skew group

时间: 2023-08-18 16:11:09 浏览: 240
回答: Skew group是一种用于设置时钟延迟的组。在设计中，可以使用create_clock_skew_group命令来创建一个skew group。该命令可以指定一个时钟，以及与该时钟相关的sink pin，并将它们设置为一个skew group。这些sink pin通常只与彼此以及时钟分频器和时钟门控单元有时序检查相关。\[1\]\[2\]在创建skew group时，可以使用get_clocks命令来获取与generate clock相关的时钟列表，并将其设置为一个变量。\[3\]通过使用skew group，可以对时钟延迟进行精确控制，以满足设计的时序要求。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [ICC2：skew group](https://blog.csdn.net/m0_61544122/article/details/130530332)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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res4 = pd.DataFrame() for col in data_t.columns: # 将数据按周求和并差分 data_week = data_t[col].resample('W').sum().diff(periods=1) # 将年度分开 data_week = data_week.groupby(data_week.index.year) for year, group in data_week: # 求取差分结果的基本统计量 temp = pd.DataFrame() temp['最大值'] = group.max() temp['最小值'] = group.min() temp['均值'] = group.mean() temp['中位数'] = group.median() temp['和'] = group.sum() temp['方差'] = group.var() temp['偏度'] = group.skew() temp['峰度'] = group.kurt() # 将结果存入res4中 res4.loc[col, str(year)] = temp对代码调整实现正常运行

好的，我来看看您的代码。 这段代码是将数据按照周... temp['偏度'] = group.skew() temp['峰度'] = group.kurt() # 将结果存入res4中 res4.loc[col, str(year)] = temp 现在代码已经修正，可以正常运行了。

解释这个代码def Agg(Feature):     for dataset in [df_train,df_test]:         for feat_1 in ['year','month','WeekOfYear','day']:             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_mean'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].mean()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_median'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].median()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_std'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].std()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_min'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].min()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_max'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].max()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_sum'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].sum()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_range'] = dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_max'] - dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_min']             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_var'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].var()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_skew'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].skew()))             for n in [0.10,0.25,0.75,0.90]:                 dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_quantile_{n}'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].quantile(n)))        feats = ['meantemp'] for feat in feats:             Agg(feat) print('处理删除前的特性: ', df_train.shape) cols = df_train.columns dup = [] for feat_1 in tqdm(cols):     if (feat_1 in dup):         continue     for feat_2 in cols.drop(feat_1):         if (feat_2 in dup):             continue         if (df_train[feat_1].equals(df_train[feat_2])):             df_train.drop(feat_2,inplace=True,axis=1)             dup.append(feat_2) for feat in tqdm(df_test.columns):     if ((len(df_train[feat].value_counts().keys()) == 1) | (len(df_test[feat].value_counts().keys()) == 1)):         df_train.drop(feat,inplace=True,axis=1)         df_test.dr

op(feat,inplace=True,axis=1) 这个代码实现了对特征进行聚合的操作，将每个特征在年、月、周、日等维度上的均值、中位数、标准差、最小值、最大值、求和、极差、方差、偏度、分位数等统计量都计算出来，并且添加到...

补全下列代码#描述性统计分析 import pandas as pd #读取数据文件 credit = pd.read_csv('data/credit_card.csv', encoding='GBK') #删除信用卡顾客编号属性 credit = credit.drop('信用卡顾客编号',axis=1) length = len(credit) # 计算数据量 #定义描述性统计函数,且将结果保留3位小数 def status(x): return pd.Series([x.count(), length - x.count(),len(credit.groupby(by=x)), x.max()- x.min(), x.quantile(.75) - x.quantile(.25), x.mode()[0], format(x.var(), '.3f'), format(x.skew(), '.3f'),format(x.kurt(), '.3f')], index=['非空值数','缺失值数', '类别数', '极差', '四分位差",‘众数','方差 ','偏度','峰度']) #应用描述性统计函数 describe_tb = credit.apply(status)

len(credit.groupby(by=x)), # 类别数 x.max() - x.min(), # 极差 x.quantile(.75) - x.quantile(.25), # 四分位差 x.mode()[0], # 众数 format(x.var(), '.3f'), # 方差 format(x.skew(), '.3f'), # 偏度 ...

#描述性统计分析 import pandas as pd #读取数据文件 credit = pd.read_csv('data/credit_card.csv', encoding='GBK') #删除信用卡顾客编号属性 credit = credit.drop('信用卡顾客编号',axis=1) length = len(credit) # 计算数据量 #定义描述性统计函数,且将结果保留3位小数 def status(x): return pd.Series([x.count(), length - x.count(),len(credit.groupby(by=x)), x.max()- x.min(), x.quantile(.75) - x.quantile(.25), x.mode()[0], format(x.var(), '.3f'), format(x.skew(), '.3f'),format(x.kurt(), '.3f')], index=['非空值数','缺失值数', '类别数', '极差', '四分位差",‘众数','方差 ','偏度','峰度']) #应用描述性统计函数 describe_tb = credit.apply(status)

需要注意的是，在 status() 函数中，用到了 pandas 的一些函数和方法，例如 x.count()、x.max()、x.min()、x.quantile()、x.mode()、x.var()、x.skew() 和 x.kurt() 等，这些函数和方法分别计算了...

import pandas as pd # 读取数据文件 credit = pd.read_csv("D:\\py\\credit_card.csv", encoding='GBK') # 删除信用卡顾客编号属性 credit = credit.drop('信用卡顾客编号', axis=1) length = len(credit) # 计算数据量 # 定义描述性统计函数,且将结果保留3位小数 def status(x): return pd.Series([x.count(), length - x.count(), len(credit.groupby(by=x)), x.max() - x.min(), x.quantile(.75) - x.quantile(.25), x.mode()[0], format(x.var(), '.3f'), format(x.skew(), '.3f'), format(x.kurt(), '.3f')], index=['非空值数', '缺失值数', '类别数', '极差', '四分位差', '众数', '方差', '偏度', '峰度']) # 应用描述性统计函数 describe_tb = credit.apply(status)

这段代码是使用 Pandas 库对一个名为 credit_card.csv 的数据文件进行描述性统计分析。具体来说，代码中首先使用 pd.read_csv() 函数读取数据文件，并使用 encoding='GBK' 参数指定编码方式为 GBK。...

# 6、每个用户按周求和并差分（一周7天，年度分开），并求取差分结果的基本统计量，统计量同三。 res4 = pd.DataFrame() for col in data_t.columns: # 按周求和 data_week = data_t[col].resample('W').sum() # 按周差分 data_week_diff = data_week.diff(periods=1) # 去掉第一个空值 data_week_diff = data_week_diff.dropna() # 求取差分结果的基本统计量 res = pd.Series() res['最大值'] = data_week_diff.max() res['最小值'] = data_week_diff.min() res['均值'] = data_week_diff.mean() res['中位数'] = data_week_diff.median() res['和'] = data_week_diff.sum() res['方差'] = data_week_diff.var() res['偏度'] = data_week_diff.skew() res['峰度'] = data_week_diff.kurt() # 将结果存入res4中 res4[col] = res print("每个用户按周求和并差分的基本统计量") print(res4)修改运行代码

year_res['偏度'] = group.skew() year_res['峰度'] = group.kurt() res[year] = year_res # 将结果存入res4中 res4[col] = res.stack() print("每个用户按周求和并差分的基本统计量") print(res4) 修改后...

1.以下sql，使用了subplan+broadcast, 请根据语义合理优化该sql, 使其运行效率更高效 select * from user01.tb1 t1 where exists (select max(id) from user01.tb2 t2 where t1.name=t2.name); 2.以下SQL, t1表使用了broadcast算子，请使用 hint 优化，避免t1表使用 broadcast select t1,id,t2.id2 from user01.tb1 t1 inner join user01.t_skew t2 on t1.id=t2.id2 and t1.name='beijing' order by 1; 3.如何判断下列语句是否下推，请写出判断方法： select count(t1.*) from user01.tb1 t1 left join user01.tb2 t2 on t1.id=t2.td and t2.name ='beijing' 4.下列语句的执行计划中，优化器选择表他作为hash内表，t2作为hash外表，请使用hint调整执行计划，使t2做hash内表 select t1.id,t2.id2 from user01.tb1 t1 inner join user01.t_skew t2 on t1.id=t2.id2 and t1.name ='beijing' order by 1 5.将schema权限赋予用户user1 将schema s2下所有表的访问权限赋予用户user1 6.gsql开创建数据库usdb，指定字符集utf-8，限制连接数20启时间检查命令 7.创建名为us01的用户，并将sysadmin权限授权给他 8.创建数据库usdb，指定字符集utf-8，限制连接数20 9.下面的语句的执行计划中州优化器选择了nestloop的关联方式，请根据语义修改语句，其实关联方式变为hashion，以提升查询性能 select * from user01.tb1 t1 where t1.id not in(select t2.id from user01.tb2 t2 where t2.name='shanghai'); 改写参考： select * from user01.tb1 t1 where not exists (select 1 from user01.tb2 t2 where t2.name='shanghai' and t1.id=t2.id) and t1.id is not null; 10.1、下面的执行计划存在性能问题，已知该集群有10个dn，且 select reltuples from pg class Where relname='t1'; 结果为123456798765，请根据执行计划分析，判断性能瓶颈，并给出优化建议: id | operation | E-rows | E-memory | E-width | E-costs ----+-------------------------------+-----------+---------------+-----------|---------- 1 |->Streaming (type: GATHER) | 100 | | 12 | 114.24 2 | ->Hash Join(3,4) | 100 | 1MB | 12 | 111.05 3 | ->Seq Scan on t2 | 100000 | 1MB | 4 | 91.50 4 | ->Hash | 96 | 16MB | 8 | 3.56 5 | ->Streaming(type: BROADCAST) |100| 2MB | 8 | 3.56 6 | ->Seg Scan on t1 | 100 | 1MB | 8 | 3.06

group by name ) t2 on t1.name = t2.name and t1.id = t2.max_id; 2. 可以使用NO_BROADCAST_JOIN hint来避免t1表使用broadcast算子。优化后的SQL如下： sql select /*+ NO_BROADCAST_JOIN(t1) */ t1.id,...

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statistic_weekly_diff['skew'] = data_weekly_diff.skew() statistic_weekly_diff['kurtosis'] = data_weekly_diff.kurtosis() 第七步，统计每个用户的日用电量在其最大值0.9倍以上的次数。可以使用Pandas库中...
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