Data_day_detail{startidx,4}(sendIdx,2) = Data_day_detail{startidx,4}(sendIdx,2) + Data_int(i,4); Data_day_detail{startidx,4}(receIdx,3) = Data_day_detail{startidx,4}(receIdx,3) + Data_int(i,4); routeIDX = sendIdx * 100 + receIdx; findResult = find(Data_route(:,1)==routeIDX); if isempty(findResult) tempdata = zeros(1,TotalDateNum+1); tempdata(1,1) = routeIDX; tempdata(1,startidx+1) = Data_int(i,4); Data_route = [Data_route;tempdata]; else Data_route(findResult(1,1),startidx+1) = Data_int(i,4); end什么意思

时间: 2023-06-06 09:07:30 浏览: 106
这段代码是一个MATLAB程序,主要是对数据进行处理和分析。具体来说,它首先从Data_day_detail这个数据数组中提取出发送者和接收者的索引,并将它们对应的日期信息存放在了Data_int这个数组中。然后,它根据发送者和接收者的索引计算出一个路由编号,并在Data_route这个数组中查找是否已经存在该路由编号。如果不存在,则会新增一个元素,如果存在,则更新对应元素的日期信息。最终将处理好的数据存放在Data_route中。
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Data_day_detail{startidx,3} = [Data_day_detail{startidx,3};Data_int(i,:)];什么意思

?这段代码是将 Data_int 中第 i 行的数据添加到 Data_day_detail 中第 startidx 行的第三列中。具体来说,这两个数据文件应该是一个二维矩阵,而这个代码实现的是在每个日期的详细数据中,将当前日期的数据添加到详细数据中去。

修改完整版的sql存储(积分兑换脚本),改写出可执行的hive脚本create procedure "rptdev"."sp_wjq_jf_value_dhfz_show"( in @data_date integer default cast("dateformat"("now"()-1,'yyyymmdd') as integer), in @is_run_flag1 integer default 1, in @is_run_flag2 integer default 10 ) on exception resume /****************************************************************** -- Purpose : 兑换积分分析报表 -- Auther: xxx -- Date : 20210923 *******************************************************************/ begin declare @stat_date varchar(8); --统计日期 declare @month_id integer; --统计月份 declare @month_first_date varchar(8); --统计月的第一天 declare @month_last_date varchar(8); --统计月的最后一天 declare @last_month_first_date varchar(8); --上月的第一天 declare @last_month_last_date varchar(8); --上月的最后一天 declare @last_month integer; --上月 declare @last_last_month integer; --上上月 declare @last_month_this_day varchar(8); --上月当天 declare @last_year_this_month integer; --上年当月 declare @this_year_first_month integer; --本年首月 declare @last_year_last_month integer; --上年尾月 set @stat_date = convert(varchar(8),@data_date); set @month_id = @data_date/100; set @month_first_date = "dateformat"(@data_date,'yyyymm01'); --统计月的第一天 set @month_last_date = "dateformat"("dateadd"("dd",-1,"dateformat"("dateadd"("mm",1,@data_date),'yyyymm01')),'yyyymmdd'); --统计月的最后一天 set @last_month_first_date = "dateformat"("dateadd"("mm",-1,@data_date),'yyyymm01'); --上月第一天 set @last_month_last_date = "dateformat"("dateadd"("dd",-1,"dateformat"("dateadd"("mm",1,@data_date),'yyyymm01')),'yyyymmdd'); set @last_month = cast("dateformat"("dateadd"("month",-1,@data_date),'yyyymm') as integer); --上月 set @last_last_month = cast("dateformat"("dateadd"("month",-2,@data_date),'yyyymm') as integer); --上上月 set @last_month_this_day = "dateformat"("dateadd"("mm",-1,convert(date,@data_date)),'yyyymmdd'); --上月当天 set @last_year_this_month = convert(integer,"dateformat"("dateadd"("yy",-1,@last_month_this_day),'yyyymm')); --上年当月

--将存储过程改写成Hive脚本 --设置变量 SET data_date = from_unixtime(unix_timestamp()-86400,'yyyyMMdd'); SET is_run_flag1 = 1; SET is_run_flag2 = 10; --获取日期相关变量 SET stat_date = CAST(data_date AS VARCHAR(8)); SET month_id = CAST(data_date/100 AS INT); SET month_first_date = CONCAT(SUBSTR(data_date, 1, 6), '01'); SET month_last_date = DATE_FORMAT(DATE_ADD(month_first_date, INTERVAL 1 MONTH), 'yyyyMMdd') - 1; SET last_month_first_date = DATE_FORMAT(DATE_ADD(month_first_date, INTERVAL -1 MONTH), 'yyyyMMdd'); SET last_month_last_date = DATE_FORMAT(DATE_ADD(month_first_date, INTERVAL -1 DAY), 'yyyyMMdd'); SET last_month = CAST(DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL -1 MONTH), 'yyyyMM') AS INT); SET last_last_month = CAST(DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL -2 MONTH), 'yyyyMM') AS INT); SET last_month_this_day = DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL -1 MONTH), 'yyyyMMdd'); SET last_year_this_month = CAST(DATE_FORMAT(DATE_ADD(last_month_this_day, INTERVAL -1 YEAR), 'yyyyMM') AS INT); SET this_year_first_month = CAST(DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL -MONTH(data_date) MONTH), 'yyyyMM') AS INT); SET last_year_last_month = CAST(DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL -1 YEAR), 'yyyyMM') AS INT); --创建临时表 DROP TABLE IF EXISTS tmp_jf_value_dhfz_show; CREATE TABLE tmp_jf_value_dhfz_show AS SELECT t1.cust_id, t1.cust_name, t2.channel_name, t1.consume_value, t1.exchange_value, t1.this_month_value, t1.last_month_value, t1.last_last_month_value, t1.last_year_this_month_value, t1.this_year_first_month_value, t1.last_year_last_month_value, t1.month_id FROM ( --获取本月和上月的兑换积分数 SELECT cust_id, cust_name, SUM(CASE WHEN consume_date >= month_first_date AND consume_date <= month_last_date THEN consume_value ELSE 0 END) AS consume_value, SUM(CASE WHEN exchange_date >= month_first_date AND exchange_date <= month_last_date THEN exchange_value ELSE 0 END) AS exchange_value, SUM(CASE WHEN consume_date >= last_month_first_date AND consume_date <= last_month_last_date THEN consume_value ELSE 0 END) AS last_month_value, SUM(CASE WHEN exchange_date >= last_month_first_date AND exchange_date <= last_month_last_date THEN exchange_value ELSE 0 END) AS last_month_exchange_value, SUM(CASE WHEN consume_date >= DATE_FORMAT(DATE_ADD(last_month_first_date, INTERVAL -1 MONTH), 'yyyyMMdd') AND consume_date <= DATE_FORMAT(DATE_ADD(last_month_last_date, INTERVAL -1 MONTH), 'yyyyMMdd') THEN consume_value ELSE 0 END) AS last_last_month_value, SUM(CASE WHEN consume_date >= DATE_FORMAT(DATE_ADD(last_month_this_day, INTERVAL -1 YEAR), 'yyyyMMdd') AND consume_date <= DATE_FORMAT(DATE_ADD(last_month_this_day, INTERVAL -1 YEAR MONTH), 'yyyyMM') THEN consume_value ELSE 0 END) AS last_year_this_month_value, SUM(CASE WHEN consume_date >= DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL -MONTH(data_date) MONTH), 'yyyyMMdd') AND consume_date <= month_last_date THEN consume_value ELSE 0 END) AS this_month_value, SUM(CASE WHEN consume_date >= DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL -1 YEAR), 'yyyyMM') AND consume_date <= DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL -1 MONTH), 'yyyyMM') THEN consume_value ELSE 0 END) AS last_year_last_month_value, SUM(CASE WHEN consume_date >= DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL -MONTH(data_date) MONTH), 'yyyyMM') AND consume_date <= DATE_FORMAT(DATE_ADD(data_date, INTERVAL -1 MONTH), 'yyyyMM') THEN consume_value ELSE 0 END) AS this_year_first_month_value, month_id FROM jf_value_detail GROUP BY cust_id, cust_name, month_id ) t1 LEFT JOIN ( --获取渠道名称 SELECT channel_id, channel_name FROM channel_info ) t2 ON t1.channel_id = t2.channel_id; --根据条件筛选记录 DROP TABLE IF EXISTS jf_value_dhfz_show; CREATE TABLE jf_value_dhfz_show AS SELECT cust_id, cust_name, channel_name, consume_value, exchange_value, this_month_value, last_month_value, last_last_month_value, last_year_this_month_value, this_year_first_month_value, last_year_last_month_value, month_id FROM tmp_jf_value_dhfz_show WHERE ((is_run_flag1 = 1 AND consume_value > 0) OR (is_run_flag1 = 0)) AND ((is_run_flag2 = 10 AND channel_id = 10) OR (is_run_flag2 <> 10 AND channel_id <> 10)); --删除临时表 DROP TABLE IF EXISTS tmp_jf_value_dhfz_show;
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swiperChange(e) { if (this.data.backChange) { this.setData({ backChange: false, }); return; } //计算第三个索引 let rest = 3 - e.detail.current - this.data.oldCurrent; let dif = e.detail.current - this.data.oldCurrent; let date; if (dif === -2 || (dif > 0 && dif !== 2)) { //向右划的情况,日期增加 if (this.data.open) { date = new Date(this.data.selectDay.year, this.data.selectDay.month); this.setMonth(date.getFullYear(), date.getMonth() + 1, undefined); this.getIndexList({ setYear: this.data.selectDay.year, setMonth: this.data.selectDay.month, dateIndex: rest, }); } else { date = new Date( this.data.selectDay.year, this.data.selectDay.month - 1, this.data.selectDay.day + 7 ); this.setMonth( date.getFullYear(), date.getMonth() + 1, date.getDate() ); this.getIndexList({ setYear: this.data.selectDay.year, setMonth: this.data.selectDay.month - 1, setDay: this.data.selectDay.day + 7, dateIndex: rest, }); } } else { //向左划的情况,日期减少 if (this.data.open) { date = new Date( this.data.selectDay.year, this.data.selectDay.month - 2 ); this.setMonth(date.getFullYear(), date.getMonth() + 1, undefined); this.getIndexList({ setYear: this.data.selectDay.year, setMonth: this.data.selectDay.month - 2, dateIndex: rest, }); } else { date = new Date( this.data.selectDay.year, this.data.selectDay.month - 1, this.data.selectDay.day - 7 ); this.setMonth( date.getFullYear(), date.getMonth() + 1, date.getDate() ); this.getIndexList({ setYear: this.data.selectDay.year, setMonth: this.data.selectDay.month - 1, setDay: this.data.selectDay.day - 7, dateIndex: rest, }); } } this.setData({ oldCurrent: e.detail.current, }); this.setSwiperHeight(e.detail.current); },

{"method":"/algo/result","request":"{"user_input_params":{"cur_hour":"'1000'","limit_offset":"0","limit_size":"500","cur_day":"'20230605'"},"version":"main","tid":"generate_direct_purchase_task_v2","sid":"OMS"}","dsl":"cluster:bigdata GET store_product_auto_purchase_hourly/_search { "size" : 0, "query" : { "bool" : { "filter" : [ { "bool" : { "must" : [ { "term" : { "cur_day" : { "value" : "20230605", "boost" : 1.0 } } }, { "term" : { "cur_hour" : { "value" : "1000", "boost" : 1.0 } } } ], "adjust_pure_negative" : true, "boost" : 1.0 } } ], "adjust_pure_negative" : true, "boost" : 1.0 } }, "_source" : { "includes" : [ ], "excludes" : [ ] }, "aggregations" : { "result" : { "composite" : { "size" : 10000, "sources" : [ { "supplier_id" : { "terms" : { "field" : "supplier_id", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } }, { "city_zip" : { "terms" : { "field" : "city_zip", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } }, { "city_order_create_type" : { "terms" : { "field" : "city_order_create_type", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } }, { "city_order_create" : { "terms" : { "field" : "city_order_create", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } }, { "city_order_confirm_end" : { "terms" : { "field" : "city_order_confirm_end", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } }, { "supply_model" : { "terms" : { "field" : "supply_model", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } }, { "dc_store_delivery_start_time" : { "terms" : { "field" : "dc_store_delivery_start_time", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } }, { "plan_sale_base_start" : { "terms" : { "field" : "plan_sale_base_start", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } }, { "rule_detail_type" : { "terms" : { "field" : "rule_detail_type", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } }, { "delivery_waves" : { "terms" : { "field" : "delivery_waves", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } } ] }, "aggregations" : { "r_bucket_sort" : { "bucket_sort" : { "sort" : [ ], "from" : 0, "size" : 500, "gap_policy" : "SKIP" } } } } }}","total":0,"result":"[]"} 将上面的json转化为python字典

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