counts = multinomial.Multinomial(10, fair_probs).sample((500,)) cum_counts = counts.cumsum(dim=0)

时间: 2024-05-28 21:10:42 浏览: 155

sql中count或sum为条件的查询示例(sql查询count)

在SQL查询中，`COUNT()` 和 `SUM()` 函数是非常重要的聚合函数，它们用于统计行数和计算特定列的总和。在处理大数据时，尤其是分析数据或进行报告时，这些函数经常作为查询条件来筛选满足特定条件的记录。本文将通过两个示例详细介绍如何在SQL中使用`COUNT()` 和 `SUM()` 作为查询条件。让我们来看看`COUNT()`函数的用法。在SQL中，`COUNT(*)`通常用来统计表中的行数，而`COUNT(column_name)`则用来统计某一列非空值的数量。当我们要查询某个字段值出现次数超过特定次数的记录时，就不能直接在`WHERE`子句中使用`COUNT()`。这是因为`WHERE`子句是在数据分组之前执行的，而`COUNT()`是分组后的统计操作。所以，正确的做法是使用`GROUP BY`配合`HAVING`子句。例如，假设我们有一个名为`user_num`的表，其中包含`user`和`num`两个字段。如果要查询用户出现次数大于等于2的记录，错误的SQL语句如下： ```sql select * from user_num where count(user) >= 2 group by user; ``` 这是不正确的，因为`COUNT()`不能直接在`WHERE`子句中使用。正确的做法如下： ```sql select * from user_num group by user having count(user) >= 2; ``` 在这个查询中，`GROUP BY`子句首先将数据按照`user`字段进行分组，然后`HAVING`子句在分组后的结果上进行筛选，找出`user`字段值出现次数大于等于2的记录。接下来，我们来看如何使用`SUM()`函数。`SUM(column_name)`用于计算某一列的总和。假设我们想要查询`num`字段总和大于10的用户，同样不能在`WHERE`子句中直接使用`SUM()`，而是需要结合`GROUP BY`和`HAVING`： ```sql select * from user_num group by user having sum(num) > 10; ``` 这个查询将返回所有`num`字段总和大于10的用户信息。需要注意的是，`HAVING`子句和`WHERE`子句的主要区别在于，`WHERE`作用于单行，而`HAVING`作用于分组后的结果集。`HAVING`子句的表达式可以包含多个，通过`AND`和`OR`连接，但最多只能包含40个表达式。掌握如何在SQL中使用`COUNT()`和`SUM()`作为查询条件是数据分析和数据库操作中的基本技能。正确使用`GROUP BY`和`HAVING`子句可以帮助我们更高效地筛选出满足特定统计条件的数据。在实际开发中，理解这些概念并能灵活运用，对于提高查询效率和数据处理能力至关重要。

这是使用 PyTorch 中的 multinomial 函数生成 500 个样本，每个样本都是从一个大小为 10 的多项式分布中随机采样得到的。fair_probs 是一个包含每个类别出现概率的张量。cum_counts 是一个包含每个样本的累计计数的张量。在这个张量中，每一行的第 i 个元素表示前 i 个样本中第一个出现类别 j 的位置。

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counts = multinomial.Multinomial(10, fair_probs).sample((500,)) cum_counts = counts.cumsum(dim=0)

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unique_labels, counts = np.unique(nearest_labels, return_counts=True)

counts = counts.assign(cnt_s=counts.groupby([n // 7 for n in range(len(counts))])['cnt'].transform(np.sum))

unique_pixels, pixel_counts = np.unique(pixel_coordinates, return_counts=True, axis=0)

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