这篇博客，用之前GWAS教程中的示例数据（快来领取 | 飞哥的GWAS分析教程），把数据分为Base数据和Target数据，通过plink运行二分类的logistic模型进行GWAS分析，然后通过PRSice...最终，选出最优SNP组合，并计算Target的PRS得分，主要结果如下： 最适合的SNP个数是133个，R2位0.232258，P值为0.014 $ head PRSice.summary Phenotype...这里没有检测独立性，分为两类，只为演示。...」 odds = \frac{p}{1-p} 进而可以推断出： p = \frac{odds}{1+odds} 由图可知，概率P的最小值为0，最大值为1，中间值为0.5， 它对应的对数优势比分别是无穷小...5. target计算PRS 这里，将target，分别提取性别和pca信息，表型数据，并将ped中的表型数据定义为-9（缺失）。
原始问题 我正试图在 Google 地球引擎中为整个图像集合计算一个直方图。为了达到我想要的结果，我现在所做的是计算每个单独图像的直方图直方图1 并将它们相加，不知道是否正确。...简介 直方图基本上是一个配对值列表。因此，您可以用函数映射它，而无需 for/ 循环。以下代码片段包含了为整个图像集生成直方图的算法的重要部分。...创建一个聚类器，使用固定数量、固定宽度的分隔来计算输入的直方图。超出 [min, max] 范围的值将被忽略。输出是一个 Nx2 数组，包含桶下边缘和计数（或累计计数），适合按像素使用。...计算并绘制图像指定区域内色带值的直方图。 X 轴 直方图桶（带值）。 Y 轴 频率（带值在桶中的像素数量）。 Returns a chart....只能在比例尺大于 35 米时使用（但是，B2 波段的比例尺为 10 米）。第二和第三个图表（红色）分别显示第一幅图像和整个图像集。
轴标签映射函数的字典 如果我们只想将指定函数作用于某一列，该如何操作？ func还可以是轴标签映射指定函数的字典。...我们现在想知道每家餐厅在城市中所占的销售百分比是多少。 预期输出为： 传统方法是：先groupby分组，结合apply计算分组求和，再用merge合并原表，然后再apply计算百分比。...但其实用transform可以直接代替前面两个步骤（分组求和、合并），简单明了。 首先，用transform结合groupby按城市分组计算销售总和。...这样就可以一步到位，得到我们想要的格式。 然后，再计算百分比调整格式，搞定。...1, np.nan, np.nan, 2, 8, 2, np.nan, 3] }) 在上面的示例中，数据可以按name分为三组A、B、C，每组都有缺失值。
文件读取-->分组求和-->分组排序-->计算各组累计百分比-->取Top3(需要与50%作比较)-->分组取列表-->文件保存。从具体实现上，可能还有其他处理技巧，如数据拼接(merge)等。...2.分组聚合 按照需求，需要计算每个城市每个子类别下产品的销售总量，因此需要按照city和sub_cate分组，并对amt求和。为计算占比，求得的和还需要和原始数据合在一块作为新的一列。...3.分组排序 由于我们最终需要取排序Top3(或top50%)的产品，因此需要在各组内先按照销售量降序排列，再计算百分比，最后求累计百分比。也可以先计算每个产品各自的占比，再排序之后求累计百分比。...各组内按销售数量(或百分比)做降序。这里的排序有两个层次的含义，第一种是组内实际顺序不变，只给一个排序编号。代码如下所示，method=first是保证序号是连续且唯一的。...这里需要对每组内按行进行遍历，用到了iterrows函数，并判断cum_pct与50%，group_rank与3的关系。我们自定义一个函数来实现。
对于其他食物，计算方法类似。首先，按列求和，计算每种食物中（100g）三种营养成分总和，然后分别用不用营养成分的卡路里数量除以总和，计算百分比。...使用两行代码就可以完成整个过程，第一行代码对每一列进行求和，第二行代码分别计算每种食物每种营养成分的百分比。...其中 sum 的参数 axis=0 表示求和运算按列执行，之后会详细解释。 接下来计算百分比，这条指令将 的矩阵 除以一个 的矩阵，得到了一个 的结果矩阵，这个结果矩阵就是要求的百分比含量。...什么样的条件下可以使用广播？ 要求：如果两个数组的后缘维度的轴长度相符或其中一方的轴长度为1，则认为它们是广播兼容的。广播会在缺失维度和轴长度为1的维度上进行。 如何计算后缘维度的轴长度？...可以使用代码 A.shape[-1] 即矩阵维度元组中的最后一个位置的值，就是矩阵维度的最后一个维度，比如卡路里计算的例子中，矩阵 后缘维度的轴长度是4，而矩阵 的后缘维度也是4，故满足了后缘维度轴长度相符的条件
已经使用各类函数统计出了数据结果，却被要求加入新的临时需求。这是数据分析师的工作日常，你是否还在为此苦恼？ 面对这样场景数据分析师如何破局？...筛选：需要进行分组的字段，也相当于所谓的filter 列：列值。 行：行值。 值：看具体要统计什么内容。可以根据需要选择统计的方式，例如，求和、计数、求均值等等。 ?...值得统计方式默认是【求和】，我们需要进行调整将其调整为【计数】，选中需要调整的数据，单击鼠标右键，点击【值汇总依据】，然后选择【计数】，其调整方法如下图所示。 ?...说到这里你可能都想直接去算百分比了，别着急，强大的透视表当然不会少了这个功能的。我们只需要选择需要调整格式的数据区域，点击鼠标左键，选择【显示值方式】，点击【行汇总的百分比】即可变为百分比格式。 ?...透视表除了可以选择【行汇总的百分比】之外，还有多种形式可以选择，例如，【差异】、【差异百分比】等等，可以根据自己的需要选择相应的计算方式。
数据透视表里可不只是求和那么简单哦，虽然你每次把数据放进去的时候求和就自动出来了，但是，透视表实际上还支持很多其他的计算哦，比如计数、最大最小值、百分比…… 小勤：那太好了，快跟我讲讲。...比如说咱们现在已经生成了各种产品的毛利求和结果： 想看各类货品的销售次数（行），那可以修改他们的计算方式，也叫【值汇总依据】，直接在要调整的数据的任意单元格里【右键】-【值汇总依据】-【计数】： 或者在数据透视表字段设置区域的相应值字段里进行...而且还可以设置为平均值、最大值、最小值等等。 大海：对的。这是汇总方式的情况。 小勤：那能不能比例呢？ 大海：比例——也就是百分比等，在数据透视表里叫【值显示方式】，即到底显示为原始的数值形式呢？...这也可以通过右键菜单来实现，比如最简单的百分比，直接在要调整的数据的任意单元格里【右键】-【值显示方式】-【总计的百分比】： 像前面的【值汇总依据】设置一样，也可以在数据透视表字段设置区域的相应值字段里进行...大海：这部分的内容很多，但大多数都可以通过动手尝试并结合字面去理解，你都操作一遍，只有自己动手并且仔细观察数值的变化，才能真正体会其含义。 小勤：好咧。
技巧三：快速填充 快速填充包括三个快捷键分别是Ctrl+Shift+D实现向下批量填充，Ctrl+Shift+R实现向右批量填充，Ctrl+Enter实现对选中的单元格进行批量填充。 ?...选中需要调整格式的单元格，按下快捷键Ctrl+Shift+4或Ctrl+Shift+5就能够将格式分别调整为货币格式和百分比格式了。 ? 调整为其他格式也有相应的快捷键，小编就不在这里一一列举了！...技巧六：快速取整及设置% 快速设置百分比和调整小数点位数还可以选择[开始]菜单栏下面的[数字选项卡]，点击选项卡上面的[%]以及左右箭头，即可快速调整数据格式为百分比格式或调整小数点位数。 ?...技巧七：批量求和 快速批量求和有两个小技巧，第一个小技巧是运用快捷键Alt+=进行求和，我们需要选中需要求和的两列以及结果输出列，然后按住快捷键Alt+=进行求和；第二个小技巧是先在需要求和的第一个单元格计算出一个值...技巧十三:选择性粘贴去除公式源格式 有时候，我们通过公式计算完某个值之后，想要把它复制到其他地方，如果我们不做任何改动的话，复制过来的值就会保留公式源格式。
本篇文章一起来探讨如何在SQL和pandas中计算累计百分比。仍然分别在MySQL，Hive SQL和pandas中用多种方案来实现。...数据的样例为： ? 我们的目标是，计算累计到当天的销售额占总销售额的比例。在实现时，首先分别计算出累计到当天的销售金额和总计的金额，然后就可以很方便的求出比例了。 MySQL计算累计百分比 ?...如何能按照月份分组求每组的累计百分比呢？ 首先仍然是求累计金额，但要分月累计。在上面的基础上加上月份相等条件即可，从结果中可以看到，在11月和12月cum列是分别累计的。...pandas计算累计百分比 在pandas中，提供了专门的函数来计算累计值，分别是cumsum函数，expanding函数，rolling函数。...直接对amt列使用cumsum函数即可计算累计值，结果和用SQL计算得到的一致。 计算累计的百分比也很容易。
重要 在前面的代码中，你看到了一个将FILTER函数返回的结果进行求和的示例。这不是最佳做法。在《DAX权威指南》的第4章中，你将学习如何使用CALCULATE函数来实现更灵活、更高效的筛选。...新建表是一个计算表，其值由DAX表达式决定，而不是从数据源加载。...DAX查询的强大之处在于其可以使用众多的DAX表函数。在下一节中，你将学习如何通过使用和组合不同的表函数来创建高级计算。...如果你不希望呈现这种结果，也就是百分比不是基于总销售额计算的，而是只计算筛选器选定的值，则需要使用ALLSELECTED函数。...如果喜欢本文欢迎 在看丨留言丨分享至朋友圈 三连 热文推荐 详解云安全攻防模型 淘宝、美团、滴滴分别如何搭建大数据平台 Spring Boot企业级真实应用案例 《数智驱动新增长》领读会成功举办
本文详细介绍如何配置数据并创建带有阴影区域的正态曲线图。 打开一个新工作簿，至少包含有三个工作表，其名称分别为：Control，Data和Reports。...PctShade：曲线左侧阴影区域的百分比，从.0001%到99.999%。 PctClear：曲线左侧非阴影区域的百分比，从.0001%到99.999%。...列B返回最小的Z值至最大的Z值： B2：=Zmin B3：=(Zmax-Zmin)/(NumRows-1)+B2 列C为每个Z值计算图表的 X（水平）值： C2：=B2*StdDev+Mean 列D计算图表的...Y（垂直）值： D2：=NORM.DIST(C2,Mean,StdDev,FALSE) 列E计算阴影区域的Y值： E2：=IF(OR(C2>ShadeRight,C2<ShadeLeft),NA(),D2...Y,1) 仍然选择图表中的曲线，在公式栏中选择SERIES公式并按Ctrl+C复制。然后，单击图表空白处，再单击上方公式栏，按Ctrl+V粘贴刚才的公式，按Enter键确认。
例如，可以根据产品类型来进行分组，并获得每个产品类型前五名 ? 度量 度量是对每个桶中的字段的值进行计算 例如计算文档的总数、平均值 、最小值 或最大值 。...度量的可用类型如下 Count（计数） Average（平均值） Sum（求和） Unique Count（唯一值计数） Min（最小值） Max（最大值） Percentile（百分比） Percenntile...Ranks（百分比等级） Count 是非常重要的度量聚合函数，它的主要目的是计算在桶聚合里每个桶中字段值 的数量。...相应地为聚合中的数字字段计算平均值、求和、最小值 和最大值 Unique Count 类似于SQL中的COUNT (DISTINCT fieldname)功能，计算出字段的唯一值的数量 ?...饼图 通常用于显示整体中各个部分或者其百分比关系。饼图中的片代表了数据的分布。饼图中片的值 是由度量聚合决定的，例如Count、Sum，或者Unique Count。桶聚合则定义了图表中的数据类型。
很多企业并不确定在云中运行工作负载将会支付多少费用，因此需要了解其定义的参数才能启动和运行，并避免代价高昂的意外中断。 购买一定数量的基于云计算的计算和存储容量将需要多少成本并不难估计。...要计算组织的云计算总拥有成本(TCO)，首先要比较在内部部署数据中心和云平台中运行相同工作负载的成本。还必须了解应用程序所需的完整功能，特别是其安全性要求和其他可能增加大量成本的领域。...例如，组织的规范化值可以是一个平均大小的虚拟机，以及其内存和虚拟CPU(vCPU)。组织还应该考虑相关的服务，如网络和安全，以确保其计算是准确的。这个值的计算是vCPU和内存的总数除以虚拟机的数量。...获取成本构成 要捕获构成现有内部部署支出的详细信息并映射将如何转换为云计算，需要从通常属于资本支出的硬件开始。内部部署软件也通常算作资本支出，尽管它可以像数据库那样作为运营支出。...从内部部署解决方案定义价值驱动因素 从内部部署设置定义价值驱动因素时，组织需要仔细查看其最大和稳定的使用率，以提供最高值的最低单位资源成本。使用平均利用率值来量化比较。
快速选定不连续的单元格 按下组合键“Shift+F8”，激活“添加选定”模式，此时工作表下方的状态栏中会显示出“添加到所选内容”字样，以后分别单击不连续的单元格或单元格区域即可选定，而不必按住Ctrl键不放...简直是疯了… 其实有一个简单的技巧，就是在你选定单元格之后，按F4键输入美元符号并锁定；如果你继续按F4，则会向后挨个循环：锁定单元格、锁定数字、锁定大写字母、解除锁定。...可以使用函数 NETWORKDAYS，根据某一特定时期内雇员的工作天数，计算其应计的报酬。 而如果你的老板有一天忽然开始思考未来，他抓住你，问你，从现在开始再工作1000天，是哪年哪月哪日？ 别哭。...SUMPRODUCT函数的语法是：SUMPRODUCT(array1, [array2], [array3], ...) 其中Array1是必需的，其相应元素需要进行相乘并求和的第一个数组参数。...而 match(a,r,t)是一个匹配函数，t为0时，返回区域r内与a值精确匹配的单元格顺序位置；t为1时返回区域r内与a值最接近的单元格顺序位置（汉字通常按拼音字母比较，数字按值比较，数值符号按位值比较
Pipeline Aggregations（管道聚合） 概述：管道聚合以其他聚合的结果作为输入，并对其进行进一步的处理或计算。这种聚合类型允许用户对聚合结果进行复杂的转换和分析。...用于聚合的字段可以是精确值字段（如keyword类型）或分词字段（如text类型）。这两类字段在聚合查询时的处理方式有所不同。...因此，在启用fielddata之前，请务必评估其对系统性能的影响，并考虑其他可能的解决方案。...7天的移动平均 } } } } } } 我们按天对销售数据进行分组，并计算每天的总销售额。...这个示例假设外层还有一个求和聚合来计算所有产品的销售总额。然后，我们计算每个产品销售额占总销售额的百分比。 Filters 过滤器聚合 示例场景：分析不同分类产品的销售情况。
（图注：本图来自point数据分析课程讲义） 看到以上的8类客户价值，那我们每一类客户的分布到底是怎样的呢？如何才能算出我们想了解的客户价值分类的客户占比？下面我们就来看一下。 ?...数据源中的【销售额】字段为“￥43”这样的字符串，因此需要对其进行变换拆分，获得【销售额-拆分1】字段，并拖至度量区。 ? 维度自动分组，拆分【销售额字段】 ?...查看【最近一次的购物时间】分布，如图进行配置，X轴为【客户最后一次下单时间】，y轴为【客户 Id】，选择快速表计算-总额百分比，可以获取每个月的末次访问占总人群的百分比数量。 ? ? ?...轴，用【客户 Id】-计数（不同）作为Y轴，选择快速表计算-总额百分比。...按地区下钻的RFM模型 上述只是基础的RFM实现思路，但是其中关于分类维度的选取（如何定义R，F，M），划分阈值选取是作为一个分析师还可深入探究。
0.69 0.89 0.17 c 0.94 0.33 0.04 d 0.35 0.46 0.29 常用的统计计算...sum, mean, max, min… axis=0 按列统计，axis=1按行统计 skipna 排除缺失值， 默认为True 示例代码： pd2.sum() #默认把这一列的Series计算,所有行求和...pd2.sum(axis='columns') #指定求每一行的所有列的和 pd2.idxmax()#查看每一列所有行的最大值所在的标签索引，同样我们也可以通过axis='columns'求每一行所有列的最大值的标签索引...0.230000 75% 0.887500 0.56750 0.385000 max 0.940000 0.89000 0.670000 #百分比...:除以原来的量 pd2.pct_change() #查看行的百分比变化，同样指定axis='columns'列与列的百分比变化 A B
利用生成的模型对新的数据集（测试集）进行分类预测，并判断其分类结果。 通常为了检验学习模型的性能会使用校验集。...也就是说，明确对象属于哪个预定义的目标类，预定义的目标类是离散值时为分类，连续值时为回归。 ---- 2.MNIST MNIST是手写体识别数据集，它是非常经典的一个神经网络示例。...如下图所示，它表示由28x28的像素点矩阵组成的一张图片，这里的数字784x28x28如果放在我们的神经网络中，它就是x输入的大小，其对应的矩阵如下图所示，类标label为1。...计算loss，其值为真实值与预测值的误差。它的计算方法和之前的回归不太一样，这里使用cross_entropy算法。...之前的文章是通过TensorFlow实现回归学习，其输出结果只有一个值，并且是连续的，比如房价；而本文介绍的分类学习是离散的数据，并且能输出多个值，比如猫（0）、狗（1），并且这是一个概率值，比如输出结果为
这里使用：排名百分比 的方法使不同省份下的城市可以在本省份下分别按照销售额和利润进行排名，具体算法如下： 对于某一个元素，计算当前指标。如：当前城市销售额。 找到直接父级元素下的所有兄弟元素。...如：浙江省杭州市的所有兄弟元素是浙江省的所有城市。 分别计算兄弟元素的当指标。如：当前各兄弟元素的销售额。 计算当前元素的指标在兄弟元素中指标的排名百分比。...如：当前杭州市的销售额超过了90%的兄弟城市，则其在该指标及兄弟元素下的排名百分比就是90%。 其DAX表达式为： 这样就可以得到： 至此，主体就完工了。...这里需要说明几个问题： 为什么会像蝴蝶 一定要加父级元素吗 为什么排名百分比有个 -1 计算 下面我们分别来解释。...为什么排名百分比有个 -1 计算 这完全是为了得到一个归一化的结果，如果当前元素可以超过除了他以外的所有元素，就可以得到100%这个值，当然也可以不-1。
.): 计算标签和预测之间的余弦距离。mean_iou(...): 计算每步平均相交过并集(mIOU)。mean_per_class_accuracy(...): 计算每个类精度的平均值。....): 计算小于给定阈值的值的百分比。precision(...): 计算与标签有关的预测的精度。precision_at_k(...): 计算关于稀疏标签的预测的精确度@k。...(弃用)specificity_at_sensitivity(...): 在给定的灵敏度下计算特异性。true_negatives(...): 对真负数的权值求和。...为了估计数据流上的度量，函数创建一个update_op操作，更新这些变量并返回精度。在内部，is_correct操作使用元素1.0计算张量，其中预测和标签的对应元素匹配，否则计算0.0。...update_op:一个操作，它适当地增加变量的总数和数量，并且其值与精确度匹配。
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