目标用户偏好指数Target Group Index分析 TGI指数,全称Target Group Index,可以反映目标群体在特定研究范围内强势或者弱势. TGI指数计算公式 = 目标群体中具有某一特征的群体所占比例 / 总体中具有相同特征的群体所占比例 * 标准数100 TGI指数大于100,代表着某类用户更具有相应的倾向或者偏好,数值越大则倾向和偏好越强. 示例 假设我们要研究A公司脱发TGI指数: 某一特征,就是我们想要分析的某种行为或者状态,这里是脱发(或者说受脱发困扰) 总体,是我

TGI指数 目标人群中国具有某一特征的群体占比/总体中具有相同特征的群体的占比*标准数100

可使用工具包 pylandstats 此工具包基本是根据fragstats形成的,大部分fragstats里面的景观指数,这里都可以计算.但是,还是有一小部分指数这里没有涉及. LS_METRICS 自定义的aggregation index(AI)计算 原理 \[AI=\frac{e_{ii}}{max\_e_{ii}}\times100 \] 这里的\(e_{ii}\)是同类型像元公共边的个数 \(max\_e_{ii}\)是同类型像元最大公共边的个数, \(max\_e_{ii}\)的计算

小明身高1.75,体重80.5kg.请根据BMI公式(体重除以身高的平方)帮小明计算他的BMI指数,并根据BMI指数: 低于18.5:过轻 18.5-25:正常 25-28:过重 28-32:肥胖 高于32:严重肥胖 用if-elif判断并打印结果: # -*- coding: utf-8 -*- height = 1.75 weight = 80.5 以下为程序代码: bmi = 80.5/1.75**2if bmi < 18.5: print('过轻')elif bmi >=18.5 an

废话不多说,直接上程序哈: name=input('Name:') height=input('Height(m):') weight=input('Weight(kg):') BMI=float(float(weight)/(float(height)**2)) print('您的BMI指数为:',BIM) if BMI <18.5: print('你太轻了!') elif BMI<=25: print('标准体重哦哦!') elif BMI<=32: print('您有点微胖哦哦!'

from __future__ import division class Student: def __init__(self,name,weight,height): self.name=name self.weight=weight self.height=height @property def bmi(self): ),self.height*self.height] name=input('姓名>>:') T=input('体重(\kg)>>:') H=input('身

转:https://uqer.io/home/ https://uqer.io/community/share/564c3bc2f9f06c4446b48393 写在前面 9月的时候说想把arch包加进去,昨儿发现优矿已经加好了,由于优矿暂时没有开放历史高频接口,我索性就分享一个冷冷的小知识:分形市场假说(FMH),分析中玩的是低频数据(日线,或者分钟线). 所谓分形市场假说,就是人们发现有效市场假说的种种不合理后,提出的一种假说,我曾经有仔细关注过这一块,因为这个假说真是太「中国特色」了: 它

import os import copy import codecs import operator import re from math import log from pyspark.sql import SQLContext,Row from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.sql import HiveContex

淘宝的很多分析会用到TGI这个指标,但是是如何计算的以及该如何理解和应用这个指标?TGI:即Target Group Index(目标群体指数)TGI指数= [目标群体中具有某一特征的群体所占比例/总体中具有相同特征的群体所占比例]*标准数100. 假定待分析的是:[上海][90后][单身狗]去夜店的情况 [上海]——分析地域:[90后]——目标群体:[单身狗]——特征群体.记:上海夜店人群为集合T:上海夜店人群中单身狗为集合A:上海夜店人群中90后为集合B. # 目标群体中具有某一特征的群体所

H指数是用来综合衡量学者发表论文的数量和质量的指标,若某学者共发表N篇论文,H指数是指存在h 篇论文至少每篇有h 引用量,剩下的N-h篇中,每篇都不超过h引用量 计算H指数的方法:1.排序法思路:先将数组排序,我们就可以知道对于某个应用数,有多少文献的引用数大于这个数.对于引用数citations[i],大于该引用数文献的数量是citations.length - i , 而当前的H-Index则是Math.min(citations[i],citations.length - i ),我们将这

背景:We developed a cell-cycle scoring approach that uses expression data to compute an index for every cell that scores the cell according to its expression of cell-cycle genes. In brief, our approach proceeded through four steps. (A) We reduced dimen

linux针对每一个node的每个zone的每个order,都有一个碎片指数来描述当前的碎片程度,也就是 extfrag_index 参数: extfrag_index这个要展示出来,需要内核编译了两个选项,即: #if defined(CONFIG_DEBUG_FS) && defined(CONFIG_COMPACTION)否则不会生成这个文件. [root@localhost ~]# grep CONFIG_DEBUG_FS /boot/config-3.10.0-693.5.2.e

# 1.创建并输出菜单, 菜单是不可变的. 所以使用元组# menus = ("1, 录入", "2, 查询", "3, 删除", "4, 修改", "5, 退出") # 存储用户的信息 id: {'name':'名字', 'weight':体重, 'height':身高}# 例如:目前有两个用户信息:1. 汪峰, 2. 章子怡# 存储结构:# {# 1:{'name':'汪峰', 'weight':80,

需求: # 1.创建并输出菜单, 菜单是不可变的. 所以使用元组menus = ("1, 录入", "2, 查询", "3, 删除", "4, 修改", "5, 退出") # 存储用户的信息 id: {'name':'名字', 'weight':体重, 'height':身高}# 例如:目前有两个用户信息:1. 汪峰, 2. 章子怡# 推荐存储结构:# bodies = {# 1:{'name':'汪峰',

应用性能指数(APDEX)是如何计算出来的?在应用性能管理领域聚合指标是一种常见手段,主要是用来把成百上千的指标通过某种计算方法聚合成一个或几个指标,用来反映应用的整体健康状态.在这些聚合指标中,比较常见的是:APDEX应用性能指数.应用性能指数”即“Apdex”(Application Performance Index),用一句话来概括,Apdex是用户对应用性能满意度的量化值.它提供了一个统一的测量和报告用户体验的方法,第一次把最终用户的体验和应用性能联系在了一起.基于“响应性”,Apde

pandas包 # 引入包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt Series Series 是一维带标签的数组,数组里可以放任意的数据(整数,浮点数,字符串,Python Object).其基本的创建函数是: s = pd.Series(data, index=index) 其中 index 是一个列表,用来作为数据的标签.data 可以是不同的数据类型: Python 字典 ndarray

<Python之BMI计算> 前段时间写了个 BMI 因为刚刚开始学 有几个错误 第一个: 厘米我当时也没注意因为觉得去掉0.00的话后面1866666666是正确的BMI值 刚刚去看看去找了下BMI的公式是: 体质指数(BMI)=体重(kg)÷身高(m)的平方 身高要1.---- 而不是直接 150 是米而不是厘米 然后修改了如下: 正确了 第二个: 这个错就在于 height*2 体质指数(BMI)=体重(kg)÷身高(m)的平方 身高的平方 应该是 height**2 修改如下: 正确了

最近需要对ecognition分割结果进行统计分析,以此来进一步判断其分割结果中的欠分割和过分割对象,在看了一篇论文后,发现了可以用一个参数H来判断每个切割对象的异质性,由于此方法需要用到arcgis和Python来配合,因此记录下. 公式大概如下: 从中可以看出,如果需要计算出参数H,我们需要先计算出每个对象的归一化方差和归一化的莫兰指数. 在计算必须的参数前,我们需要准备的数据包括: 1.原始遥感图像 2.运用ecognition进行切割后产生的标签文件和矢量文件(shp文件). 下面开始进

技术背景 GPU的加速技术在深度学习.量子计算领域都已经被广泛的应用.其适用的计算模型是小内存的密集型计算场景,如果计算的模型内存较大,则需要使用到共享内存,这会直接导致巨大的数据交互的运算量,通信开销较大.因为pycuda的出现,也使得我们可以直接在python内直接使用GPU函数,当然也可以直接在python代码中集成一些C++的代码,用于构建GPU计算的函数.有一个专门介绍pycuda使用案例的中文开源代码仓可以简单参考一些实现的示例,但是这里面的示例数量还是比较有限,更多的案例可以直接参