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软件测试|Python科学计算神器numpy教程（三）

为什么要创建区间数组在数据分析和科学计算中，我们经常需要生成一系列特定范围内的连续数值。例如，我们可能需要生成从0到100的整数序列，或者在-1到1之间均匀分布的浮点数序列。...例如，np.linspace(0, 1, 5)将生成一个从0到1（包括0和1）的等间隔序列，长度为5，结果为[0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. ]使用logspace函数：logspace...(start, stop, num, base)函数可以生成从base的start次方到base的stop次方（包括start和stop）的对数间隔数值序列，序列的长度为num。...例如，np.logspace(0, 2, 5)将生成一个从100到102（包括100和102）的对数间隔序列，长度为5，结果为[ 1., 3.16227766, 10., 31.6227766, 100....]使用示例生成一个包含10个均匀分布的浮点数的数组：import numpy as nparr = np.linspace(0, 1, 10)print(arr)-------------------

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人员流动数据可视化建模

1、每月的离职率数据透视表 数据透视表选择的是离职人数和离职率，然后对数据透视表做数据透视图，在数据透视图的选择上选择了组合图。...0刻度对齐的原则是主坐标最大值，最小值和次坐标的最大值和最小值是等比的关系 在下面的这个组合图中，主坐标的最大值是14，最小值是 -7，次坐标的最大值是20%，次坐标的最小是 -10%，所以两个坐标是一个等比的关系...所以在做组合图的时候如果出现负值，你一定要关注两个坐标0刻度的对齐。 4、人员新进率 人员新进率和离职率类型，选择时间为行数据，在值上选择入职人数和新进率。...在第五节的人员流动数据分析逻辑中我们按照时间和部门的维度来进行数据的交互，在时间维度上，因为人员流动在分析的时候一般是按照月份来进行分析的，所有我们把时间拆分成“年”和“月” 鼠标点击透视表，在EXCEL...中点击数据透视表分析– 插入切片器 在切片器中选择 年 – 月 – 部门 选择切片器报表链接，选择命名的数据透视表 切片器关联了数据透视表后，我们就可以对于数据透视图和切片器进行排版，最后生成人员流程的数据仪表盘

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    【高并发】面试官：讲讲什么是缓存穿透？击穿？雪崩？如何解决？

    当第一次从数据库中查询出来的结果为空时，我们就将这个空对象加载到缓存，并设置合理的过期时间，这样，就能够在一定程度上保障后端数据库的安全。...第二种解决缓存穿透问题的解决方案：就是使用布隆过滤器，布隆过滤器可以针对大数据量的、有规律的键值进行处理。一条记录是不是存在，本质上是一个Bool值，只需要使用 1bit 就可以存储。...对于比较热点的数据，我们可以在缓存中设置这些数据永不过期；也可以在访问数据的时候，在缓存中更新这些数据的过期时间；如果是批量入库的缓存项，我们可以为这些缓存项分配比较合理的过期时间，避免同一时刻失效。...则能够有效的缓解大并发流量对数据库带来的巨大冲击。...另外，我们也可以通过数据预热的方式将可能大量访问的数据加载到缓存，在即将发生大并发访问的时候，提前手动触发加载不同的数据到缓存中，并为数据设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀，不至于在同一时刻全部失效

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    Python中NumPy简介及使用举例

    y = np.fromiter(it, dtype=float); print(y) # [0. 1. 2. 3. 4.] # arange函数返回ndarray对象，包含给定范围内的等间隔值 # numpy.arange...(start, stop, step, dtype), start起始值，默认为0;stop终止值，不包含; step间隔，默认为1 x = np.arange(4, dtype=float); print...= np.arange(10, 20, 2); print(x) # [10  12  14  16  18] # numpy.linspace，此函数类似于arange，在此函数中，指定了范围之间的均匀间隔数量...,该值包含于序列中;num,要生成的等间隔样例数量,默认为50; # endpoint,序列中是否包含stop值,默认为true;retstep,如果为true,返回样例,以及连续数字之间的步长 x =...  ,  1.25,  1.5 ,  1.75,  2.  ]), 0.25) # numpy.logspace,此函数返回ndarray对象,包含在对数刻度上均匀分布的数字.刻度的开始和结束端点是某个底数的幂

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    Python中NumPy简介及使用举例

    y = np.fromiter(it, dtype=float); print(y) # [0. 1. 2. 3. 4.] # arange函数返回ndarray对象，包含给定范围内的等间隔值 # numpy.arange...(start, stop, step, dtype), start起始值，默认为0;stop终止值，不包含; step间隔，默认为1 x = np.arange(4, dtype=float); print...= np.arange(10, 20, 2); print(x) # [10  12  14  16  18] # numpy.linspace，此函数类似于arange，在此函数中，指定了范围之间的均匀间隔数量...,该值包含于序列中;num,要生成的等间隔样例数量,默认为50; # endpoint,序列中是否包含stop值,默认为true;retstep,如果为true,返回样例,以及连续数字之间的步长 x =...  ,  1.25,  1.5 ,  1.75,  2.  ]), 0.25) # numpy.logspace,此函数返回ndarray对象,包含在对数刻度上均匀分布的数字.刻度的开始和结束端点是某个底数的幂

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    Python中NumPy简介及使用举例

    y = np.fromiter(it, dtype=float); print(y) # [0. 1. 2. 3. 4.] # arange函数返回ndarray对象，包含给定范围内的等间隔值 # numpy.arange...(start, stop, step, dtype), start起始值，默认为0;stop终止值，不包含; step间隔，默认为1 x = np.arange(4, dtype=float); print...= np.arange(10, 20, 2); print(x) # [10  12  14  16  18] # numpy.linspace，此函数类似于arange，在此函数中，指定了范围之间的均匀间隔数量...,该值包含于序列中;num,要生成的等间隔样例数量,默认为50; # endpoint,序列中是否包含stop值,默认为true;retstep,如果为true,返回样例,以及连续数字之间的步长 x =...  ,  1.25,  1.5 ,  1.75,  2.  ]), 0.25) # numpy.logspace,此函数返回ndarray对象,包含在对数刻度上均匀分布的数字.刻度的开始和结束端点是某个底数的幂

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    【数学建模】—【Python库】—【Numpy】—【学习】

    这是因为对数函数在零值处无定义，对数为负无穷（-inf）。 这些警告是由零值引起的，它们在对数运算中会导致无穷大的结果。这在NumPy中是一个正常的行为，提醒你注意输入数据中的零值。...如果你想避免这些警告，可以在计算对数之前，处理数组中的零值。你可以将零值替换为一个非常小的正数，例如 np.finfo(float).eps（浮点数的最小可表示正数），以避免这些警告。...如果两个数组在某个维度上的长度不同，但其中一个长度为1，则可以进行运算。 如果两个数组在任何一个维度上的长度都不相同且都不为1，则无法进行广播。...，其中x轴表示从0到10的均匀分布的数据，y轴表示sin(x)的值。...常用函数 NumPy提供了多种常用函数，如创建全零数组、全一数组、单位矩阵、随机数组，以及生成等差和等比数组的函数。这些函数简化了数组的生成过程。 10.

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    记录--Echart配置参数介绍

    非类目轴，包括时间，数值，对数轴，boundaryGap 是一个两个值的数组，分别表示数据最小值和最大值的延伸范围，可以直接设置数值或者相对的百分比，在设置 min 和 max 后无效 ['20%',...可以设置成特殊值 'dataMin'，此时取数据在该轴上的最小值作为最小刻度。不设置时会自动计算最小值保证坐标轴刻度的均匀分布。...可以设置成特殊值 'dataMax'，此时取数据在该轴上的最大值作为最大刻度。不设置时会自动计算最大值保证坐标轴刻度的均匀分布。...设置成 true 后坐标刻度不会强制包含零刻度。在双数值轴的散点图中比较有用。在设置 min 和 max 之后该配置项无效。...// 坐标轴刻度的显示间隔，在类目轴中有效。

    24310

    高并发下缓存穿透、击穿、雪崩问题的解决方案，落地到代码该如何实现？

    当第一次从数据库中查询出来的结果为空时，我们就将这个空对象加载到缓存，并设置合理的过期时间，这样，就能够在一定程度上保障后端数据库的安全。...第二种解决缓存穿透问题的解决方案：就是使用布隆过滤器，布隆过滤器可以针对大数据量的、有规律的键值进行处理。一条记录是不是存在，本质上是一个Bool值，只需要使用 1bit 就可以存储。...对于比较热点的数据，我们可以在缓存中设置这些数据永不过期；也可以在访问数据的时候，在缓存中更新这些数据的过期时间；如果是批量入库的缓存项，我们可以为这些缓存项分配比较合理的过期时间，避免同一时刻失效。...则能够有效的缓解大并发流量对数据库打来的巨大冲击。...另外，我们也可以通过数据预热的方式将可能大量访问的数据加载到缓存，在即将发生大并发访问的时候，提前手动触发加载不同的数据到缓存中，并为数据设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀，不至于在同一时刻全部失效

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    重磅开源：高并发下缓存穿透、击穿、雪崩问题的解决方案！

    当第一次从数据库中查询出来的结果为空时，我们就将这个空对象加载到缓存，并设置合理的过期时间，这样，就能够在一定程度上保障后端数据库的安全。...第二种解决缓存穿透问题的解决方案：就是使用布隆过滤器，布隆过滤器可以针对大数据量的、有规律的键值进行处理。一条记录是不是存在，本质上是一个Bool值，只需要使用 1bit 就可以存储。...对于比较热点的数据，我们可以在缓存中设置这些数据永不过期；也可以在访问数据的时候，在缓存中更新这些数据的过期时间；如果是批量入库的缓存项，我们可以为这些缓存项分配比较合理的过期时间，避免同一时刻失效。...则能够有效的缓解大并发流量对数据库打来的巨大冲击。...另外，我们也可以通过数据预热的方式将可能大量访问的数据加载到缓存，在即将发生大并发访问的时候，提前手动触发加载不同的数据到缓存中，并为数据设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀，不至于在同一时刻全部失效

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    就这？Redis持久化策略——RDB

    那么Redis在生成RDB文件的时候，会不会阻塞主线程呢？ 对此，Redis提供了两个命令来生成RDB，一个SAVE，另一个是BGSAVE。...，Redis进行数据恢复时至少能恢复到t1时刻的状态，t1时刻之后的数据可通过其他方式（如之后会介绍到的持久化的另一种方式AOF)进行补充，而其余3种数据对数据恢复没有任何实际意义。...操作系统是一切技术的基础，所有技术的革新都必须建立在操作系统支持的基础上 Redis主进程fork生成的子进程可以共享主进程的所有内存数据，fork并不会带来明显的性能开销，因为不会立刻对内存进行拷贝，...，BGSAVE命令就会被执行 服务器在900秒内，对数据进行了至少1次的修改 服务器在300秒内，对数据进行了至少10次修改 服务器在60秒内，对数据进行了至少10000次修改 举个例子，以下是Redis...计数器进行更新，批量操作按多次进行计数，如 redis> SADD fruits apple banana orange dirty计数器将会增加3 如上图所示，dirty计数器的值为101，表示Redis

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    基于信号量的生产消费模型

    本文来探讨另外一个问题，由于生产和消费线程执行的不确定性，会产生当生产线程t1时间投递任务到队列后，消费线程可能在t1+1左右时候才会开始消费其中的一个队列，也就是生产与消费之间会有1s时间的的间隔，那么有没有办法保证生产线程...image.png t1时刻生产线程投递一个元素分别到队列1，2，假如t1+0.001时刻投递元素到第3个队列，而消费线程正好在t1+0.0001时刻刚刚处理完队列3发现队列为空后就放弃当前1s的执行，...那么消费线程会在t1+0.0001+1时刻消费第一个队列的元素。...到这里生成线程明明是t1时刻放入元素到队列，而消费线程却在1s后才开始处理。 三、改进方案 消费线程在执行当前1s的任务时候如果发现当前队列为空，则去看下一个队列，直到有一个队列不为空为止。...而基于信号量的生成消费模型，使用通知等待，当元素生成后就通知消费者来消费，这在一定程度上减少了延迟。 作者：加多

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    Python Numpy包 常用函数总结

    ) : 同理  np.linspace（1,10,4）： 根据起止数据等间距地生成数组  np.linspace（1,10,4, endpoint = False）：endpoint 表示10是否作为生成的元素...生成  .swapaxes(ax1, ax2) : 将两个维度调换  .flatten() : 对数组进行降维，返回折叠后的一位数组  ·       数组的类型变换  数据类型的转换 ：a.astype...6]) ： a[起始编号：终止编号（不含）： 步长]  ·       多维数组索引  a = np.arange(24).reshape((2, 3, 4))  a[1, 2, 3] 表示 3个维度上的编号...  np.sqrt(a) : 计算各元素的平方根  np.square(a): 计算各元素的平方  np.log(a) np.log10(a) np.log2(a) : 计算各元素的自然对数、10、2为底的对数...·       numpy随机数函数  numpy 的random子库  rand(d0, d1, …,dn) : 各元素是[0, 1）的浮点数，服从均匀分布  randn(d0, d1, …,dn)：

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    Python之Numpy库常用函数大全（含注释）

    ) : 同理  np.linspace（1,10,4）： 根据起止数据等间距地生成数组  np.linspace（1,10,4, endpoint = False）：endpoint 表示10是否作为生成的元素...array([8, 6]) ： a[起始编号：终止编号（不含）： 步长]   - 多维数组索引  a = np.arange(24).reshape((2, 3, 4))  a[1, 2, 3] 表示 3个维度上的编号...  np.sqrt(a) : 计算各元素的平方根  np.square(a): 计算各元素的平方  np.log(a) np.log10(a) np.log2(a) : 计算各元素的自然对数、10、2为底的对数...- numpy随机数函数  numpy 的random子库  rand(d0, d1, …,dn) : 各元素是[0, 1）的浮点数，服从均匀分布  randn(d0, d1, …,dn)：标准正态分布...eg：   replace = False时，选取过的元素将不会再选取  uniform(low, high, size) : 产生均匀分布的数组，起始值为low，high为结束值，size为形状  normal

    1.7K20

    机器学习入门 12-2 信息熵

    np.linspace 生成一定范围内的 值。...这里需要注意，由于 函数在自变量为 0 的时候值为负无穷，因此 和 中的 和 都不能为 0，换句话说 不能取 0 和 1。...因此使用 np.linspace 生成范围在 均匀的 200 个点。 In[3]: p = np.linspace(0.01, 0.99, 200) 接下来就可以绘制函数图像了。...小结 通过前面的介绍理解了信息熵的概念，接下来回到前言中提到的两个问题，在每一个节点上都希望在某一个维度上基于某一个阈值进行划分。...接下来的任务就是要找到每一个节点上某一个维度上的某一个取值，根据这个维度上的这个取值对数据进行划分以后的信息熵是所有其它划分方式得到的信息熵中的最小值，称这样的划分是当前最好的划分方式。

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    一篇文章完全弄懂Logistic回归（含极大似然估计详细推导和实现代码）

    不均匀的样本分布会导致线性方程的参数产生偏移，导致阈值x1会向分布较分散的类别倾斜，造成比较严重的误差，如图： 在y = 1 的类别中出现了一个 x 值过大的点，导致分类的阈值从原本的 x1 移动到了...5到5之间生成1000个x值 x=np.linspace(-5,5,1000) # 对上述生成的1000个数循环用sigmoid公式求对应的y y=[1/(1+np.exp(-i)) for i in...x] plt.yticks([0,0.5,1.0],[0,0.5,1.0]) #用上述生成的1000个xy值对生成1000个点 plt.plot(x,y,color='darkblue') # plt.plot...， 的表达式如下： 再根据似然函数： 这里为了方便计算，我们对似然函数取对数（取对数并不影响我们找最大值）。...使用梯度上升更新参数 梯度上升跟梯度下降类似，都是通过梯度算子进行全局最小值（最大值）的搜索。

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