平均数和中位数

平均数和中位数相关知识

• 为什么在优化算法中使用指数加权平均

  本文知识点： 什么是指数加权平均？ 为什么在优化算法中使用指数加权平均？ β 如何选择？ 1. 什么是指数加权平均 指数加权平均(exponentially weighted averges)，也叫指数加权移动平均，是一种常用的序列数据处理方式。 它的计算公式如下： 其中， $θ_t$：为第 t 天的实际观察值， $V_t$: 是要代替 $θ_t$ 的估计值，也就是第 t 天的指数加权平均值， β： 为 $V_{t-1}$ 的权重，是可调节的超参。( 0 < β < 1 ) 例如： 我们有这样一组气温数据，图中横轴为
• 理解 Linux 的平均负载和性能监控

  在本文中，我们将解释 Linux 系统中最关键的管理任务之一——关于系统 / CPU 的负载（load）和平均负载（Load average）的性能监控。首先来看所有的类 UNIX 系统中两个重要的表述:系统负载 / CPU 负载 – 衡量 Linux 系统的 CPU 过载或利用率低的指标，即处于运算状态或等待状态的 CPU 核心数。平均负载 – 通过固定的时间周期如 1、5、15 分钟计算出的平均的系统负载。Linux 中，平均负载一般指在内核运行队列中被标记为运行或不可打断状态的进程的平均数。注意：几乎没有 Linux 或类 Unix 系统不为用户展示平均负载的值。完全空闲的 Linux 系统平均负载为 0，不包括空闲进程。绝大多数类 Unix 系统只统计运行和等待状态的进程。但是在 Linux 中，平均负载也包括处于不可打断的睡眠状态的进程——它们是在等待其它系统资源如磁盘 I/O 等的进程。如何监测 Linux 系统平均负载有诸多方式监测系统平均负载，如 uptime，它会展示系统运行时间
• 理解 Linux 的平均负载和性能监控

  在本文中，我们将解释 Linux 系统中最关键的管理任务之一——关于系统 / CPU 的负载load和平均负载Load average的性能监控。首先来看所有的类 UNIX 系统中两个重要的表述:系统负载 / CPU 负载 – 衡量 Linux 系统的 CPU 过载或利用率低的指标，即处于运算状态或等待状态的 CPU 核心数。平均负载 – 通过固定的时间周期如 1、5、15 分钟计算出的平均的系统负载。Linux 中，平均负载一般指在内核运行队列中被标记为运行或不可打断状态的进程的平均数。注意：几乎没有 Linux 或类 Unix 系统不为用户展示平均负载的值。完全空闲的 Linux 系统平均负载为 0，不包括空闲进程。绝大多数类 Unix 系统只统计运行和等待状态的进程。但是在 Linux 中，平均负载也包括处于不可打断的睡眠状态的进程——它们是在等待其它系统资源如磁盘 I/O 等的进程。如何监测 Linux 系统平均负载有诸多方式监测系统平均负载，如 uptime，它会展示
• 使用MySQL中的AVG函数求平均值的教程

  MySQL的AVG函数是用来求出各种记录中的字段的平均值。要了解AVG功能考虑EMPLOYEE_TBL表具有以下记录：?mysql> SELECT * FROM employee_tbl;+------+------+------------+--------------------+| id  | name | work_date | daily_typing_pages |+------+------+------------+--------------------+|  1 | John | 2007-01-24 |        250 ||  2 | Ram | 2007-05-27 |        220 ||  3 | Jack | 2007-05-06 |    &

平均数和中位数相关课程

• 玩转热门框架 用企业级思维 开发通用够硬的大数据平台 从企业需求入手，构建集数据采集、数据存储、数据处理与分析、BI应用、权限管理、系统监控等于一体的大数据应用平台，帮助我们快速掌握大数据平台开发技术，迅速建立大数据技术的宏观的认识。

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平均数和中位数相关教程

• 1. AVG函数求平均值 以 teacher 表为例，先查所有 teacher 信息：SELECT * FROM teacher;查询结果如下图：可以使用 AVG() 函数求出全部教师平均年龄：SELECT AVG(age) FROM teacher;执行结果如下图：Tips：如上图所示，AVG(age) 表示对结果集 age 列取平均值 40.6667。
• Numpy 的统计函数 NumPy 提供了很多统计函数，例如对数组求和、用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。常用的统计函数如下：函数说明sum对数组中的全部或沿着轴向的元素求和。mean、median求数组的算术平均值、中位数std、var分别为标准差和方差min、max最小值和最大值argmin、argmax分别为最小和最大元素的索引cumsum所有元素的累计和cumprod所有元素的累计积percentile计算数组的百分比分位数
• 2.2 计算百分位数 百分位数是统计中使用的度量，表示小于这个值的观察值的百分比。 函数 numpy.percentile() 接受以下参数。numpy.percentile(a, q, axis)参数说明：参数说明a输入数组q要计算的百分位数，在 0 ~ 100 之间axis沿着它计算百分位数的轴首先明确百分位数 P 的概念第 p 个百分位数是这样一个值，它使得至少有 p% 的数据项小于或等于这个值，且至少有 (100-p)% 的数据项大于或等于这个值。案例对数组 arr0 水平方向的中位数（百分之五十分位数），也可以按照如下写法：np.percentile(arr0, 50, axis=1)输出结果为：array([ 1.5, 5.5, 9.5, 13.5])
• 2.5 例 5 用户平均年龄 通过 AVG 可以获得用户的平均年龄。SELECT AVG(age) FROM imooc_user;+----------+| AVG(age) |+----------+| 21.3333 |+----------+
• 1.1 常用聚合方法举例 sum、mean、std 等函数，可以实现聚合计算的效果，得到的结果的通常是零维的。此外，函数可以通过接收一个axis参数，指定聚合计算的方向，最终结果是一个少一维的数组。案例生成数组arr0，并查看：arr0 = np.arange(16).reshape(4,4)arr0out: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]])分别对数组求和、求平均、求中位数、求方差和标准差：print("数组求和结果为：", np.sum(arr0))print("数组求平均结果为：", np.mean(arr0))print("数组求中位数结果为：", np.median(arr0))print("数组求方差结果为：", np.var(arr0))print("数组求标准差结果为：", np.std(arr0))print("数组求最小值为：", np.min(arr0))print("数组求最大值为：", np.max(arr0))输出结果为：数组求和结果为： 120数组求平均结果为： 7.5数组求中位数结果为： 7.5数组求方差结果为： 21.25数组求标准差结果为： 4.6097722286464435数组求最小值为： 0数组求最大值为： 15案例在进行统计运算的时候，也可以把统计函数作为数组的实例方法进行调用。例如，上述的语法可以改写成：print("数组求和结果为：", arr0.sum())print("数组求平均结果为：", arr0.mean())print("数组求方差结果为：", arr0.var())print("数组求标准差结果为：", arr0.std())print("数组求最小值为：", arr0.min())print("数组求最大值为：", arr0.max())输出结果为：数组求和结果为： 120数组求平均结果为： 7.5数组求方差结果为： 21.25数组求标准差结果为： 4.6097722286464435数组求最小值为： 0数组求最大值为： 15注意，中位数 median 求解无法用上述方法调用。案例对于二维数组，最外层的轴（也即垂直方向）记为axis=0，内层的轴（也即水平方向）记为axis=1。在调用统计函数的时候，可以通过指定axis来明确聚合的方向。例如，对 arr0 进行统计方法的水平方向聚合：print("数组水平方向求和结果为：", np.sum(arr0, axis=1))print("数组水平方向求平均结果为：", np.mean(arr0, axis=1))print("数组水平方向求中位数结果为：", np.median(arr0, axis=1))print("数组水平方向求方差结果为：", np.var(arr0, axis=1))print("数组水平方向求标准差结果为：", np.std(arr0, axis=1))print("数组水平方向求最小值为：", np.min(arr0, axis=1))print("数组水平方向求最大值为：", np.max(arr0, axis=1))输出结果为：数组水平方向求和结果为： [ 6 22 38 54]数组水平方向求平均结果为： [ 1.5 5.5 9.5 13.5]数组水平方向求中位数结果为： [ 1.5 5.5 9.5 13.5]数组水平方向求方差结果为： [1.25 1.25 1.25 1.25]数组水平方向求标准差结果为： [1.11803399 1.11803399 1.11803399 1.11803399]数组水平方向求最小值为： [ 0 4 8 12]数组水平方向求最大值为： [ 3 7 11 15]同样地，实例调用方法也可以实现上述效果：print("数组垂直方向求和结果为：", arr0.sum(axis=1))输出结果为：数组垂直方向求和结果为： [24 28 32 36]
• 聚合函数(1) 本小节介绍 MySQL 常见的聚合函数，实际业务中诸如 总数、平均值、总和 这样的数据是没有存储在数据表中，如需要获取这些数据时，使用 MySQL 的聚合函数可以获取它们，MySQL 主要的聚合函数有 AVG、COUNT、SUM、MIN、MAX，本小节介绍 AVG、COUNT、SUM。

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