python多维数组分位数的求取方式

(编辑:jimmy 日期: 2024/11/14 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
高通与谷歌联手!首款骁龙PC优化Chrome浏览器发布
高通和谷歌日前宣布,推出首次面向搭载骁龙的Windows PC的优化版Chrome浏览器。
在对骁龙X Elite参考设计的初步测试中,全新的Chrome浏览器在Speedometer 2.1基准测试中实现了显著的性能提升。
预计在2024年年中之前,搭载骁龙X Elite计算平台的PC将面世。该浏览器的提前问世,有助于骁龙PC问世就获得满血表现。
谷歌高级副总裁Hiroshi Lockheimer表示,此次与高通的合作将有助于确保Chrome用户在当前ARM兼容的PC上获得最佳的浏览体验。