Om du absolut vill ha ett bibliotek kan du titta på den här frågan eller leta efter andra frågor om statistikbibliotek på. Här är en implementering av quickselect. Det har väntat på tiden O n och värsta tiden O n 2 Den enda begränsningen på typen är Att de är jämförbara. Jag använde fortsättningar för att göra det svansrekursivt Jag försökte skriva samtalen på ett sådant sätt att det liknade ett enkelt rekursivt samtal Istället för att låta x, yfab kropp jag använde fab fun xy-body Det kunde förenklas en lite med CPS-monaden. Jag arbetar fortfarande med att fuska F-tingen - försöker utarbeta hur man tänker på F snarare än att bara översätta från andra språk som jag vet. Jag har nyligen tänkt på de fall där du inte har en 1 1 karta mellan före och efter Fall som faller ner. Ett exempel på detta är glidande medelvärden, där vanligtvis du kommer att ha len-n 1 resultat för en lista med längd len när medelvärdet över n items. For guruerna där ute är det här en Bra sätt att göra det med hjälp av kö knäppt från Jomo F är hennes. Kanske skulle ett bättre sätt vara att implementera en MovingAverageQueue genom att ärva från Fifo. Skrevet den 17 november kl. 11 12. Jag var tvungen att förklara det så att MovingAverage ns seq float för att sätta detta i en verktygsmodul bort från samtalssidan, att placera typsystemet Såvitt jag kan säga fungerar det bara med flottor, på grund av en begränsning av MSDN-krav kan jag ersätta det med att använda detta på en int-sekvens, men det ger ett annat fel Brian, kan du omformulera detta Svara på arbetet i generella sammanhang så att det kommer att fungera med seq-of-any-arithmetic-typ, utan typinriktning Warren Young Jun 27 13 på 19 04. Jag borde påpeka att mitt behov av denna rörliga genomsnittliga funktion är att få ett kort fönster 30ish över en sekvens av heltal som är nästan alla i miljoner, så jag behöver inte flytpunkten Även en enda siffra till höger om decimalpunkten är ingen praktisk användning i min ansökan Konvertera mina heltal till FP och Resultatet tillbaka till int bara för att placera F-standardbiblioteket gör det inte t appell Warren Young Jun 27 13 på 19 30. Om du bryr dig om prestanda kan du beräkna ett glidande medelvärde effektivt med hjälp av något som detta förutsatt att vi beräknar ett glidande medelvärde över ett 3-dagars fönster. Den svåra delen om detta är håller på ditt tidigare körtal och Nummer N-fönstret kom jag med följande kod. Den här versionen är inte så snygg som Haskell-koden, men det borde undvika prestandaproblem i samband med att ombilda ditt fönster i varje körning. Det håller en löpande total Och håller tidigare använda nummer i en kö, så det borde vara mycket snabbt. Bara för skojs skull skrev jag en enkel riktmärke. Om du bryr dig om prestanda och som elegant kod försöker du. Använda FSUnit kan vi testa det. Algoritmens knep Är den första summan av de första n talen och sedan behåll en löpande summa genom att lägga till fönstret och subtrahera fönstets svans. Glidfönstret uppnås genom att göra en självposition på sekvensen men med det andra argumentet till blixten avancerad av t Han fönsterstorlek. I slutet av rörledningen delar vi bara den totala summan av fönsterstorleken. Noteringssökning är precis som vikten men ger varje version av staten en sekvens. En ännu mer elegant lösning men möjligt med prestationsflik är att observera att om vi nollar koden i sekvensen behöver vi inte beräkna den initiala summan. Det kan vara en prestationsfrekvens på grund av den andra indirektionen som är relaterad till inpakningen av de två sekvenserna, men kanske är det inte signifikant beroende på storleken på window. answered aug 31 12 på 8 06.Tomas Petricek. Söker efter nya sätt att tänka i programmering som arbetar med data. Jag tror att det mest intressanta arbetet inte är det som löser hårda problem, men den som ändrar hur vi tänker på Värld Jag följer denna uppfattning i mitt arbete med datavetenskap, funktionell programmering och F-undervisning, i min programmeringsspråkforskning och jag försöker förstå det genom filosofin om vetenskapen. Jag arbetar med att göra datastyrd berättande Ier, mer öppet och reproducerbart vid Alan Turing Institute. Jag är författare till definitiva F-böcker och open-soruce-bibliotek. Jag erbjuder mina F-träning och konsulttjänster som en del av fsharpWorks. Jag publicerade papper om teori om kontextmedvetna programmeringsspråk, typ Leverantörer, men också vetenskapsfilosofi. Nya funktioner och förbättringar i Deedle v1 0.As Howard Mansell tillkännagav på BlueMountain Tech-bloggen har vi officiellt släppt 1 0-versionen av Deedle Om du inte har hört talas om Deedle än, är det en bibliotek för interaktiv dataanalys och prospektering Deedle fungerar bra med både C och F Det tillhandahåller två huvuddatastrukturserier för att arbeta med data och tidsserier och ramar för att arbeta med samlingar av seriösa tänk CSV-filer, datatabeller etc. Den stora grejen om Deedle Är att det har blivit ett grundbibliotek som gör det möjligt att integrera ett brett spektrum av olika datavetenskapskomponenter. Till exempel fungerar R-typleverantören bra med Deedle a Något så gör F Charting Vi har också arbetat med att integrera alla dessa i ett enda paket som heter FsLab men mer om den nästa gången. I det här blogginlägget ska jag snabbt titta på några nya funktioner i Deedle och motsvarande R typleverantörs release Howard s meddelande har en mer detaljerad lista men jag vill bara ge ett par exempel och kortkommentarera prestanda förbättringar vi gjorde. Vad är nytt i Deedle. Den kanske mest synliga skillnaden i den nya versionen är att många av de funktioner omdirigeras Vi trodde att före v1 0 hade vi en unik chans att få namngivningen rätt, så vi gjorde många namn för att försäkra oss om att allt är konsekvent. Exempelvis använde vissa funktioner serier och en del kolumner, en del som används och andra order osv. Detta bör nu städas. På samma sätt har vi fastställt ett antal felmatchningar mellan Serie - och rammoduler. Tillägg till Deedle API. Aside från att byta namn, lade vi också till ett par användbara funktioner. Till exempel, provprovet c Ompares survival ration för olika passagerarklasser Detta kan nu göras ännu enklare med PivotTable. Operationen grupperar raderna enligt de två tangenterna och utför sedan aggregering med den angivna funktionen här Detta är en vanlig operation och så ville vi göra det som Enkel som möjligt Vi fortsätter också att avslöja operationer både som F-funktioner i moduler och som C-vänliga metoder. Ett annat exempel där vi gjorde mycket förbättringar är statistiken. Den första förbättringen är att du nu kan ange nyckelkolumn när du laddar data från en CSV Fil igen är detta mycket vanligt Samma funktion är tillgänglig när du laddar data från en sekvens av objekt som används. Nästa nya sak är statistikmodulen Det här är den nya platsen för alla funktioner relaterade till statistik och numeriska beräkningar Vi fann att lägga till fler funktioner Till seriemoduler och rammoduler var lite förvirrande, så vi flyttade alla statistiska funktioner på ett ställe Det är ännu viktigare nu att vi lagt till fler funktioner kurto Sis, skevhet, varians och vi lade till fler sätt att beräkna dem flytta och expandera windows För mer information se ram - och seriestatistiksidan. Godkänd dokumentation. En av de starka punkterna i Deedle är att den har en utmärkt dokumentation. Det här är nu ännu mer fallet eftersom vi polerade dokumentationen som automatiskt genererades från Markdown-kommentarer i källkoden. Speciellt för de tre kärnmodulerna. Serie-modulen ger funktioner för att arbeta med individuella dataserier och tidsserier. Detta inkluderar funktioner som provtagning, transformationer, dataåtkomst och mer. Frame-modul ger funktioner som liknar dem i seriemodulen men fungerar på hela dataramar Du kan transformera, justera och gå med i ramar, utföra olika omindexeringsoperationer etc. Statens modul implementerar standard statistiska funktioner Medelvärde, varians, kurtosis, skewness, etc över serie, flytta fönster, expandera windows och mycket mer Modulen innehåller func för både serier och ramar. Vad är nytt i R-leverantören. Tillsammans med en ny version av Deedle uppdaterade vi också R-typleverantören. Det finns några förbättringar som gör det mycket bättre. Installationen från NuGet gör ingen längre förlita sig på PowerShell installationsskript, så det kan fungera på Mono och när du använder funktionen Återställ paket. Typleverantören kommunicerar med R via en separat process, så det är stabilare och det låter oss också ringa 64-bitarsversion av R. These Är tekniska men väldigt viktiga förbättringar Vi har dock också lagt till en fin ny funktion som gör det ännu enklare att blanda R och F. RData-typleverantören. I R kan du spara miljöer för arbetsytor i filer. Detta är användbart om du vill arkivera resultat Av någon interaktiv analys som gjorts i R-miljön. Men det vore inte trevligt om du kunde göra någon dataanalys i R och spara sedan data till en fil och ladda den lätt från F på en typsäker sätt. Det här är exakt vad du får med RData-typleverantören Le Ts säger att jag har en fil som innehåller mtcars dataset som sparas under namnet bilar tillsammans med en lista mpg och ett värde mpgMean jag kan skriva. Om du tittar på typerna ser du det som är av typen float och är av typen Frame string , sträng R-typleverantören använder de installerade pluginsna som Deedle-plugin för att hitta den lämpligaste F-typen för att exponera data och så blir R-datarens bilar automatiskt exponerade som Deedle-ram. Det gör att vi snabbt kan gruppera värdena med cyl nummer av Cylindrar och sedan beräkna genomsnittliga miles per gallon mpg för var och en av grupperna. Använda F Charting. Resultatet ser ut som detta. Resultatet förbättras. I den här versionen av Deedle spenderade vi lite tid på att förbättra prestanda. Den första versionen var designad med prestanda i sinne och internerna gör det möjligt att genomföra operationer effektivt, t. ex. i F, är det ganska lätt att skriva kod så att data lagras i kontinuerliga minnesblock. Det fanns dock ett antal platser där några Deedle funktionen använde just det enklaste dumma sättet att få saker gjort. Det var trevligt, för det låter oss snabbt bygga ett sofistikerat och lättanvänt API, men det fanns fall där sakerna var bara för långsama. Således är förbättring av prestanda en pågående insats och om Du hittar ett användningsfall där Deedle är långsam, var vänlig och skicka ett problem. För att se till att vi kan övervaka prestanda, skapade jag ett ganska enkelt verktyg som låter oss mäta prestanda automatiskt. Detta är för närvarande tillgängligt i min fil. Verktyget startas via ett FAKE-skript och det mäter prestanda för alla tester i en specificerad fil. Testen fungerar också som enhetstest. Exempelvis. PerfTest-attributet anger att funktionen är ett prestandatest och det låter oss också ange antal iterationer så att vi kör Snabbtest upprepade gånger, men långsamma tester bara några gånger. Utmärkt prestanda. Jag gjorde två enkla analyser av prestanda Det första diagrammet jämför den nya versionen av Deedle med den tidigare versionen som är tillgänglig på NuGet. Antalet representerar det totala antalet millisekunder som krävs för att köra testet. Observera att X-axeln är begränsad till 10 sekunder, men några av testerna tar längre tid med den gamla versionen. Vissa tester har bara värde när de använder den nya versionen - det här beror på att de använder funktionen som är ny i v1 0. Ett par poäng är värda att nämna. Några av de anmärkningsvärda förbättringarna är när man slår samman serier - det här gäller också att gå med ramar, t. ex. vid numerisk användning. Vi lade också till överbelastning av Sammanfoga ramar som kan sammanfoga flera serier samtidigt, vilket är betydligt snabbare och låter dig sammanfoga t. ex. 1000 ramar, vilket tidigare var för långsamt. Det finns ett antal förbättringar i Resamp-operationerna. Detta är bara ett exempel på en mer generell hastighet Det påverkar också fönster - och chunkingfunktioner. Relativ prestanda. I det föregående diagrammet är det lite svårt att se vad som är störst prestandaförbättring. I följande diagram, skalas testen så att prestandan med originalversion 0 9 12 används som 100 och prestandan med den nya versionen visas som en procentuell del, så skär 10sec ner till 5sek visar som 50.Again kan du se ett antal intressanta saker. Den största hastigheten är på Åtkomst till flottörserie via objektserie Detta är fallet när du öppnar en kolumn på en ram med vilken returnerar en serie ObjektSeries K-värden Eftersom vi inte känner till typen av enskilda kolumner returnerar vi dem som serier som innehåller obj-värden. ny version, det här faktiskt inte värderar värdena och så omvandlar serien tillbaka till serie K, float är i princip ingen uppgift. Vi gjorde också lite arbete med att förbättra gruppering och relaterade operationer, så till exempel är hemsidan prov ungefär två gånger så fort Det finns fortfarande mycket utrymme för förbättring, men som du kan se arbetar vi hårt med detta. Sammanfogning och sammanslagning är cirka 6x snabbare, men för Merge är det ännu viktigare när du slår samman flera ramar. De tester som jag inkluderade här är inte alls omfattande De representerar helt enkelt ett par testfall som jag arbetade med. Men med prestationsmätningarna på plats borde vi kunna använda det här oftare Så, om du har en intressant använd fallet, skicka in en begäran om att lägga till ett prestationstest. 1 0-utgåvan av Deedle är en viktig milstolpe Även om Deedle har funnits sedan november och det har blivit internt använd av BlueMountain, betyder 1 0-utgåvan att biblioteket blir stabilare Och redo för andra att anta. Naturligtvis finns det alltid utrymme för förbättringar. Det finns operationer som kan vara snabbare, rapportera dem. Det finns funktioner som bör läggas till, vänligen föreslå dem och det finns troligen några kvarstående buggar som jag markerade några problem som up-to-grabs om du ville bidra direkt. En annan viktig sak om Deedle är att det är en grundkomponent kring vilken vi kan bygga en fantastisk datavetenskapstack om du är intresserad plats, registrera dig och följ den här bloggen för mer information. Det finns många som bidragit till Deedle och R-leverantören, men projekten skulle inte existera utan Howard Mansell och Adam Klein på BlueMountain. Mycket av R-leverantörsarbetet har gjorts av David Charboneau Thanks. type Miljö statisk medlem CommandLine sträng statisk medlem CurrentDirectory sträng med få, ställ statisk medlem Avsluta exitCode int - enhet statisk medlem ExitCode int med få, ställ statisk medlem ExpandEnvironmentVariables namnsträng - sträng statisk medlem FailFast meddelande sträng - enhet 1 överbelastnings statisk medlem GetCommandLineArgs enhet - sträng statisk medlem GetEnvironmentVariable variabelsträng - sträng 1 överlast statisk medlem GetEnvironmentVariables enhet - IDictionary 1 överbelastad statisk medlem GetFolderPath mapp SpecialFolder - sträng 1 överbelastad nested typ SpecialFolder nestad typ SpecialFolderOption. property string. Multiple items namespace FSharp. val shouldEqual aa - bb - unit. val titanic Ram int, s Tring. Multiple-objektmodul Ram .-------------------- typ Ram statisk medlem ReadReader läsare IDataReader - Ram int, sträng statisk medlem CustomExpanders Ordbokstyp, Func obj, seq sträng Typ obj statisk medlem NonExpandableInterfaces List Typ statisk medlem NonExpandableTypes HashSet Typ .-------------------- typ Frame TRowKey, TColumnKey kräver jämlikhet och jämlikhet gränssnitt IDynamicMetaObjectProvider gränssnitt INotifyCollectionChanged gränssnitt IFsiFormattable gränssnitt IFrame nya namn seq TColumnKey kolumner seq ISeries TRowKey - Frame TRowKey, TColumnKey privat ny radIndex IIndex TRowKey kolumnIndex IIndex TColumnKey data IVector IVector - Frame TRowKey, TColumnKey medlem AddColumn kolumn TColumnKey serie ISeries TRowKey - enhetsmedlem AddColumn kolumn TColumnKey serie seq V-enhet medlem Add Column kolumn TColumnKey-serien ISeries TRowKey lookup Lookup - enhetsmedlem AddColumn-kolumnen TColumnKey-serien seq V-uppslag Lookup-unit. Full namn, .-------------------- nytt namn es seq TColumnKey kolumner seq ISeries TRowKey - Frame TRowKey, TColumnKey. static medlemsträngsträng hasHeaders bool inferTypes bool inferRows int schema strängavgränsare strängkultursträng maxRows int - Frame int, sträng statisk medlem harHeaders bool inferTyper bool inferRows int schema strängavskiljare strängkultursträng maxRows int - Frame int, sträng statisk medlemsstråk sträng indexCol sträng harHeaders bool inferTyper bool inferRows int schema sträng separatorer sträng kultur sträng maxRows int - Frame R, sträng kräver jämställdhet. val pivotTable rowGrp R - ObjectSeries C - RNew - colGrp R - ObjectSeries C - CNew - op Frame R, C - T - ram Frame R, C - Frame RNew, CNew kräver jämställdhet och jämställdhet och jämställdhet och jämlikhet. val rad ObjektSeries string. member kolumn K - R medlems kolumn K fallback R - R. Multiple poster Valsträngsvärde T-string. type bool Boolean. val countRows-ram Ram R, C-int kräver jämställdhet och jämställdhet. statlig ram Ram R, C r C c C funk Fra Mig R, C, T - Ram R, C kräver jämställdhet och jämställdhetsmedlem r TColumnKey c TColumnKey uppram TRowKey, TColumnKey - T - Ram R, C kräver jämställdhet och jämställdhet och jämställdhet och jämlikhet. val msft Ram DatumTid, sträng. Multipla objekt typ DateTime struct nya fästingar int64 - DateTime 10 överbelastningsmedlem Lägg till värde TimeSpan - DateTime member AddDays värde float - DateTime medlem AddHours värde float - DateTime member AddMilliseconds värde float - DateTime member AddMinutes värde float - DateTime medlem AddMonths månader int - DateTime member AddSeconds värde float - DateTime member AddTicks värde int64 - DateTime member AddYears värde int - DateTime slutet .-------------------- DatumTid 0 andra överbelastningar DateTime fästingar int64 enhet 0 andra överbelastningar DateTime fästingar int64 , snäll DateTimeKind enhet 0 andra överbelastning DatumTid år int, månad int, dag int enhet 0 annan överbelastning DatumTid år int, månad int, dag int, kalender enhet 0 annan överbelastning DatumTid år int, månad int, dag int, timme int, minu te int, andra int-enhet 0 andra överbelastningar DatumTid år int, månad int, dag int, timme int, minut int, andra int, typ DatumTimeKind enhet 0 annan överbelastning DatumTid år int, månad int, dag int, timme int, minut int, Andra int, kalenderenhet 0 andra överbelastningar DatumTid år int, månad int, dag int, timme int, minut int, sekund int, millisekund int enhet 0 annan överbelastning DatumTid år int, månad int, dag int, timme int, minut int, sekund int, millisekund int, vänlig DateTimeKind enhet 0 annan överbelastningstyp Stats statisk medlemräkning ram Ram R, C - Serie C, int kräver jämställdhet och jämlikhet statisk medlemräkning serie Serie K, V-int kräver jämställdhet statisk medlem expandingCount serie Serie K, float - Serie K, float kräver jämställdhet statisk medlem expandingKurt serie Serie K, flottör - Serie K, flottör kräver jämlikhet statisk medlem expanderandeMax serie Serie K, flottör - Serie K, flottör kräver jämställdhet statisk medlem expandingMean serie Serie K, flottör - Serie K, Float kräver jämlikhet Statisk komponent expandingMin serie Serie K, flottör - Serie K, float kräver jämställdhet statisk medlem expanderandeSkew serie Serie K, flottör - Serie K, flottör kräver jämlikhet statisk medlem expandingStdDev serie Serie K, flottör - Serie K, flottör kräver jämställdhet statisk medlem expandingSum serie Serie K, float - Serie K, float kräver jämställdhet. statisk medlemstorlek int-serie Serie K, flottör - Serie K, float kräver jämställdhet. statisk medlemsserie Serie K, flottör - Serie K, float kräver jämställdhet. statisk ram Ram R, C-serien C, float kräver jämlikhet och jämlikhet statisk medlemsserie Serie K, float-float kräver jämlikhet. type Array-medlem Klonhet - obj-medlem CopyTo-array Array-index int-enhet 1 överlastmedlem GetEnumerator-enhet - IEnumerator-medlem GetLength-dimension int-int medlem GetLongLength dimension int - int64 medlem GetLowerBound dimension int - int medlem GetUpperBound dimension int - int medlem GetValue ParamArray index int - obj 7 överbelastnings medlem Initialize Enhet - enhetsmedlem IsFixedSize bool. val genomsnittlig array T - T kräver medlem och medlem DivideByInt och medlem getZero. val groupRowsByInt kolumn C - ram Ram R, C - Ram int R, C kräver jämlikhet och jämlikhet. val getCol kolumn C - ram Ram R, C - Serie R, V kräver jämställdhet och jämställdhet. Statisk medlemsnivå K - L - serie Serie K, flottör - Serie L, float kräver jämlikhet och jämlikhet. Val fst tuple T1 T2 - T1.Multiple objektmodul Serie .-- ------------------ typ Serie statisk medlem av Nullables värden seq Nullable a0 - Serie int, a0 kräver standardkonstruktor och värde typ och a0 ValueType statisk medlem avObservations observationer seq a0 a1 - Serie a0, a1 kräver jämställdhet statisk medlem avOptionalObservations observationer seq K a1 alternativ - Serie K, a1 kräver jämställdhets statisk medlem avValues värden seq a0 - Serie int, a0 .------------------ - Typ Serie K, V kräver jämställdhetsgränssnitt IFsiFormatabelt gränssnitt ISeries K nya par Seq KeyValuePair K, V-Serie K, V ne W-tangenterna Seq K-värden Seq V-Serie K, V Nytt Index IIndex K Vektor IVector V VectorBuilder IVectorBuilder IndexBuilder IIndexBuilder - Serie K, V-medlem Efter lowerExclusive K - serie K, V-medlem Sammanlagd aggregering Aggregation K observationSelektor Func DataSegment Serie K, V, KeyValuePair TNewKey, OptionalValue R-serien TNewKey, R kräver jämställdhetsmedlem Aggregataggregat Aggregation K keySelector Func DataSegment Serie K, V, TNewKey värdeSelector Func DataSegment Serie K, V, OptionalValue R - Serie TNewKey, R kräver jämställdhetsmedlem AsyncMaterialise Unit - Async Series K , V-medlem Före övreExklusiva K-serien K, V. Fullnamn, .-------------------- nya par, seq K, V-serie K, V nya nycklar seq K-värden seq V - Serie K, V ny K vektor IVector V - Serie K, V. val observationsserie Serie K, T - seq KT kräver jämlikhet. val r1 Serie int, float. Fullnamn Deedle-v1 r1.val seriens observationer seq ab - Serie a, b kräver jämlikhet. val r2 Serie int, float. Full namn De Edle-v1 r2.val r3 Serie int, float. Fullnamn Deedle-v1 r3.val Sammanfoga 3 oförbeställd 300k lång serie upprepande Sammanslagningsenhet - enhet. Fullständigt namn Deedle-v1 Merge 3 oorderad 300k lång serie upprepande Merge. member ParamArray otherSeries Series K, V-serie K, V-medlem andraSeries seq Serie K, V-serie K, V-medlem andraSeries Serie K, V-Serie K, V-medlem annan Serie K, V beteende UnionBehavior - Serie K, V.
No comments:
Post a Comment