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  •  利用均值中位数目的是:利用统计特征来衡量一下DOM树每一条路径向中部数值的聚拢程度或者说是大多数路径分布集中在什么取值的区域内,以便于接下来分析工作。  利用方差目的是:利用整体统计...

        这篇文章的内容是接着上一篇的内容继续的,上一篇文章中简单的得到了DOM的最大深度,这里我要接着对得到的数据进行计算,分别得到均值、中位数、方差。

        利用均值和中位数的目的是:利用统计的特征来衡量一下DOM树每一条路径的向中部数值的聚拢程度或者说是大多数路径的分布集中在什么取值的区域内,以便于接下来的分析工作。

        利用方差的目的是:利用整体的统计特征来观察整体的路径波动性是怎么样的,也就是看路径的分布是比较平缓的状况还是向高斯分布一样的中间聚拢,两边骤减的状况

        好了,简单的说了这些,简单的实现如下:

    #!usr/bin/env python
    #encoding:utf-8
    
    '''
    __author__:沂水寒城
    功能:python处理xpath得到页面的DOM树深度
    '''
    
    from get_all_node_xpath import *
    
    
    def get_tree_max_deepth(all_xpath_list):
        '''
        得到一个HTML页面形成的xpath列表中最大长度,即DOM树的最大深度
        '''
        tree_deepth_list=[]
        for one_xpath in all_xpath_list:
            tree_deepth_list.append(len(one_xpath.split('/')[1:]))
        return max(tree_deepth_list)
    
    
    def calculate_fangcha(average_length_value, length_list):
        '''
        计算给定列表中数据的方差值(没开平方的值)
        输入为:平均数和列表
        输出为:方差
        '''
        total_sum=0
        for one_num in length_list:
            total_sum+=math.pow((one_num-average_length_value), 2)
        return total_sum/len(length_list)
    
    
    
    def get_xpath_statics_features(all_xpath_list):
        '''
        输入:页面的DOM树xpath列表
        输出:xpath列表中路径的长度的平均数、中位数、方差
        '''
        length_list=[]
        for one_xpath in all_xpath_list:
            length_list.append(len(one_xpath.split('/')[1:]))
        average_length_value=sum(length_list)/len(length_list)
        length_sorted_list=sorted(length_list)
        middle_num=length_sorted_list[int(math.ceil(len(length_sorted_list)/2))]
        fangcha=calculate_fangcha(average_length_value, length_list)
        return average_length_value, middle_num, fangcha
    
    
    if __name__ == '__main__':
    	with open('../baidu.txt') as f:
    		baidu=f.read()
    	baidu_tree, baidu_xpath_list=get_clean_allnodes_xpath(baidu)
    	max_tree_deepth=get_tree_max_deepth(baidu_xpath_list)
    	for one_xpath in baidu_xpath_list:
    		print one_xpath
    	print 'max_tree_deepth is:', max_tree_deepth
    	average_length_value, middle_num, fangcha=get_xpath_statics_features(baidu_xpath_list)
    	print 'average_length_value is:', average_length_value
    	print 'middle_num is:', middle_num
    	print 'fangcha is:', fangcha

    结果如下:

    /html
    /html/head
    /html/head/meta[1]
    /html/head/meta[2]
    /html/head/meta[3]
    /html/head/meta[4]
    /html/head/title
    /html/body
    /html/body/p
    /html/body/p/comment()[1]
    /html/body/p/comment()[2]
    /html/body/p/comment()[3]
    /html/body/p/meta
    /html/body/div[1]
    /html/body/div[1]/div[1]
    /html/body/div[1]/div[1]/div
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]/div
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]/div/div[1]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]/div/a
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]/div/form
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]/div/form/span[1]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]/div/form/span[2]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]/div/form/span[3]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]/div/form/span[3]/span
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]/div/form/span[3]/span/div
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]/div/form/span[3]/span/div/span
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]/div/form/span[3]/span/ul
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]/div/form/span[3]/span/ul/li[1]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]/div/form/span[3]/span/ul/li[1]/a
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]/div/form/span[3]/span/ul/li[2]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]/div/form/span[3]/span/ul/li[2]/a
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]/div/form/span[3]/span/ul/li[3]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]/div/form/span[3]/span/ul/li[4]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]/div/form/span[3]/span/ul/li[4]/a
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[1]/div/div[2]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[2]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[2]/a[1]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[2]/a[2]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[2]/a[3]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[3]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[3]/a[1]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[3]/a[2]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[3]/a[3]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[3]/a[4]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[3]/a[5]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[3]/a[6]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[3]/a[7]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[3]/a[8]
    /html/body/div[1]/div[1]/div/div[3]/a[9]
    /html/body/div[1]/div[2]
    /html/body/div[1]/div[2]/a[1]
    /html/body/div[1]/div[2]/a[2]
    /html/body/div[1]/div[2]/a[3]
    /html/body/div[1]/div[2]/a[4]
    /html/body/div[1]/div[2]/a[5]
    /html/body/div[1]/div[2]/a[6]
    /html/body/div[1]/div[2]/a[7]
    /html/body/div[1]/div[2]/a[8]
    /html/body/div[1]/div[2]/a[9]
    /html/body/div[1]/div[3]
    /html/body/div[1]/div[3]/div
    /html/body/div[1]/div[3]/div/div
    /html/body/div[1]/div[3]/div/div/div[1]
    /html/body/div[1]/div[3]/div/div/div[2]
    /html/body/div[1]/div[3]/div/div/div[2]/p
    /html/body/div[1]/div[4]
    /html/body/div[1]/div[4]/div
    /html/body/div[1]/div[4]/div/div
    /html/body/div[1]/div[4]/div/div/p[1]
    /html/body/div[1]/div[4]/div/div/p[1]/a[1]
    /html/body/div[1]/div[4]/div/div/p[1]/a[2]
    /html/body/div[1]/div[4]/div/div/p[1]/a[3]
    /html/body/div[1]/div[4]/div/div/p[1]/a[4]
    /html/body/div[1]/div[4]/div/div/p[2]
    /html/body/div[1]/div[4]/div/div/p[2]/a[1]
    /html/body/div[1]/div[4]/div/div/p[2]/a[2]
    /html/body/div[1]/div[4]/div/div/p[2]/a[3]
    /html/body/div[1]/div[5]
    /html/body/div[2]
    /html/body/div[3]
    /html/body/div[4]
    max_tree_deepth is: 13
    average_length_value is: 6
    middle_num is: 7
    fangcha is: 8.29268292683

        好了,DOM树路径的统计特征就说这么多,欢迎一起交流!
    展开全文
  • AVERAGE 计算选中区域中所有包含数值单元格的平均值。 参数为 AVERAGE(number1,number2,...) 或一个选定区域 AVERAGEA 的区别是把区域内数值的单元格也计算进去,换言之分母变大了。 例子如下: ...

    AVERAGE 计算选中区域中所有包含数值单元格的平均值。

    参数为 AVERAGE(number1,number2,...) 或一个选定区域

     

    AVERAGEA 的区别是把区域内非数值的单元格也计算进去,换言之分母变大了。

     

    例子如下:

    2010050921213463.jpg

     

    AVEARAGEIF 和 AVEARAGEIFS 的例子随后补充

    转载于:https://www.cnblogs.com/waitrabbit/archive/2010/05/09/1731332.html

    展开全文
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    一维离散随机变量模型:
    在这里插入图片描述

    一维连续性随机变量模型:
    需要注意的时
    需要注意的是:连续型随机变量的模型中的函数值不是在这点的概率,在这点的概率为0,因为随机事件有无数个,平均到这个事件的概率最准确的说法就是0,这点的函数值是概率的密度,就像物质一样,在某个地方的密度越大,在这附近的质量也就越大,同样的某个值附近的概率密度越大,那么在这点附近(包括这点在内)的区域的概率就会越大。

    另一种理解方法:

    在这里插入图片描述V-t图像表示在某一时刻物体运动的速度,只有乘以一个时间段,才表示在这个时间段内的跑过的路程。S-t图像表示在这里时刻,物体从一开始跑了多少路程。
    连续型随机变量的概率密度函数可以理解为在这点的概率变化率,只有乘以一段距离cd,注意是一段,才会是这一段的概率变化量也就是在这个区间[c,d]内的概率(注意c要很接近d,才能够精确地表示概率),如果乘的是一个点的长度,很显然,在这个点的概率为0。
    大家可以在上面那张图里的第三个函数图像上面建模一下。

    连续型随机变量的概率分布函数可以像S-t图像那样理解,表示到这个点为止的概率。

    二维离散型随机变量模型
    在这里插入图片描述
    离散的点构成了所有的基本事件,高度表示这个基本事件发生的概率。(
    注意:不要由离散型随机变量的模型的理解方法用到连续型随机变量的理解方法里面去,也就是不要把连续型随机变量的模型中某个点的函数值理解为这个点的概率。)

    二维连续型随机变量模型:
    在这里插入图片描述
    在D内的概率为以D为底,f(x,y)为帽子的柱体的体积,也就是在D内的二重积分。

    1,2维连续型随机变量的用的最多的一条性质:
    从负无穷大到正无穷大上的积分(二重积分)为1,
    在要我们求一下概率密度函数的系数之类的题目中经常用到。

    展开全文
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    1.求和:SUM
    SUM(number1,number2,...) :计算单元格区域中所有数值的和
    如:=SUM(B3:B32)/29
    先求B3到B32三十个单元格内数据的和,再除以29

    同理,还有求平均值AVERAGE,最大值MAX,最小值MIN

    =AVERAGE(B3:B32)
    =MAX(B3:B32)
    =MIN(B3:B32)

     

    2.根据条件统计:COUNTIF
    COUNTIF(range,criteria):计算某个区域中滞给定条件的单元格数目

    如:=COUNTIF(B3:B32,">84")
    建议你采用countif函数容易些。=countif(B2:G12,">=70")


    3.几列间数据进行运算

    =(2*SUM(B3:G3)+H3*3+I3)/16
    表示B3到G3六列数据相加再乘以2+H3的3倍+I3,最后的和再除以16

     

    4.拖拽操作

    对某一列数据进行操作后,若其它列有相似操作,只须将刚才单元格选中,将鼠标放在单元格右下角,当成实心十字形时,向右或向下拖拉即可。

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区域内数值和的平均值