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  • 数据多维数据集的目的是存储有关大量数据点的聚合信息。 数据多维数据存储有关输入数据点的有趣子集的聚合信息。 例如,如果您正在编写Web服务器日志分析器,则您的输入点可能是日志行,并且您可能会对保持每种...
  • sep:数据分割字符串,如果是空串,写入文件为二进制文件。 format:写入数据的格式 np.fromfile(frame,dtype=float,count=-1,sep=") frame:文件,字符串。 dtype:读取的数据类型,默认为float。 count:读入元素个...

    a.tofile(frame,seq=’’,format=’%s’)
    frame:文件,字符串
    sep:数据分割字符串,如果是空串,写入文件为二进制文件。
    format:写入数据的格式
    np.fromfile(frame,dtype=float,count=-1,sep=")
    frame:文件,字符串。
    dtype:读取的数据类型,默认为float。
    count:读入元素个数,-1表示读入整个文件。
    sep:数据分割字符串,如果是空串,写入文件为二进制。

    >>> import numpy as np
    >>> a=np.arange(100).reshape(5,10,2)
    >>> a
    array([[[ 0,  1],
            [ 2,  3],
            [ 4,  5],
            [ 6,  7],
            [ 8,  9],
            [10, 11],
            [12, 13],
            [14, 15],
            [16, 17],
            [18, 19]],
    
           [[20, 21],
            [22, 23],
            [24, 25],
            [26, 27],
            [28, 29],
            [30, 31],
            [32, 33],
            [34, 35],
            [36, 37],
            [38, 39]],
    
           [[40, 41],
            [42, 43],
            [44, 45],
            [46, 47],
            [48, 49],
            [50, 51],
            [52, 53],
            [54, 55],
            [56, 57],
            [58, 59]],
    
           [[60, 61],
            [62, 63],
            [64, 65],
            [66, 67],
            [68, 69],
            [70, 71],
            [72, 73],
            [74, 75],
            [76, 77],
            [78, 79]],
    
           [[80, 81],
            [82, 83],
            [84, 85],
            [86, 87],
            [88, 89],
            [90, 91],
            [92, 93],
            [94, 95],
            [96, 97],
            [98, 99]]])
    >>> a.tofile("b.dat",sep=",",format="%d")
    >>> c=np.fromfile("b.dat",dtype=np.int,sep=",")
    >>> c
    array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
           17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33,
           34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50,
           51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67,
           68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84,
           85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99])
    >>> c=c.reshape(5,10,2)
    >>> c
    array([[[ 0,  1],
            [ 2,  3],
            [ 4,  5],
            [ 6,  7],
            [ 8,  9],
            [10, 11],
            [12, 13],
            [14, 15],
            [16, 17],
            [18, 19]],
    
           [[20, 21],
            [22, 23],
            [24, 25],
            [26, 27],
            [28, 29],
            [30, 31],
            [32, 33],
            [34, 35],
            [36, 37],
            [38, 39]],
    
           [[40, 41],
            [42, 43],
            [44, 45],
            [46, 47],
            [48, 49],
            [50, 51],
            [52, 53],
            [54, 55],
            [56, 57],
            [58, 59]],
    
           [[60, 61],
            [62, 63],
            [64, 65],
            [66, 67],
            [68, 69],
            [70, 71],
            [72, 73],
            [74, 75],
            [76, 77],
            [78, 79]],
    
           [[80, 81],
            [82, 83],
            [84, 85],
            [86, 87],
            [88, 89],
            [90, 91],
            [92, 93],
            [94, 95],
            [96, 97],
            [98, 99]]])
    >>> 
    

    注意:该方法需要读取时知道存入文件时数组的维度和元素类型
    2.numpy的便捷文件存取
    np.save(fname,array)或 np.savez(fname,array)
    frame:文件名,以.npy为扩展名,压缩扩展名为.npz
    array:数组变量
    np.load(fname)
    frame:文件名,以.npy为扩展名,压缩扩展名为.npz

    展开全文
  • 我将运行大量的模拟,产生大量的数据,这些数据需要在以后存储和访问。我的模拟程序的输出数据被写入文本文件(每个...具体情况如下:我的数据基本上采用多维数组的形式,其中每个条目都将如下所示:data[ stringAr...

    我将运行大量的模拟,产生大量的数据,这些数据需要在以后存储和访问。我的模拟程序的输出数据被写入文本文件(每个模拟一个)。我计划编写一个Python程序来读取这些文本文件,然后以更便于以后分析的格式存储数据。经过一段时间的搜索,我想我正遭受信息过载的困扰,所以我把这个问题放到堆栈溢出中寻求一些建议。具体情况如下:

    我的数据基本上采用多维数组的形式,其中每个条目都将如下所示:data[ stringArg1, stringArg2, stringArg3, stringArg4, intArg1 ] = [ floatResult01, floatResult02, ..., floatResult12 ]

    每个参数的潜在值大致如下:

    字符串arg1:50

    字符串arg2:20

    字符串arg3:6

    字符串arg4:24

    图1:10000

    但是请注意,数据集是稀疏的。例如,对于给定的stringArg1值,将只填充stringArg2的大约16个值。另外,对于给定的(stringArg1,stringArg2)组合,将填充大约5000个intArg1值。第3个和第4个字符串参数总是完全填充。在

    因此,使用这些数字,我的数组将有大约50*16*6*24*5000=576000000个结果列表。在

    我正在寻找存储这个数组的最佳方法,这样我就可以保存它并在以后重新打开它,以添加更多数据、更新现有数据或查询现有数据以进行分析。到目前为止,我已经研究了三种不同的方法:关系数据库

    PyTables

    使用元组作为字典键的Python字典(使用pickle保存和重新加载)

    在这三种方法中我都会遇到一个问题,我总是将(stringArg1、stringArg2、stringArg3、stringArg4、intArg1)的每个元组组合存储为表中的字段,或作为Python字典中的键。从我(可能是天真的)的观点来看,这似乎没有必要。如果这些都是整型参数,那么它们只会形成数组中每个数据项的地址,就不需要在单独的字段中存储所有可能的地址组合。例如,如果我有一个2x2数组=[[100,200],[300,400]],你可以通过在地址数组[0][1]上请求值来检索值。您不需要将所有可能的地址元组(0,0)(0,1)(1,0)(1,1)存储到其他地方。所以我希望能找到一个解决这个问题的办法。在

    我希望能够在PyTables中定义一个表,其中第一个表中的单元格包含其他表。例如,顶级表将有两列。第一列中的条目将是stringArg1的可能值。第二列中的每个条目都是一个表。这些子表将有两列,第一列是stringArg2的所有可能值,第二列是子表的另一列。。。在

    这种解决方案将很容易浏览和查询(尤其是如果我可以使用vitalables来浏览数据)。问题是PyTables似乎不支持一个表的单元格包含其他表。所以我似乎在那里遇到了一个死胡同。在

    我已经阅读了数据仓库和星型模式方法,但事实表似乎仍然需要包含每个可能的参数组合的元组。在

    好吧,那就是我现在的处境。任何和所有的建议将不胜感激。在这一点上,我一直在四处寻找,以至于我的大脑受伤了。是时候请专家们想想了。在

    展开全文
  • 一篇介绍后关系数据库的文章,较系统的介绍了其存储原理,实现方法等。
  • numpy多维数据存取

    2020-12-23 01:16:49
    本文的主要内容是基于中国大学mooc(慕课)中的“Python数据分析与可视化”课程进行整理和总结。 a.tofile()和np.fromfile() a.tofile(frame,sep=’’,format=’%s’) frame:文件或者字符串...
  • 设计了HDFS上的列存储文件格式HCFile,基于HCFile给出了海量多维数据存储方案,该方案能够提高聚集计算效率,并有很好的可扩展性。同时,利用多维数据的层次性语义特征,设计了维层次索引,并给出了利用维层次索引和...
  • CSV文件 用逗号分隔,是一种常见的文件格式,用来存储批量数据;csv是excel的文件格式 写入文件的函数 np.savetxt(fram,array,fmt='%.18e',delimiter=None) frame: 文件、字符串或产生器,可以是.gz或者.bz2压缩...

    CSV文件  用逗号分隔,是一种常见的文件格式,用来存储批量数据;csv是excel的文件格式

    写入文件的函数

    np.savetxt(fram,array,fmt='%.18e',delimiter=None)

    frame:  文件、字符串或产生器,可以是.gz或者.bz2压缩文件(要写入的文件名)

    array:存入文件的数组

    fmt: format的缩写,指的是写入的数据的格式,例如 %d整型  %.2f小数点后两位   %.18e  十八位有效数字的科学记数法

    delimiter:分隔字符串,默认是空格,即数据之间的分隔符,可以改成逗号

    a=np.arange(100).reshape(5,20)
    np.savetxt('a.csv',a,fmt='%d',delimiter=',')

    读取文件的函数

    np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None,unpack=False)

    frame:读取的文件名,可以是.gz压缩文件

    dtype:读取的文件以什么格式显示;默认为浮点数类型;

    delimiter:指的是读入的过程中解析的分隔的字符串,即要读取的文件是以什么为分隔符的;csv文件为逗号

    unpack:默认为false,读入的属性写入一个数组,如果为true会将读入的属性写入不同的数组变量

    以上两个函数只能用于一维和二维数据;

    多维数据的存取

    a.tofile(frame,sep=' ',format='%s')

    frame: 文件、字符串

    sep:分隔数据的字符串,如果是空串,即不指定分隔符,写入文件为二进制,二进制文件无法直接打开

    format:写入数据的格式

    a=np.arange(100).reshape(5,10,2)
    a.tofile('b.dat',sep=',',format='%d')
    

    这个文件只是将所有数据列入文件中,不会指定其维度

    读取文件:

    np.fromfile(frame,dtype=float,count=-1,sep=',')

    frame:是文件

    dtype:读取文件的时候指定要显示成的数据类型

    count:要读入元素的个数,-1表示全部数据

    sep:为要读取的文件的分隔符,如果文件是二进制文件,则sep为‘’空格

    读取后是一个一维数组,需要自己定义其形状;

    因此读入文件会遗失其形状,因此使用这个方法需要指定数组的维度和元素的类型;

    通常是在将一个多维数组写入文件的时候,将这个数组的类型和元素类型存储起来,在打开文件的时候可以读取这个文件知道这些信息;

    便捷存取方法:

    np.save(frame,array)或者   np.savez(frame,array)存压缩文件;

    frame:文件名,必须以.npy为扩展名,压缩扩展名为.npz

    array:数组变量

    这种方法写入的是二进制,但是第一行是这个数组的形状和数据类型;

    如果不想以这种文件个数存储,则采用上面的方法;

    np.load(frame)

    这种方法可以还原其形状;

    numpy库的随机数函数

    在python语言中的random库可以提供随机过程

    np.random.函数名   :这是在numpy中使用随机函数的方法,即random是numpy的子库;

     

     

    通过seed设定随机数种子后,在调用相同的随机数种子的时候,产生的随机结果将一样;

    shuffle指改变最外围的 顺序;

    uniform(low,high,(size))产生具有均匀分布的数组,其中low是起始值,high是结束值,size是形状

    normal(loc,scale,size) 产生具有正态分布的数组,loc均值,scale标准差,size是形状

    poisson(lam,size)产生泊松分布的数组,lam为事件发生的概率,

    u=np.random.uniform(2,10,(2,3))

    统计分析函数

    numpy提供了库一级别的统计函数;因此可以在numpy库中直接调用,

    轴(axis)的编号是对第几个维度计算统计值,对数组来讲最外层的维度是0,

    sum(a,axis=None)    根据给定轴axis计算数组a相关的元素之和,axis整数或者元组

    mean(a,axis=None)  根据给定轴axis计算数组a相关元素的期望

    average(a,axis=None,weights=None)  根据给定轴axis计算数组a相关元素的加权平均值,不给定weights的时候是所有元素等权重计算;加权平均是每个元素乘以其权重然后除以权重之和;

    std(a,axis=None)  根据给定轴axis计算数组a相关元素的标准差

    var(a,axis=None)  根据给定轴axis计算数组a相关元素的方差

    以上定义了一个二维的数组,当轴设为1的时候,是在第二位度进行运算,第二个维度是三个中括号里面的元素五个元素运算,

    而轴设为0的时候,是在第一个维度进行运算,此时第一个维度的元素是三个中括号的三个元素,然后再对三个第一维度中第二维度对应位置的元素运算;

    min(a)  max(a)  计算数组a中元素的最小值、最大值

    argmin(a)、argmaax(a)  计算数组a中元素最小值、最大值在将数组变成一维后的位置

    unraval_index(index,shape)  根据shape将一维下标index转换成多维下标

    ptp(a) 计算数组a中元素最大值和最小值的差

    median(a)  计算数组a中元素的中位数,取中位数是运算,结果是浮点数

    numpy的梯度函数

    np.gradient(f)    计算数组f中元素的梯度,当f维多维的时候,返回每个维度的梯度

    梯度:连续值之间的变化率,即斜率

    一维数组某一元素的梯度维后一个元素减前一个元素后除以他们之间的距离,边界上的 元素为相邻两个元素之间差;

    二维有两个梯度,横向和纵向;

    展开全文
  • PostgreSQL多维数据集 一个向添加[ cube ](TODO,postgresql cube docs)支持的库 使用此库,可以将Cube[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]类的内容编写为查询模板的一部分。 它不提供解析能力Cube从返回SQL S,主要是因为它看...
  • 欢迎使用Swiss Data Cube(SDC)存储库。 SDC正在使用CEOS开放数据立方体技术来提供对1984年至今瑞士所有Landsat(5,7,8),Sentinel 1和Sentinel 2数据的访问和分析功能。 和以获取有关安装,管理和使用Data Cube...
  • 多维数据分析基础

    2021-05-18 06:31:03
    多维数据分析是指按照多个维度(即多个角度)对数据进行观察和分析,多维的分析操作是指通过对多维形式组织起来的数据进行切片 、切块、聚合、钻取 、旋转等分析操作,以求剖析数据,使用户能够从多种维度、多个侧面 ...

    多维数据分析是指按照多个维度(即多个角度)对数据进行观察和分析,多维的分析操作是指通过对多维形式组织起来的数据进行切片 、切块、聚合、钻取 、旋转等分析操作,以求剖析数据,使用户能够从多种维度、多个侧面 、多种数据综合度查看数据,从而深入地了解包含在数据中的信息和规律。

    多维数据分析以数据仓库为基础,按照维度模型来设计数据仓库。在维度模型中,把存储度量的表称作事实表,把存储属性的表叫做维度表。事实表存储的是可概括的数据,维度中包含属性和层次结构。用户可以按照层次结构对数据进行聚合,从High Level上分析数据。

    一,度量和度量值

    度量(Measure)是事实表中一个数值类型的属性,对数值进行聚合计算是有意义的,例如,学生的分数,计算学生的平均分数是有意义的。

    度量值是指可概括的数值,是度量的值,度量值又被称作事实(fact),这也是“事实表”名称的由来。

    从维度模型来看,事实表中除了维度的外键列和主键列之外,其他的列都是度量,这些列的值是度量值。由此可以得出,事实表的构成是:主键列+维度外键+度量。

    事实表存储数据的详细程度称作事实表的粒度,由于粒度是由事实表引用的外键列确定的,因此一个事实表只能有一个粒度,不同粒度的事实数据必须分别存储到不同的事实表中。

    二,维度和层次结构

    维度是分析数据的角度,维度和维度之间是相互独立的。在报表中,增加维度只是创建了一个新的、独立的细分度量值的方法。从数据分析的角度来讲,增加维度是把度量值更细分,增加新的属性来分解数据。

    属性是维度表的一列,主键属性(Primary Key Attribution)唯一地确定了维度表中的其他属性,属性值是int类型;由于主键属性不具有可读性,通常为维度表创建一个名称属性(Name Attribution),是字符类型,用于说明主键属性标识的实体。维度表的每一行都是不同的实体,但是其名称属性可能是相同的,例如,人名。由于主键属性是int类型,值是唯一的,占用的存储空间小,因此大量应用于事实数据中,作为外键列。

    维度的作用是提供数据分析的角度,通常在不同的维度上对度量值做聚合计算,从High Level上来分析数据。在维度中,把可以用于聚合的属性叫做分组属性,或可聚合属性(Aggregatable  Attribution);把不可用于聚合的属性叫做成员属性(Member Attribution),成员属性的作用是提供额外的信息。

    属性的值称作成员,例如,颜色属性,其成员是Black,White,Red等,还有一个特殊的成员All,是指所有的成员。在做聚合运算时,ALL成员的意义是:group by子句中忽略该属性。

    维度的相关属性之间具有包含关系,通过把相关的属性添加到各个级别,可以创建层次结构。例如,2017年是2017年所有月份的上层级别,月份是其日期的上次级别,年,月,日构成了一个层次结构。在创建层次结构时,通常会在最底层添加一个ALL级别,ALL级别只包好一个成员:所有日期,是所有数据在日期的聚合。

    在层次结构中,如果每一个子级成员都只有一个父级成员,那么该层次结构是自然层次结构,从数据结构上来看,自然层次结构是一个树形结构。在层次结构中,ALL级别也叫做根级成员,最底层的成员叫做叶级成员。

    三,代理键和业务键

    使用整数键值来代表维度成员是出于三个方面的考虑,第一个方面是减少事实表的大小,第二个方面是把名称属性重复的不同实体区分开来,第三个方面是简化实体的标识,具体原因是:由于数据仓库通过提取业务系统中的数据来构建,在不同的业务系统中,标识同一实体的主键(称作业务键)可能是不同的,而不同实体的业务键可能是相同的,这就使得数据仓库必须使用自己的唯一值来标识来自不同业务系统的实体,数据仓库产生的,用于唯一标识一个实体的主键,也叫做代理键。

    业务键的类型可以是整数,也可以是字符类型,但是代理键是整数类型,只有使用代理键,事实表中的外键和维度表的主键才能真正被数据仓库所控制。

    四,多维数据集

    OLAP(Onlie Analytical Processing)是联机分析处理的简称,是一种把关系数据转换为多维数据集的工具。不同的OLAP工具以不同的方式定义、存储和管理多维数据集(Cube),Cube也称作数据立方体。数据立方体表示由若干个维度所描述的一个数据集合,每个维度各自表示一个可对此数据集合进行观察和分析的业务角度。

    SSAS(SQL Server Analysis Service,简称分析服务)是一种实现OLAP功能的服务,它使用数据库模式来存储多维数据集。从理论上讲,分析服务不是BI系统的必要组成部分,因为所有的数据都来自于关系型数据库, 可以直接从数据库提取数据给报表服务供客户查询。但是当数据足够大时,从数据库中查询数据就会变的非常慢。

    SSAS把数据从数据库中提取出来,经过加工和处理之后,形成Cube,报表软件就可以按照不同的属性和维度来分析数据,不仅速度快,而且计算灵活。因此,SSAS的定位实际上是一个数据库服务, 把在关系数据库中加工过的数据仓库或其他原始数据进行再次加工,作为报表使用的中间数据库。

    分析服务作为报表数据源的优势主要有三个:快速的响应,基于元数据的查询和灵活的计算公式。

    1,快速响应

    一般来说,要么在查询时花更少的时间进行相关计算,要么在查询前就已经进行了相关的计算,而预先存储已经计算好的数值,是实现快速响应的最好方法。

    分析服务预先存储计算好的数据值,这些数值不是最终的聚合值,而是中间级聚合,可以供多个查询使用,以计算出最终的聚合值。

    注意,在分析服务中创建数据聚合,与在关系型数据库中创建聚合是相同,逻辑上都是先分组,再对每个分组进行聚合。由于聚合规则是关联的,例如,均值实际上是汇总值和总数量的商,因此不必计算每个可能的聚合,可以通过创建中间聚合,这样就可以使用较少的数据聚合满足不同级别的聚合查询需求。

    2,基于元数据

    元数据是指数据的数据,维度的元数据包括属性和层次结构,属性分为可聚合属性和不可聚合属性(又称作成员属性)。对于维度中的每个属性,分析服务都会自动创建包含两级的层次结构,顶层是单个All成员,它是该属性所有成员的聚合,选择属性层次结构中的All成员,相当于忽略该属性。

    自存在(auto-exist)特性是指分析服务自动识别维度中确实存在的属性成员的组合。

    分析服务基于维度层次结构自动对度量值进行聚合,并把细节级数据和聚合数据组织成度量值组。

    3,计算

    自动对每个维度的层次结构进行聚合计算,创建计算成员,

    五,度量值组

    分析服务可以 把多个相关的度量值组和维度构造成多维数据集,那什么是度量值组?

    事实表中包含数值数据的列对应于维度模型中的度量值,因此,每个事实表都是一组度量值,分析服务使用一种称作度量值组(Measure Group)的逻辑结构来组织信息,度量值组对应于单个事实表及其相关的维度。

    度量值组存储的数据主要分为两部分:

    • 度量值组包含了代表每个维度的外键列和每个度量值,也就是事实表中的数据,称作细节数据;
    • 度量值组包含了每个维度中的成员的可能组合所对应的聚合值,分析服务按照维度的层次结构对度量数据进行聚合,称作聚合数据。

    度量值组和事实表的差别在于:事实表只包含最低粒度级别的度量值,而度量值组不仅包含了事实表的数据,还包含了全部更高粒度的聚合数据。

    如果维度数据仓库中,只有一个事实表,那么OLAP数据库中只有一个度量值组。分析服务可以把若干个相关的度量值组和维度构造成多维数据集(Cube)。

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    大数据分析之多维数据分析入门

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空空如也

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