我正在寻找一种(最好是简单的)方法来查找和排序python流元素中最常见的字节.
例如
>>> freq_bytes(b'hello world')
b'lohe wrd'
甚至
>>> freq_bytes(b'hello world')
[108,111,104,101,32,119,114,100]
我目前有一个函数返回表单中的列表list[97] == occurrences of "a".我需要对它进行排序.
我想我基本上需要翻转列表,以便list[a] = b --> list[b] = a同时删除重复.
对于大量多线程的Java服务器应用程序,建议使用更多CPU内核(6个而不是4个)或更高的CPU频率(2.53 Ghz而不是2.4 Ghz).
在我看来,显然更多核心是要走的路,但我想听听第二个意见.
谢谢.
我有这样的样本矢量:
v <- c(1, 2, 1, 3, 2, 3, 3, 4, 1, 4)
我想得到的是频率表,它会告诉我数字的频率,然后是另一个数字.
输出:
1 2 3 4
1 0 1 0 1
2 1 0 1 0
3 1 1 1 0
4 1 0 1 0
然后以百分比表示相同的值.
我尝试读取当前的cpu频率.经过一些研究,我发现了以下代码:
public String ReadCPUMhz2() throws IOException
{
String[] args = {"/system/bin/cat", "/sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/cpuinfo_max_freq"};
ProcessBuilder cmd;
cmd = new ProcessBuilder(args);
Process process = null;
process = cmd.start();
BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));
StringBuilder log=new StringBuilder();
String line;
Log.d("test","aha");
while ((line = bufferedReader.readLine()) != null) {
log.append(line + "\n");
}
Log.d("test",log.toString());
return log.toString();
}
但那并没有做任何事情.Logcat在while循环之前显示"aha",但"log"似乎是空的.我看不出我做错了什么:s？
PS:抱歉英语不好.
我可以使用table()函数获取分类变量的水平和频率。但是我需要在稍后将最频繁的级别输入到计算中。我怎样才能做到这一点？
例如，我想从分类变量 a 中获取“191”。
> table(a)
a
19 71 98 139 146 185 191
305 75 179 744 1 1980 6760
我有一系列值（即一列数据），我想创建一个图，其中包含 x 轴上的数据值范围和每个值在 y 轴上的数据集中出现的频率.
我想要的是非常接近核密度图：
# Kernel Density Plot
d <- density(mtcars$mpg) # returns the density data
plot(d) # plots the results
但是，我想要y 轴上的频率（而不是密度）。
具体来说，我正在处理网络度分布，并且想要一个带有开放圆形点的双对数比例，即这个图像。
我已经对相关资源和问题进行了研究，但还没有找到我想要的：
R's Plotting 分布的食谱接近我想要的，但不准确。我想用直方图示例中定义的“计数”替换其密度曲线示例中的 y 轴。
ecdf()R 中的函数（即这个问题）可能是我想要的，但我想要观察到的频率，而不是 y 轴上 0 和 1 之间的归一化值。
这个问题与频率分布有关，但我想要点，而不是条。
编辑：
数据是标准的幂律分布，即
dat <- c(rep(1, 1000), rep(10, 100), rep(100, 10), 100)
如果我有一个简单的df，如下所示：
mtcars
mpg cyl disp hp drat wt ...
Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.62 ...
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.88 ...
Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.32 ...
............
假设第一列（row.names）是一长串汽车，那么我将如何仅使用该列来创建频率词云。我尝试过wordcloud(mtcars$row.names)但出现以下错误：
UseMethod（“ TermDocumentMatrix”，x）中的错误：没有适用于'TermDocumentMatrix'的适用方法应用于类“ NULL”的对象
也许wordcloud是错误的软件包？
我有以下数据
[[4, 'ABC'], [4, 'BCD'], [3, 'CDE'], [3, 'ABC'], [3, 'DEF'], [3, 'BCD'], [3, 'BCD'], [3, 'BCD']]
我需要以下输出
[ABC, 2, 7]
[BCD, 4, 13]
[CDE, 1, 3]
[DEF, 1, 3]
我需要将单词数量计为位置[1],并将位置为[0]的单词的数字相加.结果是
[Word, freq, sum of weight]
我检查对列表中的对项的查找频率和查找python中的数字列表的频率分布,但它们无法解决我的问题.
我试过这个但没有成功
res = [[4, 'ABC'], [4, 'BCD'], [3, 'CDE'], [3, 'ABC'], [3, 'DEF'], [3, 'BCD'], [3, 'BCD'], [3, 'BCD']]
d = {}
for freq, label in res:
if label not in d:
d[label] = {}
inner_dict = d[label] …在使用numpy的python中,转换数组的最快方法是什么
array([0,2,3,1,0,0,1])
到另一个数组
array([1,1,2,2,2,3,6])
其中第一个数组给出每个索引的频率(即索引0的频率为0,索引1的频率为2,索引2的频率为3,依此类推),第二个数组重复每个索引的次数为在第一个数组中指定.
背景:我使用它来'enflate'(我找不到任何更好的词)a a kby kMatrix M(稀疏或不稀疏)给定长度k频率向量f:
f = np.array([0,2,3,1,0,0,1])
f_ = np.array([1,1,2,2,2,3,6])
M_ = M[f_[:,None],f_]
我有一长串的数字(一列有500万行),并不是彼此独特的.我想看看它们中有哪千个是列表中最常出现的事件.关于如何轻松实现这一目标的任何想法？我也可以使用excel或python脚本或其他方法.
我试图了解perf记录的-c和-F选项实际上是做什么的，但是我无法解释我所看到的。我正在运行以下命令：
perf record -a -F <frequency> sleep 1
和
perf record -a -c <count> sleep 1
尝试不同的频率和计数值。我得到的结果 如下
在第一个表中，我设置频率，在第二个表中，设置计数。频率和计数如何影响事件数量？我认为事件的数量与频率和计数无关，但显然并非如此。性能实际上是做什么的？
我知道这是 stackoverflow 上的一个常见问题，但找不到专门针对 Elixir 的解决方案。
考虑元组列表：
[
{1, 3, "1S"},
{10, 3, "3S"},
{10, 3, "9S"},
{10, 3, "10S"},
{10, 3, "11S"},
{12, 3, "12S"},
{13, 3, "13S"}
]
预期结果：每个元组的第一个参数中最常见的元素是 10。每个元组的第二个参数中最常见的元素是 3。
是否有执行此操作的函数，或者我必须创建自己的函数来“迭代”每个元组列表elem(list, index)？
我需要在 Arduino 或 Raspberrypi 板上每秒生成 6 亿次脉冲。我的目的是测量发射器和接收器之间的距离。接收器每秒对接收到的脉冲进行计数并估计距离。我可以用哪些方式编写代码？