python多维数组分位数的求取方式

(编辑:jimmy 日期: 2024/9/24 浏览:2)

在python中计算一个多维数组的任意百分比分位数,只需用np.percentile即可,十分方便

import numpy as np
a = [154, 400, 1124, 82, 94, 108]
print np.percentile(a,95) # gives the 95th percentile

补充拓展:如何解决hive同时计算多个分位数的问题

众所周知,原生hive没有计算中位数的函数(有的平台会有),只有计算分位数的函数percentile

在数据量不大的时候,速度尚可。但是数据量一上来之后,完全计算不出来。

那么如何解决这个问题呢,我们可以使用 row_number() over()通过两次排序来解决同时计算多个分位数,速度飞快。

比如我们需要计算mkt_mcc_storeidx表下以mkt_label,mccgroup,month分组,value_mccgroup的分位数

第一步:利用row_number() over()给value_mccgroup在分组里排序,记录下排名

python多维数组分位数的求取方式

第二步:计算mkt_label,mccgroup,month分组下的数据总数

python多维数组分位数的求取方式

第三步:join前两步的结果,取rank=你需要计算的分位数位置,想计算多少个分位数就计算多少个

python多维数组分位数的求取方式

第四步:再排一次序,这次数据量就已经少了很多了,毕竟每组里面只有几个数据,记录排名

python多维数组分位数的求取方式

第五步:得到具体的分位数

python多维数组分位数的求取方式

第六步:行转成列,所有分位数计算完毕

python多维数组分位数的求取方式

后来查看了下SQL代码的执行树,发现percentile利用了map来存数据,怪不得这么耗内存,其实时间久并不是算的时间久,是因为内存不够了,系统一直在回收内存

python多维数组分位数的求取方式

而rank over 仅仅就是个排序而已

python多维数组分位数的求取方式

以上这篇python多维数组分位数的求取方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

一句话新闻

一文看懂荣耀MagicBook Pro 16
荣耀猎人回归!七大亮点看懂不只是轻薄本,更是游戏本的MagicBook Pro 16.
人们对于笔记本电脑有一个固有印象:要么轻薄但性能一般,要么性能强劲但笨重臃肿。然而,今年荣耀新推出的MagicBook Pro 16刷新了人们的认知——发布会上,荣耀宣布猎人游戏本正式回归,称其继承了荣耀 HUNTER 基因,并自信地为其打出“轻薄本,更是游戏本”的口号。
众所周知,寻求轻薄本的用户普遍更看重便携性、外观造型、静谧性和打字办公等用机体验,而寻求游戏本的用户则普遍更看重硬件配置、性能释放等硬核指标。把两个看似难以相干的产品融合到一起,我们不禁对它产生了强烈的好奇:作为代表荣耀猎人游戏本的跨界新物种,它究竟做了哪些平衡以兼顾不同人群的各类需求呢?