如何在引导cor.test kendall后找到分位数/p值
在进行cor.test kendall相关性检验后，可以通过以下步骤找到分位数和p值：
- 进行cor.test kendall检验后，会得到一个结果对象。假设该对象为result。
- 要找到分位数，可以使用result$statistic。这个值代表了检验统计量，可以根据具体需求选择相应的分位数。例如，如果想要找到95%的分位数，可以使用quantile(result$statistic, 0.95)。
- 要找到p值，可以使用result$p.value。这个值代表了相关性检验的显著性水平。一般来说，如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即认为两个变量之间存在显著相关性。
综上所述，通过cor.test kendall后，可以通过result$statistic找到分位数，通过result$p.value找到p值。
请注意，以上是一般的步骤，具体实现可能会因编程语言和工具的不同而有所差异。另外，腾讯云的相关产品和链接地址与此问题无关，因此不提供相关推荐。
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我正在使用R进行数据分析。我想要找到两个数值向量的自举相关性的分位数/p值。在计算了两个向量的相关性(method = kendall)之后，我引导函数。不知何故，查找分位数的函数不起作用 我使用的是马赛克包，并尝试了下面的分位数函数。两个向量的相关性测试和bootstrapping工作得很好，但我尝试的两个分位数函数都不起作用。下面是我的代码： #Score and Population are the vectors (both numeric), Index 2019 is the dataset I am analysing
##Correlation Kendall
cor.te
浏览 30提问于2019-08-24得票数 2
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我在for循环中对数据集执行cor.test，但我不知道如何从测试中提取估计和τ之类的信息。
在dataset中执行for循环之前，cor.test()函数按如下方式返回：
cor.test(armpit$Corynebacterium.1, armpit$Staphylococcus.1, alterantive="two-sided", method="kendall", exact=FALSE, continuity=TRUE)
下面是我执行for循环的代码。现在我想从我的测试中提取估计值和τ值。
for (i in 1:8) {
for (j in
浏览 5提问于2015-12-26得票数 2
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2回答
我试图计算数据帧中的两个数值列之间的相关性。下面是一个数据框架示例：
concentration <-(c(3, 8, 4, 7, 3, 1, 3, 3, 8, 6))
area <-c(0.5, 0.9, 0.3, 0.4, 0.5, 0.8, 0.9, 0.2, 0.7, 0.7)
area_type <-c("A", "B", "A", "B", "A", "B", "A", "B", "A", "B")
dat
浏览 2提问于2014-07-25得票数 2
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1回答
我看到了任何R函数与args函数的参数，如
args(cor)
function (x, y = NULL, use = "everything", method = c("pearson",
"kendall", "spearman"))
NULL
但是，无法看到cor.test的参数。参见此示例：
args(cor.test)
function (x, ...)
NULL
编辑的
然而，cor.test的论点是
cor.test(x, ...)
## Default S3 method:
cor.test(x,
浏览 2提问于2017-07-13得票数 0
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2回答
我用R来计算两个区间数据集(即波高和北大西洋涛动指数)之间的Spearman关联。
第一个问题:我说R把我的区间数据转换成排序数据，然后进行相关性，这是对的吗？
第二个问题:我收到以下警告：
在cor.test.default(hs，df$V1，method = "spearman")中:不能用领带计算精确的p-值
那么，我应该使用肯德尔关联而不是斯皮尔曼吗？或者在R中有一种可以处理关系的Spearman相关性选项？首先，我使用Spearman的原因是它不具有分布形状。
非常感谢！
浏览 1提问于2019-02-22得票数 0
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我有一本有54张工作表的Excel工作簿。每张表格代表一个国家，是一个17x11矩阵，其中行是年份，列是经济变量。
我可以使用readxl包将Excel工作簿带到R中。
sheet_list <- lapply(1:54, function(i) read_excel("FDI-vs-variables.xlsx", sheet = i, na="NA"))
我的数据现在以数据格式列表sheet_list的形式存在，其中每个数据文件表示我的工作簿的一个工作表。
接下来，我想在所有的工作表/数据文件中对我想要的两个变量进行相关测试。
例如，所有工作表/数据表
浏览 0提问于2019-03-18得票数 1
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2回答
我想计算多个变量之间的每日相关系数和p值。数据的分辨率为1小时，并测量了5个月。我的数据集如下所示：
DateTime Variable 1 Variable 2 Variable 3
[POSIXct] [num] [num] [num]
2019-05-01 00:45
2019-05-01 01:45
2019-05-01 02:45
2019-05-01 03:45
...
这里我想计算变量1和变量2之间的相关性，以及变量1和变量3之间的相关性。结果(相关系数和p值)应该存储在数据框中。
到
浏览 0提问于2021-03-23得票数 0
1回答
R中整数的相关性
、、、、
我有兴趣评估入学考试结果与第一学期考试结果之间的关系--这两个变量都是整数。我计算了这些的皮尔逊关联。
但是，由于我的变量是整数，散点点并不是真正分散的。
是否有更好的方法来计算和可视化相关性？或者其他衡量他们关系的标准？
，如果我的两个整数不是正常分布的，怎么办？
，这是一个问题，他们不是在相同的尺度? final表示为百分比，entrance_exam是一个测试分数从0-15。
test_data <- data.frame("entrance_exam" = sample(0:15,200,replace=T), "final" = sample(0
浏览 1提问于2019-02-28得票数 0
我目前正在阅读Efron的“bootstrap简介”一书，我现在集中在ABC置信区间第14章的章节中。为了实现这个方法，我发现在实现这个方法的引导包中，R中存在一个函数。
以下数据来自本书第180页。
A = c(48,36,20,29,42,42,20,42,22,41,45,14,6,0,33,28,34,4,32,24,47,41,24,26,30,41)
数据的平均值是：
mean(A)
[1] 29.65385
现在的引导包a非功能网页是，有一个玩具的例子。
书和函数的帮助都说θ函数必须以重采样的形式写成。
例如，和被写成：
theta <- function(p,x) {su
浏览 3提问于2022-03-18得票数 1
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2回答
我的情况是这样的：
Gene SAMPLE1 SAMPLE2
G1 0.33 0.21
G2 0.45 0.324
G3 0.765 0.654
G4 0.98 0.543
G5 0.565 0.13
G6 0.123 0.943
G7 0.321 0.572
.... ... ......
数据不是真实的数据。我需要:计算双边皮尔逊相关性检验的p值。
有谁
浏览 1提问于2012-10-26得票数 0
处理一个当前看起来像这样的报告：
5 - Kirk Korver, UMKC
15 - Kendall Anthony, Richmond
Players With 30:
41 - Matt Staff, Texas State
我想让它看起来像下面这样：
5 - Kirk Korver, UMKC
15 - Kendall Anthony, Richmond
Players With 30:
41 - Matt Staff, Texas State
*notice how the dashes are in line
pl/sql中有没有我可以使用的内置函数？
浏览 1提问于2012-11-30得票数 1
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1回答
R上相关系数的自举p值
、、、、
在R上，我用引导法得到了相关系数估计和置信区间。为了得到p-值，我想，我可以计算不包含零的置信区间的比例。但这不是解决办法。
在这种情况下我怎样才能得到p值？
我是用cor.test得到系数估计的。cor.test也可能给出每个测试的p值。但是我怎么能得到引导的p值呢？
非常感谢！
下面是一个例子：
n=30
data = matrix (data = c (rnorm (n), rnorm (n),rnorm (n), rpois(n,1),
rbinom(n,1,0.6)), nrow = n, byrow = F)
data= as.data.frame(data)
z1 = re
浏览 0提问于2018-08-09得票数 1
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我发现其他用户使用心理包的corr.test函数，并得到更正和未更正的p.values，和...They使用皮尔逊和斯皮尔曼Rho相关与“调整”参数。
但是当使用kendall相关方法时，我得不到调整...
JustScores.Cor<-psych::corr.test(JustScores,method="kendall",adjust="none")
ap<-data.frame(JustScores.Cor$p)
如果我省略"adjust="none"“(默认值= "holm")，或者将调整改为"
浏览 21提问于2018-06-14得票数 0
1回答
我有两个数据集与丰富的数据来自不同的物种组。列是物种，行是站点。两个数据集之间的站点(行)是相同的，我要做的是将第一个数据集的列与第二个数据集的列关联起来，以查看是否存在正相关或负相关性。
library(Hmisc)
rcorr(otu.table.filter$sp1,new6$spA, type="spearman"))$P
rcorr(otu.table.filter$sp1,new6$spA, type="spearman"))$r
第一个给出sp1和spA之间关系的p值，第二个给出r值。
我最初创建了一个循环，允许我使用第二个dataframe的一个
浏览 2提问于2021-05-25得票数 0
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1回答
我想为R中的单尾、非参数自举皮尔逊相关性检验计算95%的自举置信区间。但是，boot.ci仅提供双尾配置项。如何计算单尾引导配置项？ 下面是我使用cor.test进行单尾引导的皮尔逊相关性检验的代码。(它在末尾包括boot.ci，它返回双尾CI，而不是所需的单尾CI。输出将作为注释(#)包含，以供比较。) # Load boot package
library(boot)
# Make the results reproducible
set.seed(7612)
# Define bootstrapped Pearson correlation function and combine
浏览 26提问于2019-09-12得票数 0
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1回答
我在美国有1000个观测站，我需要得到大小为1000x1000的互相关矩阵。我可以这样做
[corelMat,pval] = corr([A1 A2 .... A1000],'type','kendall')
但是，我希望将p值小于0.001的互相关矩阵中的元素置零。
我如何在MATLAB中实现这一点？
浏览 0提问于2014-11-23得票数 1
1回答
分位数熊猫
、、
不起作用的是：
def ATVScore(x,p,d):
if x <= d[p][0.25]:
return 4
elif x <= d[p][0.50]:
return 3
elif x <= d[p][0.75]:
return 2
else:
return 1
df_segmented['atv_quartile'] = df_segmented['Average_Transaction_Value'].apply(ATVScore,
浏览 2提问于2020-09-08得票数 0
1回答
如何从r和n反算P值
、、、
所以我有一些相关关系的r和n值。我想反算p值。我知道网上有很多计算器可以很容易地做到这一点，但我正在寻找一种在R中实现的方法。
对于简单的相关，希望得到p值给定的r和n。
输入r = -0.088227，n = 237
输出p = 0.175832
浏览 0提问于2019-07-24得票数 1
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2回答
对于同一项的每一组行，如何计算值的分位数(不可小数或百分位数)？
我想知道项目'101'，只考虑行'p‘是1，这是值需要在前25%，例如。
create table t1
(item INT,
p INT,
value FLOAT
);
insert into t1 values ('101', '1', '.5');
insert into t1 values ('101', '2', '.4');
insert into t1 values ('101'
浏览 1提问于2015-10-01得票数 5
我正在准备一个.Rmd文档，它与PDF紧密相连(尽管我将要描述的错误也发生在html上)。
下面是一个块，然后是两个带有内联代码的简短段落.在块中，我设置了两个简单变量(anyo和tasa)，以便稍后报告相关性cor()，并对cor.test()统计进行相关测试，如下所示：
```{r}
#la variable independiente ("X") sea a o：
(anyo <- c(1960、1970、1975、1980、1985、1990、1995、1997、2000、2003、2005))
Y la变量de respuesta，la dependiente，
浏览 7提问于2015-07-17得票数 1
2回答
我想从图1所示的下列结果中返回重要的匹配。
library("corrplot")
M <- cor(mtcars)
# http://www.sthda.com/english/wiki/visualize-correlation-matrix-using-correlogram
cor.mtest <- function(mat, ...) {
mat <- as.matrix(mat)
n <- ncol(mat)
p.mat<- matrix(NA, n, n)
diag(p.mat) <- 0
浏览 3提问于2016-11-10得票数 0
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是否有用于计算Kendall的tau-b和tau-c及其相关标准误差的R包？我在谷歌和Rseek上搜索都没有找到任何结果，但肯定有人在R中实现了这些。
浏览 7提问于2010-04-01得票数 20
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我有两个数据A和B。我想计算A的所有列和B的所有列之间的相关系数和伴随的p值。
对于相关系数，它使用cor()函数计算。但是，在cor.test()中不可能有类似的东西。我该怎么做？
浏览 6提问于2020-01-31得票数 1
在Stata中，我希望能够根据特定的变量将观察结果放入桶中，或者将观察结果等效为属于某个分位数的代码。我四处寻找一些能够完成这项任务的现有代码，但没有完全找到我想要的。我写了以下简单的文章：
program toquantiles
version 13
syntax varname [, n(integer 4)]
quietly{
local interval = 100/`n'
local binVarName = "`varlist'_quantile"
gen `binVarName' = `n'
浏览 4提问于2014-09-24得票数 0
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1回答
我想用引导来做一个大的分析。我看到使用并行计算提高了引导的速度，如下代码所示：
并行计算
# detect number of cpu
library(parallel)
detectCores()
library(boot)
# boot function --> mean
bt.mean <- function(dat, d){
x <- dat[d]
m <- mean(x)
return(m)
}
# obtain confidence intervals
# use parallel computing with 4 cpus
x <-
浏览 7提问于2017-05-10得票数 3
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1回答
可能重复：
我如何计算P10，P50和P90给出一个皇帝分布？
在这里，P90意味着90%的估计(或结果)预期大于这个估计。P50意味着50%的估计(或结果)预期要大于这个估计。
浏览 4提问于2011-06-10得票数 0
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1回答
您好，我想使用xslt将数字小数点后的最后一个数字替换为一个字符。
数字将包含在字段中，例如，如果字段的值是2586.48，则应将其更改为类似于0000025864Q的值。该字段的总长度为11。
小数点8后的最后一位数替换为q
这是替换项，0-}
1-J
2-K
3-L
4-M
5-N
6-O
7-P
8-Q
9-R
请帮帮忙。
浏览 1提问于2016-04-29得票数 0
1回答
我有一个有2,000多条记录的dataframe，其中有多个包含不同余额的列。根据余额，我想把它分配给一个水桶。
试图将每个平衡列分割成一个分位数，并有以下桶0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9具体，将余额转换为以下桶:前10%，前20%，前30%，等等.
如果我的理解是正确的，只要有10条以上的记录，它就应该在线性插值的基础上以百分位数对每条记录进行分类。
因此，我运行如下：
score_quantiles = df.quantile(q=[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9])
score_quantiles.to_d
浏览 0提问于2021-03-30得票数 0
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考虑以下数据：
d = data.frame(
experiment = as.factor(c("foo", "foo", "foo", "bar", "bar")),
si = runif(5),
ti = runif(5)
)
我想对si和ti对每个experiment因子级别进行相关测试。所以我想我应该跑：
ddply(d, .(experiment), cor.test)
但是如何将si和ti的值传递给cor.test调用？我试过这个：
> ddply(d, .(experi
浏览 2提问于2013-12-30得票数 3
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2回答
我最近被介绍了用于测量应用程序效率的不同方面的百分位数度量标准(即:如p50、p90和p99延迟等)。我不确定为什么要使用p50s，就像这种指标有点模糊，并且没有提供太多信息，以防你想要衡量你的应用程序的效率。我认为这可能是一个宽泛的问题，但是什么样的百分位数最能反映你的应用程序的效率呢？
浏览 0提问于2016-05-23得票数 0
目前，我不得不用多种方式对数据进行子集，以提取需要进行关联的数据，并确定组中相同的金属之间是否存在某种关系。
Group1 <- subset(Data_Set, subset = Data_Set$Sample == "1")
Group1A <- subset(Group1, subset = Group1$Sample_Type == "A")
GroupX <- subset(Data_Set, subset = Data_Set$Sample == "X")
GroupX<- subset(GroupX, Sam
浏览 5提问于2020-05-22得票数 1
我正在调整PerformanceAnalytic的chart.Correlation()函数。
chart.Corr = function (R, histogram = TRUE, method = c("pearson", "kendall",
"spearman"), ...)
{
x = checkData(R, method = "matrix")
if (missing(method))
method = method[1]
panel.cor <- func
浏览 5提问于2016-05-04得票数 4
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就像其他未排序数组的中位数选择问题一样，但有额外的限制。我们需要使用一个提供的子例程/辅助函数Quart(A，p，r)，它可以在线性时间内找到给定子数组中的1/4有序项。我们如何使用这个辅助函数来找出数组的中位数？
进一步限制: 1.您的解决方案必须就地执行(不能创建新的数组)。具体地说，一种替代解决方案是将数组扩展为大小为m的数组，以便An+1中的所有条目...，m=1且m> 2n。在此之后，只需调用扩展数组中的四分位数问题，即可解决原始数组中的中值问题。如果有进一步的限制，这是不可能的。2.在运行算法时，您可以临时更改数组中的元素，例如，交换会更改元素。但是，在算法结束后，数组中的所
浏览 0提问于2019-03-14得票数 0
1回答
我在powerpc p1020上使用linux，Freescale提供了一个完整的系统，包括u引导，linux.The系统不支持默认的ecc检查，我试图通过修改p 1020的ddr_sdram_cfg寄存器来启用这个功能，但是我failed.In linux，我只能使用PROT_READ权限的mmap寄存器的内存空间，如果添加PROT_WRITE permissions.Then我试图在u引导中启用ecc，那么linux就会中断，但是如果我使用mw来修改ddr_sdram_cfg，那么u引导也会停止。有人能遇到这个问题吗?谢谢任何人帮助我。
浏览 0提问于2014-05-12得票数 0
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我有一个非常大的csv文件(dat2)，我正在尝试使用cor.test来获取p值，将一列(年龄)与多个其他列(年龄之后的每一列)进行比较。然后我需要打印p值。我使用for循环让它工作，但这需要很长的时间。我想使用apply函数，因为我认为它会缩短编译时间？ ##部分是可以工作的for循环。 b <- apply(dat2[,-1], 1(,4:ncol(dat2)), cor.test(dat2(Age), method="pearson", use="pairwise"))
sapply(b, "[[", "p.value
浏览 13提问于2019-04-06得票数 1
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我有一个数组，包含10,000至50,000种元素，代表处于困境的经济体中的风险价值。我有兴趣计算这个数组的x分位数，使用一个普通的加权.
立即进入我的问题-它是否有可能确定一个大的未排序数组的分位数，而不首先排序，然后简单的索引？或者是在实现功能的同时进行排序以确定某些分位数？在我的情况下，速度是最重要的，但是不依赖于第一次排序的较慢的方法对我来说也很有趣。
传统的方法非常简单，首先对数组进行排序，然后构建SetWeights()来进行简单的插值(Alpha是所需的分位数分数)。
protected sealed override void SetWeights()
{
doubl
浏览 2提问于2016-02-02得票数 1
我对R很陌生。
我对计算我的数据的Pearson相关性感兴趣。我已经成功地解决了如何计算数据集中两个连续变量的相关性，x和y；然而，我希望用第三个分类变量“分层”这些关联:状态。我想说的是“x和y的相关系数/p值是状态的结果”。
我已经尝试过group_by方法，它位于dplyr包中，包含在cor.test中(如下所示)。我需要系数和p值，所以我一直在尝试使用cor.test方法。我也尝试过使用矩阵方法，但也没有成功。
Data<-read.csv("PATHWAYNAME")
library(dplyr)
CCor<-cor.test(Data$x, Da
浏览 2提问于2018-01-02得票数 4
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在这种使用rstanarm计算二项逻辑的边际效应的方法中，
nd <- md
nd$x1 <- 0
p0 <- posterior_linpred(glm1, newdata = nd, transform = TRUE)
nd$x1 <- 1
p1 <- posterior_linpred(glm1, newdata = nd, transform = TRUE)
ME <- p1 - p0
AME <- rowMeans(ME)
边际效应的间隔可以通过采用分位数来计算，如下所示：
QME <- quantile(AME, c(.025,.25
浏览 6提问于2018-01-25得票数 0
2回答
考虑一下 (时间序列图)在中的例子，例如下面所示的例子。
熊猫、matplotlib或海运是否包括类似的功能来绘制代表的百分位数或标准差的半透明带，即数据中提供的种群？
阅读这些文档，它看起来就像sns.tsplot通过引导来绘制估计器的抽样分布的置信区间，这当然是不同的。
浏览 4提问于2015-11-11得票数 5
2回答
对不起，如果这是重复的帖子，我找不到相关的帖子。
from random import seed
seed(100)
P = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(1000, 2)), columns=list('AB'))
我想要的是将P按列A的四分位数/分位数/十进制/etc分组，然后按组计算汇总统计数据(如mean)。我可以将列的十进制定义为
P['A'].quantile(np.arange(10) / 10)
我不知道如何用A的十进制来分组。提前感谢！
浏览 0提问于2019-09-21得票数 1
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1回答
当我使用“matplotlib”形状时，我在boxplot函数中遇到了一些奇怪的行为。我使用的是我不久前编写的一些代码，这些代码从未出现过这些问题--我想知道问题出在哪里。有什么想法吗？
当我关闭缺口形状时，它看起来很正常。
这将是密码：
def boxplot_modified(data):
fig = plt.figure(figsize=(8,6))
ax = plt.subplot(111)
bplot = plt.boxplot(data,
#notch=True, # notch shap
浏览 0提问于2014-10-10得票数 9
我正在试图计算百分位数，在阅读维基百科后，我实现了这个简单的公式。
def _percentile(numList, percentile):
numList.sort()
n = int(round(percentile * len(numList) + 0.5))
if n > 1:
return numList[n-2]
else:
return 0
但是我想做的是wiki：()中提到的插值版本，我在google搜索并找到了numpy，但是我认为即使在简单的公式中，我也没有得到正确的值。当我试图传递这个值来做插值时，它
浏览 2提问于2013-10-05得票数 1
我试图在我的每日气候数据之间做一个运行()相关性，问题是我的data.frame中有许多缺失值(NA)。我使用的是cor.test()，因为我需要获得p.values。例如，在一些日子里，我没有降水量或湿度值，我想知道如何计算这个运行的相关性与我的温度数据，但省略NA值。
这里有一个NA值的示例：
library(gtools)
df <- data.frame(temp=rnorm(100, 10:30), prec=rnorm(100, 1:300), humi=rnorm(100, 1:100))
df$prec[c(1:10, 25:30, 95:100)] <-NA
d
浏览 0提问于2014-04-24得票数 1
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1回答
我想得到一个与自举置信区间相关的矩阵。
我找到了给出p值和置信区间的相关矩阵的jmv包，但在这种情况下，它们是用Fisher变换计算的。
我发现了如何获得引导置信区间：
library(boot)
Brep = 5000
pearson <- function(d,i=c(1:n)){
d2 <- d[i,]
return(cor(d2$var1,d2$var2))}
bootcorr <- boot(data = data.frame(cbind(var1, var2)), statistic =
pearson ,R=Brep)
ciu <- boot.ci(b
浏览 2提问于2018-07-30得票数 2
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3回答
我使用R，有一个包含12,224,433行的大数据集。对于每一行，我想对一个向量进行spearman相关测试，并提取P值。剧本是这样的：
pvals <- numeric(nrow(SNP))
for(i in 1:nrow(SNP)) {
fit <- cor.test(vector, as.numeric(SNP[i,c(4:50)]), method='spearman', exact=FALSE)
pvals[i] <- fit$p.value
names(pvals)[i] <- paste(SNP$V1[i],
浏览 1提问于2018-11-20得票数 0
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因此，我试图从数据框架df中获取列a中的值，这是b列的第90百分位数。
p = quantile(df$b, c(0.9))
在此之后，我希望使用它来获取值的行号，这样我就可以使用它来获得列a中的相应值：
which(df$b == p)
但出于某种原因，它只是提供了一个输出
integer(0)
我用实际值( 1.68 )替换了变量p，它成功了，并且用1.68来创建另一个变量也是有效的，但是用分位数的结果来使用它永远不会给出正确的值。
我试过使用as.numeric，使用p[[1]]和as.double。结果没有任何改变。任何帮助都是值得赞赏的，以了解为什么会发生这种情况，以及是否有其他方法
浏览 2提问于2017-08-15得票数 2
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6回答
哪些排序算法产生中间顺序，哪些是好的近似？
我所说的“良好近似”，是指根据Kendall'sτ和Spearman's footrule等度量标准来确定一个有序列表与另一个有序列表的“距离”(在本例中是确切的排序)。
我所想到的特别应用是人类正在进行主观的两两比较，并且可能无法完成所有的日志n比较，比如说堆排序或最好情况下的快速排序。
哪种算法比其他算法更好地将列表提前到接近/近似的排序？
浏览 6提问于2009-05-27得票数 12
我在pandas中遇到了一个名为quantile()的函数。有没有人能帮我解释一下这个函数是如何工作的，它有什么作用？一个例子将是非常感谢的。我正在编写一个示例代码，以帮助您更好地理解此函数
到目前为止，我有以下代码：
def get_quantile_based_buckets(feature_values, num_buckets):
quantiles = feature_values.quantile([(i+1.)/(num_buckets+1.) for i in list(range(num_buckets))])
print(quantiles)
ret
浏览 1提问于2018-06-06得票数 0
1回答
我使用Yocto将移植到iMX6 Sabre SD板。
我有一个内核映像--内核的最小值(显然不是主线)，它正确引导，引导前显示了以下引导参数：
[ 0.000000] Kernel command line: console=ttymxc0,115200 root=/dev/mmcblk2p2 rootwait rw
然后，我开始更改EVL内核的核心(这是一个主线内核)(两个内核都是5.4)。在对新内核的设备树进行了一些更改之后，我验证了它是用以下方式引导的：
[ 0.000000] Kernel command line: console=ttymxc0,115200 roo
浏览 6提问于2020-09-08得票数 1
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在运行宏%better_means之后，我收到了一条错误消息，但我不确定要正确计算汇总统计数据，必须更改哪些选项。
WARNING: A shortage of memory has caused the quantile computations to terminate prematurely for QMETHOD=OS. Consider using
QMETHOD=P2.
NOTE: The affected statistics will be missing from the corresponding classification level
浏览 2提问于2014-03-18得票数 0
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