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  • 然而,在脚本中排序、聚合和访问字段的,需要不同的搜索访问模式。搜索需要回答的问题是“哪些文档包含这些搜索的内容?”,而排序和聚合需要回答的问题是“这个文档中这个字段的是什么?”大部分字段都可以使用...

    第一个分析需求:计算每个tag下的商品数量

    默认情况下,大部分字段都是被索引的(有个倒排索引),以使得他们可以被搜索。

    然而,在脚本中排序、聚合和访问字段的值,需要不同的搜索访问模式。

    搜索需要回答的问题是“哪些文档包含这些搜索的内容?”,而排序和聚合需要回答的问题是“这个文档中这个字段的值是什么?”

    大部分字段都可以使用index-time,磁盘上的doc_values用于这个数据的访问模式;

    然而,text字段不支持doc_values。

    代替的是,text字段使用一个叫做fielddata的数据结构,该数据结构含义是查询时内存数据结构。该数据结构是按需求首次构建在一个被用于聚合、排序和在脚本的字段上。

    它是通过读取从磁盘每段的整个倒排索引来构建的,倒排搜索的内容文档关系,其存储在jvm堆上的内存上。

    默认情况下text字段是没有开启的:

    聚合时需要对相应的字段做处理如下,否则会报错:

    Fielddata is disabled on text fields by default.

    Set fielddata=true on [your_field_name] in order to load fielddata

    in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory.

    PUT my_index/_mapping/my_type

    {

    "properties": {

    "my_field": { ①

    "type": "text",

    "fielddata": true

    }

    }

    }

    GET /ecommerce/product/_search

    {

    "aggs": {

    "group_by_tags": {

    "terms": { "field": "tags" }

    }

    }

    }

    将文本field的fielddata属性设置为true

    PUT /ecommerce/_mapping/product

    {

    "properties": {

    "tags": {

    "type": "text",

    "fielddata": true

    }

    }

    }

    GET /ecommerce/product/_search

    {

    "aggs": {

    "group_by_aggs": {

    "terms": {

    "field": "tags"

    }

    }

    }

    }

    {

    "took": 2,

    "timed_out": false,

    "_shards": {

    "total": 5,

    "successful": 5,

    "failed": 0

    },

    "hits": {

    "total": 3,

    "max_score": 1,

    "hits": [

    {

    "_index": "ecommerce",

    "_type": "product",

    "_id": "2",

    "_score": 1,

    "_source": {

    "name": "jiajieshi yagao",

    "desc": "youxiao fangzhu",

    "price": 25,

    "producer": "jiajieshi producer",

    "tags": [

    "fangzhu"

    ]

    }

    },

    {

    "_index": "ecommerce",

    "_type": "product",

    "_id": "1",

    "_score": 1,

    "_source": {

    "name": "gaolujie yagao",

    "desc": "gaoxiao meibai",

    "price": 30,

    "producer": "gaolujie producer",

    "tags": [

    "meibai",

    "fangzhu"

    ]

    }

    },

    {

    "_index": "ecommerce",

    "_type": "product",

    "_id": "3",

    "_score": 1,

    "_source": {

    "name": "zhonghua yagao",

    "desc": "caoben zhiwu",

    "price": 40,

    "producer": "zhonghua producer",

    "tags": [

    "qingxin"

    ]

    }

    }

    ]

    },

    "aggregations": {

    "group_by_aggs": {

    "doc_count_error_upper_bound": 0,

    "sum_other_doc_count": 0,

    "buckets": [

    {

    "key": "fangzhu",

    "doc_count": 2

    },

    {

    "key": "meibai",

    "doc_count": 1

    },

    {

    "key": "qingxin",

    "doc_count": 1

    }

    ]

    }

    }

    }

    ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    第二个聚合分析的需求:对名称中包含yagao的商品,计算每个tag下的商品数量

    GET /ecommerce/product/_search

    {

    "size": 0,

    "query": {

    "match": {

    "name": "yagao"

    }

    },

    "aggs": {

    "all_tags": {

    "terms": {

    "field": "tags"

    }

    }

    }

    }

    ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    第三个聚合分析的需求:先分组,再算每组的平均值,计算每个tag下的商品的平均价格

    GET /ecommerce/product/_search

    {

    "size": 0,

    "aggs": {

    "group_by_tags": {

    "terms": {

    "field": "tags"

    },

    "aggs": {

    "avg_price": {

    "avg": {

    "field": "price"

    }

    }

    }

    }

    }

    }

    {

    "took": 62,

    "timed_out": false,

    "_shards": {

    "total": 5,

    "successful": 5,

    "failed": 0

    },

    "hits": {

    "total": 3,

    "max_score": 0,

    "hits": []

    },

    "aggregations": {

    "group_by_tags": {

    "doc_count_error_upper_bound": 0,

    "sum_other_doc_count": 0,

    "buckets": [

    {

    "key": "fangzhu",

    "doc_count": 2,

    "avg_price": {

    "value": 27.5

    }

    },

    {

    "key": "meibai",

    "doc_count": 1,

    "avg_price": {

    "value": 30

    }

    },

    {

    "key": "qingxin",

    "doc_count": 1,

    "avg_price": {

    "value": 40

    }

    }

    ]

    }

    }

    }

    ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    第四个数据分析需求:计算每个tag下的商品的平均价格,并且按照平均价格降序排序:terms 条件的意思

    GET /ecommerce/product/_search

    {

    "size": 0,

    "aggs" : {

    "all_tags" : {

    "terms" : { "field" : "tags", "order": { "avg_price": "desc" } },

    "aggs" : {

    "avg_price" : {

    "avg" : { "field" : "price" }

    }

    }

    }

    }

    }

    ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    第五个数据分析需求:按照指定的价格范围区间进行分组,然后在每组内再按照tag进行分组,最后再计算每组的平均价格

    GET /ecommerce/product/_search

    {

    "size": 0,

    "aggs": {

    "goup_by_price": {

    "range": {

    "field": "price",

    "ranges": [

    {

    "from": 0,

    "to": 20

    },{

    "from": 20,

    "to": 40

    },{

    "from": 40,

    "to": 50

    }

    ]

    },

    "aggs": {

    "group_tags": {

    "terms": {

    "field": "tags"

    },

    "aggs": {

    "avg_price": {

    "avg": {

    "field": "price"

    }

    }

    }

    }

    }

    }

    }

    }

    结果:

    {

    "took": 72,

    "timed_out": false,

    "_shards": {

    "total": 5,

    "successful": 5,

    "failed": 0

    },

    "hits": {

    "total": 3,

    "max_score": 0,

    "hits": []

    },

    "aggregations": {

    "goup_by_price": {

    "buckets": [

    {

    "key": "0.0-20.0",

    "from": 0,

    "to": 20,

    "doc_count": 0,

    "group_tags": {

    "doc_count_error_upper_bound": 0,

    "sum_other_doc_count": 0,

    "buckets": []

    }

    },

    {

    "key": "20.0-40.0",

    "from": 20,

    "to": 40,

    "doc_count": 2,

    "group_tags": {

    "doc_count_error_upper_bound": 0,

    "sum_other_doc_count": 0,

    "buckets": [

    {

    "key": "fangzhu",

    "doc_count": 2,

    "avg_price": {

    "value": 27.5

    }

    },

    {

    "key": "meibai",

    "doc_count": 1,

    "avg_price": {

    "value": 30

    }

    }

    ]

    }

    },

    {

    "key": "40.0-50.0",

    "from": 40,

    "to": 50,

    "doc_count": 1,

    "group_tags": {

    "doc_count_error_upper_bound": 0,

    "sum_other_doc_count": 0,

    "buckets": [

    {

    "key": "qingxin",

    "doc_count": 1,

    "avg_price": {

    "value": 40

    }

    }

    ]

    }

    }

    ]

    }

    }

    }

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  • 调和平均数=na1+a2+⋯+an调和平均数=\frac{n}{a_1+a_2+\dots+a_n}调和平均数=a1​+a2​+⋯+an​n​ 几何平均数=a1∗a2∗⋯∗ann几何平均数=\sqrt[n]{a_1*a_2*\dots*a_n}几何平均数=na1​∗a2​∗⋯∗an​​ 算术平均...

    调 和 平 均 数 = n a 1 + a 2 + ⋯ + a n 调和平均数=\frac{n}{a_1+a_2+\dots+a_n} =a1+a2++ann

    几 何 平 均 数 = a 1 ∗ a 2 ∗ ⋯ ∗ a n n 几何平均数=\sqrt[n]{a_1*a_2*\dots*a_n} =na1a2an

    算 术 平 均 数 = a 1 + a 2 + ⋯ + a n n 算术平均数=\frac{a_1+a_2+\dots+a_n}{n} =na1+a2++an

    展开全文
  • Mod的含义为求余。模运算在数论和程序设计中都有着广泛的应用,从奇偶数的判别到素数的判别,从模幂. 有人告诉我么。 用%就是求余数#include int main(void) { printf("8/3 = %d ..%d\n",8/3,8%3); return 0; } ...

    C语言提供了一个取余数的运算符%,称之为“模”运算符。只有两个整数之间才可以进行模运算!a % b 表示 用b来整除a,商整数,得到余数。如:5%3 = 2 4%3 =13%3 .

    % 就是求余运算符。3%2 结果就是1,2%2结果就是0

    帮我编写个程序,输入两个整数,求出他们的商和余数并进行输出。谢谢了、.

    #include void main() { int i,j,a,b; scanf("%d,%d",&i,&j); a=i/j;b=i%j; printf("%d,%d",a,b); }

    C语言中求余数直接用双目运算符%,如求a除以b的余数可表示为a%b 注意:C语言中的运算符%的两个操作数必须为整形,不能为浮点型或其他结构体类型,否则编译器.

    printf("%d\n",-8%3); //结果-2 printf("%d\n",8%-3); //结果2 请解释,谢谢

    先看整除-8/3=-2 再看余数 -8=3*-2+(-2)8/-3=-2 8=-3*-2+2

    填空: 0%2=0 1%2=1 2%2=0 3&2=1 4%2=0 0/2=0 1/2=0 2/2=1 3/2=1 4/2=2 c语言中的求余和整除的计算是如何定义的 :求余是指点一个数除以另一个数,不够除的部分.

    要求: 输入数据:10 3 输出:10%3=1 我设计的程序: main() { int x,y,n; 。

    printf("%d%%d=%d\n",x,y,n); 改为printf("%d%%%d=%d\n",x,y,n); 因为%号是格式控制符,你两个百分号被当做输出%后面的d接着按字符输出了,就像你想在pintf.

    int main() { int a=40,b=9; printf("shang=%.2f\nyu=%d\n",a/b,a%b); return 0。

    1、C语言中,%符号就是取余数运算,也就是模运算(mod)。Mod的含义为求余。模运算在数论和程序设计中都有着广泛的应用,从奇偶数的判别到素数的判别,从模幂.

    有人告诉我么。

    用%就是求余数#include int main(void) { printf("8/3 = %d ..%d\n",8/3,8%3); return 0; }

    执行for语言,当m和n能同时被k整除的时候,输出k的值,然后执行break结束。

    (1)break的位置没错,(2)k=n-1;这步操作是不必要的。 但关键问题是,你的这种算法是片面的,不能求出所有数的最大公约数。应用辗转相除法,举例如下,可自行编程.

    #include int main() { int i, a, b, c, d, f[4]; for(i = 0; i scanf("%d", &f[i]); a = f[0] +。

    你的注释好像不对啊。a = f[0] + f[1] + f[2] + f[3]; //9+19+29+39=96,没问题 a = a / f[0]; //a=10,OK,小数去掉 b = f[0] + f[2] + f[3]; //9+29+39=77,OK b = b / a; //b=7,OK,小数去.

    求余符号“%”比如“i=52%10”运算结束i=2,就是这么算的!在C语言中拆分多位数字一般这样用!比如把321这个数拆出百位实为个位分别放在hc1,hc2,hc3中就可以hc.

    10%10 的余数是多少小学基础没打好 就学C语言 晕死 % 求余还没弄清楚

    0能整除就是0,不能整除的话减掉后面那个数的最大整数倍的值(且小于前面的数)例:5%2=1 5-2*2=110%3=1 10-3*3=19%5=4 9-5*1=4

    比如说 main(); { int a,b,c; scanf("%d%d",&a,&b); c = a%b; printf("%d",c).

    运算符%的运算结果就是左操作数除以右操作数后所得的余数。下面举一个通例来说明:a%b 假设a/b=c(余数为d) 对于上面的例子,左操作数为a,右操作数为b,那么a.

    对%一点都不懂,能尽量详细点吗?谢谢

    %是求余运算符,也叫模除运算符,用于求余数;%要求两个操作数均为整数(或可以隐式转换成整数的类型)。标准规定:如果%左边的操作数为负数时,则模除的结果.

    我使用的是dev c++ 操作系统win7 下面是程序 #include #include #include 。

    同楼上,float无取余一说,如要取余(非C语言范围),应如下 把main里面改一下 float c1=7.2,c2; int k; k=(int)c1/2; //先将c1取整,再将商赋值给k c2=c1-2*k; //用c1减去.

    printf("%d",sum%mod); sum=120 mod=999 输出结果为0,为什么不是120?

    c语言里对于有一些符号是不能直接输出的,因为被c语言占用了。所以有一些符号是需要特殊的方式才能输出的。比如你说的%号,%号在c语言里是求余数的符号,如果.

    #includemain(){int a,b,c,d;printf("请输入两个整数,以空格区分:");scanf("%d%d",&a,&b);c=a/b;d=a%b;printf("商:%d\n余数:%d\n",c,d);}

    如果操作数是整数,那么就是整除,否则就是浮点除,求余的符号是%。1、通常情况下取模运算(mod)和求余(rem)运算被混为一谈,因为在大多数的编程语言里,.

    c语言中两个整数相除,x除以y的余数,是用x%y来表示的,答案的绝对值在0~|y|-1之间,符号与被除数的符号相同。例如:15%8=715%5=015%-8=7-15%8=-7-15%-8=-7

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  • GraphPad Prism 平均值的标准误差

    千次阅读 2020-12-26 17:58:40
    什么是平均值的标准误差? 平均值的标准误差,英文:Standard Error of Mean,英文简称:SEM或SE,中文简称:标准误,是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度。 概念 平均值的标准误差...

    什么是平均值的标准误差?

     

    平均值的标准误差,英文:Standard Error of Mean,英文简称:SEM或SE,中文简称:标准误,是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度。

    • 概念

    平均值的标准误差(SEM)量化了平均值的精度。它衡量你的样本平均值与真实群体总值之间的差距,并以与数据相同的单位表示。

    GraphPad Prism使用缩写SEM,但有些研究者更喜欢使用缩写SE。

    • SEM比SD大还是小?

    SEM始终比SD小。对于大样本,SEM比SD小得多。

    • 该如何解释SEM?

    虽然科学家们经常将以平均值和SEM形式表示数据,但解释SEM的含义并不直接。解释95%置信区间要容易得多,该95%置信区间根据SEM进行计算。

    对于大样本(例如,大于10个),你可以使用以下经验法则:

    · 67%置信区间从平均值向每个方向延伸约一个SEM。

    · 95%置信区间从平均值向每个方向延伸约两个SEM。

    乘数实际上并非1.0和2.0,而是来自t分布的值,并取决于样本量。对于小样本,当然当N小于10时,这些经验法则并不十分准确。

     

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  • 移动平均(转载)

    2021-02-26 20:26:34
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空空如也

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平均值的含义