首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

频率统计函数——FREQUENCY

今天跟大家分享一个频率统计函数——FREQUENCY函数!...▽▼▽ 在统计一组数据各数量段频数的时候,如果能够善用频率函数,工作效率将会大大提高,当然频率统计也可以通过excel中的分类汇总、数据透视表来完成,今天只讲函数方法。...●●●●● 首先给出频率统计的语法: =FREQUENCY(A2:A30,{300,400,500,600,700}) 跟打击解释一下这段语法的含义: 括号内第一个参数是要统计的目标数据区域,第二个带大括号的参数是统计的分数段数据点...以上语法将完成的统计功能是: 300以下,300~400,400~500,500~600,600~700,700以上等六个分段数据区域的频数。...完成之后频数就会完成自动统计。 ? 此时你会发现,公式栏中的公式会自动在公式前后添加一对大括号“{}”,这个是excel数组公式的特殊形式。

2.5K50
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    报警系统QuickAlarm之频率统计及接口封装

    前面将报警规则的制定加载解析,以及报警执行器的定义加载和扩展进行了讲解,基本上核心的内容已经完结,接下来剩下内容就比较简单了 报警频率统计 报警线程池 对外封装统一可用的解耦 I....报警频率统计 1....设计 前面在解析报警规则时,就有一个count参数,用来确定具体选择什么报警执行器的核心参数,我们维护的方法也比较简单: 针对报警类型,进行计数统计,没调用一次,则计数+1 每分钟清零一次 2....小结 基于此,整个系统设计基本上完成,当然代码层面也ok了,剩下的就是使用手册了 再看一下我们的整个逻辑,基本上就是下面这个流程了 ?...,则返回默认执行器 否则遍历所有执行器的报警频率区间,选择匹配的报警规则 执行报警 封装报警任务,提交线程池 报警执行器内部实现具体报警逻辑

    91680

    用Python统计 新浪微博 各种表情使用频率

    用新浪微博API积累了微博广场的1.4万条数据,我选择了21个字段输出为TXT文件,想用Python稍微处理一下,统计一下这1.4万条微博里面表情使用情况,统计结构在最后。...1、调用新浪JAVA API下载微博广场数据 步骤思路: 初始化API的Weibo类,设置Token后,设置下载间隔,然后重复调用getPublicTimeline()函数就可以了,下面是主要类的代码:...这个不是完整的代码,没有初始化暂停间隔,可以掠过,很简单。...步骤: $ 读取TXT文件,递归处理每一行 $ 单独提取出微博字段,正则提取表情字段,同时把性别提取出来,放到一个dict里面,dict的格式是:表情/女性使用频率/男性使用频率,递归处理,累积频率 $...代码: __collection函数是处理函数,返回处理结果(dict) ? ? ? 脚本运行结果: ? 把结果放到EXCEL里面重新排序,得到如下结果: ? ----

    1.1K50

    用Python统计新浪微博各种表情使用频率

    用新浪微博API积累了微博广场的1.4万条数据,我选择了21个字段输出为TXT文件,想用Python稍微处理一下,统计一下这1.4万条微博里面表情使用情况,统计结构在最后。...1、调用新浪JAVA API下载微博广场数据 步骤思路: 初始化API的Weibo类,设置Token后,设置下载间隔,然后重复调用getPublicTimeline()函数就可以了,下面是主要类的代码:...这个不是完整的代码,没有初始化暂停间隔,可以掠过,很简单。...步骤: $ 读取TXT文件,递归处理每一行 $ 单独提取出微博字段,正则提取表情字段,同时把性别提取出来,放到一个dict里面,dict的格式是:表情/女性使用频率/男性使用频率,递归处理,累积频率 $...代码: __collection函数是处理函数,返回处理结果(dict) ? ? ? 脚本运行结果: ? 把结果放到EXCEL里面重新排序,得到如下结果: ?

    74840

    频率统计(frequentist statistics)和贝叶斯统计(Bayesian Statistics) - 机器学习基础

    英文版官网可以免费查阅:http://www.deeplearningbook.org/ 频率统计(frequentist statistics) 在频率派估计的观点下,真实参数集θ\pmb{\theta...频率统计基于θ^\hat{\pmb{\theta}}θθθ^作所有的预测。 贝叶斯统计(Bayesian Statistics) 贝叶斯派的观点完全不同。贝叶斯使用概率来反映知识状态的确定程度。...贝叶斯统计(Bayesian Statistics)与最大似然估计(maximum likelihood estimation) 注:最大似然估计是点估计的一种常用的方法,也就是频率派估计的一种。...频率派方法通过评估方差来解决给定θ\pmb{\theta}θθθ的点估计的不确定性。一个估计器(estimator)的方差是对在观测数据的不同采样下估计会如何变化的评定。...而频率派的机制是基于特定的决策对使用点估计表示的数据集中包含的知识做累加。 第二个不同之处在于贝叶斯估计的先验。

    1.6K20
    领券