有没有办法使用numpy.percentile函数来计算加权百分位数?还是有人知道替代的python函数来计算加权百分位数?
谢谢!
不幸的是,numpy并没有为所有功能内置加权函数,但是,您始终可以将某些东西放在一起。
def weight_array(ar, weights):
zipped = zip(ar, weights)
weighted = []
for a, w in zipped:
for j in range(w):
weighted.append(a)
return weighted
np.percentile(weight_array(ar, weights), 25)
我使用的是ElasticSearch 2.3.3,我有以下聚合: 为了更好地理解,我在字段名中添加了后缀,它告诉字段映射: _i=整数 _l=long(时间戳) 聚合响应是: 我的问题是聚合,有时具有的值,因为父聚合有0个匹配的文档,然后的结果将始终在“asc”和“desc”顺序上垫底。 我尝试在聚合中添加,但它仍然返回一个。 你能帮我按中位数时间对我的桶进行排序吗,当它“asc”排序值将排在第一
我正在用Spring Boot2编写一个应用程序。我的方法试图产生价值,直到价值是唯一的。每个唯一生成的值都被添加到缓存中。一般来说,它应该在第一次尝试时生成值,但是应用程序运行得越多,生成的值就有越多的机会出现重复,并且需要再次生成。 我想有度量,显示值的百分位数。 假设我的代码如下: 我使用千分尺,但不知道我应该从什么开始。因为为了计算百分位数,我需要存储的不是单个值,而是值的数组
问题内容: NumPy / SciPy或相关库中是否有类似Matlab的函数? 以供参考。Procrustes分析的目的是对齐2组点(换句话说,是2个形状),以通过消除缩放,平移和旋转扭曲分量来最小化它们之间的平方距离。 Matlab中的示例: NumPy中的相同任务: 注意:我只对对齐的形状感兴趣,因为平方误差(在Matlab代码中可变)很容易从2个形状中计算出来。 问题答案: 我不知道Pyth
问题内容: 我正在尝试使用数组切片来反转NumPy数组的一部分。例如,如果我的数组是 那我就可以切片b 这是原始数组的视图。我想要的是部分反转的视图,例如 如果您不完全了解NumPy的设计方式,则会遇到性能问题,因此,我希望避免使用“花哨的”索引。 问题答案: 如果您不喜欢指数下跌
本文向大家介绍numpy np.newaxis 的实用分享,包括了numpy np.newaxis 的实用分享的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 如下所示: np.newaxis 在使用和功能上等价于 None,其实就是 None 的一个别名。 1. np.newaxis 的实用 2. 索引多维数组的某一列时返回的是一个行向量 如果我索引多维数组的某一列时,返回的仍然是列的结构,一种正确的索
主要内容:bitwise_and(),bitwise_or(),Invert(),left_shift(),right_shift()本节重点讲解 NumPy 的位运算,NumPy 中提供了以下按位运算函数: numpy按位运算函数 序号 函数 位运算符 描述说明 1 bitwise_and & 计算数组元素之间的按位与运算。 2 bitwise_or | 计算数组元素之间的按位或运算。 3 invert ~ 计算数组元素之间的按位取反运算。 4 left_shift << 将二进制数的位数向左