 第一步是先要随机生成一些车牌号 "京", "沪", "津", "渝", "冀", "晋", "蒙", "辽", "吉", "黑"...第二步找一张完整的车牌背景图,上面没文字,通过PIL库的draw函数把对应的文字按照车牌标准写到这张车牌背景图 第三步增加旋转、扭曲、高斯模糊等渲染车牌图像,最后把处理后的车牌融入到一张背景图上得到车牌数据

    2.1K20

    scikit-learn生成数据

    生成数据 为了方便用户学习机器学习和数据挖掘的方法,机器学习库scikit-learn的数据模块sklearn.datasets提供了20个样本生成函数,为分类、聚类、回归、主成分分析等各种机器学习方法生成模拟的样本集...2类样本')#添加标题 plt.show() 双圆形数据生成 sklearn.datasets.make_circles(n_samples=100, shuffle=True, noise=None..., random_state=None, factor=0.8) 双圆形数据生成生成两个同心圆并叠加噪声的二元分类样本集。...访问内部数据 scikit-learn的datasets模块自带了一些数据,包括鸢尾花数据、波士顿房价数据、红酒数据、糖尿病数据、乳腺癌数据等。...由于事先不知道数据的内容,可以通过打印该数据的对象名字来观察数据的全部内容,查看其data,target,feature_names等内容,属性,以及数据的介绍等。

    70520

    学界 | 生成的图像数据效果不好?也许你需要考虑内容分布的差异

    生成数据的方法也有严重的问题,那就是生成数据和真实数据数据分布之间会有差异,这些差异限制了生成数据方法的效果。 ?...以往的图像生成方法只能覆盖有限的场景、有限的物体、有限的变化,对真实世界物体的多变性和属性的分布刻画不足;而且作者们提出,以KITTI数据为例,它的数据是在德国采集的,但也许别的研究人员使用这个数据集训练的系统是想要在日本使用的...Meta-Sim 生成数据能够缩小真实和生成数据之间的分布,而且能为下游任务进行优化 所以在论文《Meta-Sim: Learning to Generate Synthetic Datasets》...中,作者们旗帜鲜明地提出,他们的研究目标是自动生成大规模标注数据,而且这个数据是对下游任务有帮助的(数据集中的内容分布能够符合目标使用场景)。...作者们接着用神经网络对数据生成器进行参数化,使得它能够学会修改场景内容分布概率中获得的场景结构图的属性,以便减小图像引擎输出的图像和目标数据分布之间的差异。

    53310

    数据难找?GAN生成你想要的数据!!!

    )和判别网络D(Discriminator)不断博弈,进而使G学习到数据分布,如果用到图片生成上,则训练完成后,G可以从一段随机数中生成逼真的图像。...GANs更模糊 相比VAE, GANs没有变分下界,如果鉴别器训练良好,那么生成器可以完美的学习到训练样本的分布.换句话说,GANs是渐进一致的,但是VAE是有偏差的 GAN应用到一些场景上,比如图片风格迁移...10.GAN的经典案例:生成手写数字图片 源码和数据获取方式在下方 有py格式和ipynb格式两种(代码是一样的) 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created...tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)#学习速率 discriminator_opt=tf.keras.optimizers.Adam(1e-4) EPOCHS=500 noise_dim=100 #长度为100的随机向量生成手写数据...= plt.figure(figsize=(4,4)) for i in range(pre_images.shape[0]): plt.subplot(4,4,i+1) #1

    3.7K31

    Spark RDD 分布式弹性数据

    Spark RDD 分布式弹性数据 rdd是一种弹性分布式的数据,它代表着不可变的数据元素,可以被分区并行处理。 rdd是一个粗粒度的数据生成方式和流转迭代计算方式的描述。...它可以通过稳定的存储器或者其他RDD生成,它并不需要急着进行转换,只需要在特定的rdd进行一次性的数据的迭代流转。rdd记录着自己的依赖关系,以防在数据丢失时可以通过“血缘”关系再次生成数据。...由于数据抽象的统一,从而可以将不同的计算过程组合起来进行统一的 DAG 调度。 基于内存。...ParallelCollectionRDD Untitled.png 图中看出,通过sparkContext的parallelize集合生成RDD, 生成的是ParallelCollectionRDD...(minSize, Math.min(goalSize, blockSize)); } textFile 是HDFS分布式文件系统的所有节点上读取数据,返回Strings的RDD。

    36920

    中国GDP空间分布公里网格数据

    中国GDP空间分布公里网格数据是在全国分县GDP统计数据的基础上,考虑人类活动密切相关的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度数据与GDP的空间互动规律,通过空间插值生成的空间格网数据。...该数据反映了GDP数据在全国范围内的详细空间分布状况,数据为1Km栅格数据,每个栅格代表该网格范围(1平方公里)内的GDP总产值,单位为万元/平方千米。...中国GDP空间分布公里网格数据基于全国分县GDP统计数据,综合考虑了土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度等多因素,并利用多因子权重分配法将以行政区为基本统计单元的GDP数据展布到栅格单元上,从而实现了...该数据包括1995年至2019年6个时间段的数据,每个栅格代表1平方公里范围内的GDP总产值,单位为万元/平方千米。...: 徐新良.中国GDP空间分布公里网格数据.资源环境科学数据注册与出版系统

    32610

    TensorFlow TFRecord数据生成与显示

    TFRecords文件中读取数据, 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。...将图片形式的数据生成单个TFRecord 在本地磁盘下建立一个路径用于存放图片: ?...利用下列代码将图片生成为一个TFRecord数据: import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot...将图片形式的数据生成多个TFRecord 当图片数据量很大时也可以生成多个TFRecord文件,根据TensorFlow官方的建议,一个TFRecord文件最好包含1024个左右的图片,我们可以根据一个文件内的图片个数控制最后的文件个数...将单个TFRecord类型数据显示为图片 上面提到了,TFRecord类型是一个包含了图片数据和标签的合集,那么当我们生成了一个TFRecord文件后如何查看图片数据和标签是否匹配?

    6.7K145

    Spark初识-弹性分布数据RDD

    Spark 的核心是建立在统一的抽象弹性分布数据(Resiliennt Distributed Datasets,RDD)之上的,这使得 Spark 的各个组件可以无缝地进行集成,能够在同一个应用程序中完成大数据处理...一、RDD概念 RDD 是 Spark 提供的最重要的抽象概念,它是一种有容错机制的特殊数据集合,可以分布在集群的结点上,以函数式操作集合的方式进行各种并行操作。...通俗点来讲,可以将 RDD 理解为一个分布式对象集合,本质上是一个只读的分区记录集合。每个 RDD 可以分成多个分区,每个分区就是一个数据片段。...RDD的每次转换都会生成一个新的RDD,所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。...作用:完成Stage的划分 Stage的划分: spark划分stage的整体思路是:后往前推,遇到宽依赖就断开,划分为一个stage;遇到窄依赖就将这个RDD加入该stage中。

    39210

    数据开发:Apache Kafka分布式流式系统

    今天的大数据开发分享,我们就主要来讲讲Apache Kafka分布式流式系统。 关于Apache Kafka 本质上来说,Apache Kafka不是消息中间件的一种实现,它只是一种分布式流式系统。...Kafka也提供流式API用于实时的流处理以及连接器API用来更容易的和各种数据源集成。...相应的,Kafka按照类别存储记录,并且把这种类别称为主题。 Kafka为每个主题维护一个消息分区日志。每个分区都是由有序的不可变的记录序列组成,并且消息都是连续的被追加在尾部。...由于消费者维护自己的分区偏移,所以他们可以选择持久订阅或者临时订阅,持久订阅在重启之后不会丢失偏移而临时订阅在重启之后会丢失偏移并且每次重启之后都会分区中最新的记录开始读取。...关于大数据开发,Apache Kafka分布式流式系统,以上就为大家做了简单的介绍了。Kafka对实时消息流的处理,尤其是大规模实时消息流的处理,是具备显著优势的,掌握Kafka在学习当中非常重要。

    71000

    GEE数据——全球日光日照地图分布数据

    日光地图分布数据 在社区和专业地图绘制者的支持下,Daylight 是全球开放地图数据的完整分发版。...日光地图发行版将包括一个新的数据,该数据由矢量化的土地覆盖物特征组成,这些特征来自欧洲空间局的 2020 年世界覆盖物(10 米)栅格。...该数据覆盖全球,适用于最大 1:100 万(缩放级别 8)的地图。 Daylight Map Distribution(DMD)数据是一个包含有关地球表面日照分布的信息的数据。...科学家可以利用这一数据来分析全球不同地区的日照分布情况,研究气候变化对日照的影响,并预测未来的气候模式。 此外,DMD数据也对城市规划和建筑设计具有重要意义。...数据集结构 数据发布由团队定期创建,并将相应纳入 GEE 数据

    54210
    领券