frequency-distribution

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我一直工作在這了一點時間，現在，試圖建立一個頻率分佈數據庫方面： from itertools import permutations import sqlite3 def populate_character_probabilities(connection, table="freq_dist", alphabet='abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'): c

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編碼界面，用戶選擇日期reoccurnace

我需要創建一個界面，用戶需要選擇他的magizine /報紙分發多少次。一些雜誌/報紙分發一週幾次。每月數次： - 按日期（例如，每兩個星期二）或按日期（例如在第1,10和28天）每年幾次。一旦選擇了頻率，我需要爲每個頻率項添加附加信息。例如如果用戶在星期一和星期五每週選擇一次，則需要在星期一添加附加信息並在星期五添加單獨信息。有沒有人有關於如何做到這一點的任何想法？或者我可以在哪裏閱讀

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在C＃中計算數組頻率分佈的最快方法是什麼？

我只是想知道什麼是該計算的最佳方法。讓我們假設我有一個輸入數組和邊界數組 - 我想計算/ bucketize頻率分佈的每個分區在邊界數組中。使用桶搜索是個好主意嗎？其實我發現這個問題Calculating frequency distribution of a collection with .Net/C# 但我不知道如何使用爲目的的桶引起每個桶的大小，可以在我的情況不同。編輯：畢竟討論我

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矩陣元素的頻率 - Matlab

從我在matlab中運行的函數中，我得到一個225x400的矩陣。我想計算矩陣中每個元素的頻率，這意味着我需要計算每個元素出現在矩陣上的次數。我的矩陣名稱爲「IDIFF」我使用： B=unique(Idiff); 找到在IDIFF矩陣中的獨特元素。我收到了1138個元素的列，所以我明白這些元素是獨一無二的，Idiff矩陣中的所有其他元素都是重複這些元素。現在，我嘗試通過計算每一個獨特的元素

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提取出現頻率的時間

我拿一首歌曲樣本並對樣本執行FFT（快速傅立葉變換）。我能夠獲得歌曲的頻率，但我無法獲得這些頻率出現的時間。所以，它基本上變得毫無用處，因爲我必須將它與不同的樣本進行匹配，除非我得到時間信息。我該如何繼續？

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在Oracle中創建直方圖/頻率分佈的最佳方法？

我有一個events表，其中有兩列eventkey（唯一主鍵）和createtime，它將事件的創建時間存儲爲NUMBER列中1970年1月1日以來的毫秒數。我想創建一個「直方圖」或頻率分佈，顯示在過去一週的每個小時內創建了多少個事件。這是使用width_bucket()函數在Oracle中編寫此類查詢的最佳方法嗎？是否有可能使用其他Oracle分析函數之一推導出落入每個存儲桶的行數，而不是使

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FreqDist使用NLTK

我想使用Python獲取一組文檔的頻率分佈。我的代碼不工作，出於某種原因，併產生此錯誤： Traceback (most recent call last): File "C:\Documents and Settings\aschein\Desktop\freqdist", line 32, in <module> fd = FreqDist(corpus_text)

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頻率和累積頻率曲線在R

有沒有一種方法（用ggplot或其他方式）在單列（兩行）中繪製頻率和累積頻率曲線，即一個頂部的另一個，使得a給定的四分位數可以用直線顯示在兩條曲線上？我希望我明確這一點.. 您可以使用此數據.. mydata<-structure(list(speed = c(10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50),frequency = c(0, 1, 5, 10, 20, 10

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Python頻率分佈（FreqDist/NLTK）問題

我試圖將每個可能的子字符串中的單詞列表（一個標記字符串）分解。然後，我想在每個子字符串上運行FreqDist，以查找最常見的子字符串。第一部分工作正常。然而，當我運行FreqDist，我得到的錯誤： TypeError: unhashable type: 'list' 這裏是我的代碼： import nltk string = ['This','is','a','sample'] sub

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Python NLTK FreqDist（）通過將k，v寫入磁盤來減少內存使用量？

我有一個小程序，它使用NLTK來獲取相當大的數據集的頻率分佈。問題是，幾百萬字後，我開始吃掉我係統中的所有RAM。這就是我認爲是的代碼中的相關行： freq_distribution = nltk.FreqDist(filtered_words) # get the frequency distribution of all the words top_words = freq_distr