问题标签 [frequency-distribution]

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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.net - 使用 .Net/C# 计算集合的频率分布

有没有一种快速/简单的方法来使用 Linq 或其他方式计算 .Net 集合的频率分布?

例如:一个任意长的 List 包含许多重复。遍历列表和计数/跟踪重复的聪明方法是什么?

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matlab - MATLAB:频率分布

我在一个文本文件中有 500 个数值(范围从 1 到 25000)的原始观察结果,我希望在 MATLAB 中进行频率分布。我确实尝试了直方图(hist),但是我更喜欢频率分布曲线而不是块和条。

任何帮助表示赞赏!

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full-text-search - 网络驱动器索引频率

我工作的公司拥有数百万个文档,这些文档存储和共享在映射到用户驱动器的多个网络驱动器上(例如 d:\ 到 \server1\ 等)。

我想实现的是在网络驱动器上爬网,让用户使用全文索引快速查找文件。

我目前的索引策略Lucene.net

但我不确定我应该多久索引一次网络驱动器,因为有数百万个文档要索引,更不用说通过网络传输的数据包了。

所以问题是我应该如何实现索引频率
我一直在研究 Google/Windows 桌面搜索索引的频率,但没有结果。

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sql - SQL查询:如何计算多对多关系的频率?

我有一个用于博客文章的表格和一个用于标签的表格,它们之间具有多对多的关系。

如何在博文子集中提取最频繁的标签?(例如,仅来自过去一年的那些)有没有办法提取与博客文章子集相关的所有标签的频率?

谢谢

编辑:我的架构:

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cryptography - 密码学。英文“普通文本”?

我被要求制作一个软件,该软件将根据字母频率加密和解密“普通英语”文本。

问题是我在哪里可以找到一些官方频率匹配的文本样本?

到目前为止,我尝试过列夫·托尔斯泰的《战争与和平》,效果不佳。

LE:我不仅需要一个单词列表,我还需要一个文本样本来进行一些处理。
LE2:目标是在 2000 个字符的长文本中从 26 中猜测 20。

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python - 确定数据集的“摆动” - Python

我正在开发一款需要实现一组数据摆动的软件。这是我将收到的输入样本,与每个垂直像素条的亮度图合并: 替代文字

很容易看出左边距真的很不稳定(即有大量的最小值/最大值),我想生成一组图像的临界点。我已经对数据应用了高斯平滑函数 ~ 10 次,但一开始似乎很不稳定。

有任何想法吗?

这是我的原始代码,但它不会产生非常好的结果(对于摆动):

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python - 使用FreqDist,python总结单词频率的数量

如何使用 FreqDist 中的 fd.items() 总结词频数?

例如,如果每个单词most_freq_w出现 10 次,结果应该是100

!!!我不需要文本中所有单词的数量,只需要最常用的 10 个

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r - 如何在 R 中生成给定、均值、SD、偏斜和峰度的分布?

是否可以在 R 中生成均值、SD、偏斜和峰度已知的分布?到目前为止,最好的方法似乎是创建随机数并相应地转换它们。如果有专门用于生成可以调整的特定发行版的软件包,我还没有找到它。谢谢

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r - 如何绘制 R 中滑动数据组的平均值?

我有一个频率分布,我试图在 R 中绘制。然而,数据集非常嘈杂,导致图不整洁。

我想取 10 个单位滑动窗口的平均值并绘制该数据。希望这会通过减少数据点的数量来清理情节?

我已经尝试过 scatter.smooth() 和 loess(),但是这些并没有达到我想要的效果。我可以自己编写代码,但想知道是否有人知道可以节省时间的功能?

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r - 获取因子频率的直方图(摘要)

我有一个具有许多不同值的因素。如果您执行summary(factor)输出是不同值及其频率的列表。像这样:

我想制作频率值的直方图,即 X 轴包含发生的不同频率,Y 轴包含具有此特定频率的因素的数量。完成这样的事情的最佳方法是什么?

编辑:感谢下面的答案,我发现我可以做的是从表格中获取频率因子,在表格中获取它,然后绘制它,看起来像(如果f是因子):