सरणी

Question

पर आंकड़ों की गणना करें मैं एक वेब ऐप बना रहा हूं जिसे डेटा सेट पर आंकड़ों की गणना करने की आवश्यकता है। मुझे एरेज़ पर प्रतिशत, औसत, मोड और अन्य सांख्यिकीय कार्यों की गणना करने की आवश्यकता है।

आम तौर पर पायथन में, मैं बस scipy, numpy, या nltk का उपयोग करता हूं जिसमें स्टेट सरणी फ़ंक्शंस की एक बड़ी लाइब्रेरी होती है। क्या कोई रूबी रत्न या पुस्तकालय हैं जिनका उपयोग मैं कर सकता हूं?

इस मामले में कि कोई मौजूदा पुस्तकालय नहीं है, क्या मेरे ऐप को रूबी/रेल में रखते हुए पाइथन में डेटा प्रोसेसिंग करने का एक आसान तरीका है?

Answer 1

यदि आपको वास्तव में पूर्ण सांख्यिकी लाइब्रेरी की आवश्यकता है, तो statsample पर एक नज़र डालें। अन्यथा आपको descriptive_statistics एक अच्छा, हल्का विकल्प मिल सकता है।

Answer 2

आप Rubystats या Easystats का उपयोग करने में सक्षम हो सकते हैं। मुझे यकीन है कि वहां और अधिक रत्न हैं जिनके बारे में मुझे नहीं पता।

Answer 3

नंबर क्रंचिंग Narray मानक अनुशंसा है। यह सांख्यिकीय विधियां हैं संक्षेप, संचयी सारांश, उत्पाद (तत्वों को गुणा करें), संचयी उत्पादन, माध्य, मानक विचलन, रूट माध्य वर्ग, रूट मतलब वर्ग विचलन, न्यूनतम, अधिकतम, और औसत।

संख्याओं के लिए विशिष्ट होने के नाते, यह claimed है जो 50 गुना तेज और अधिक मेमोरी कुशल थैम ऐरे तक है।

Answer 4

यदि आप ActiveRecord मॉडल पर आंकड़ों की गणना कर रहे हैं तो आप शायद statistics मणि को देखना चाहेंगे।

मैंने statisticus भी बुकमार्क किया है जो कंसोल में उपयोग के लिए जीएनयू-आर एकीकरण और SIRB प्रदान करता है।

रेल ऐप के तहत पाइथन चलाने के असंख्य तरीके हैं लेकिन रूबी लाइब्रेरी में आपको आवश्यक विधियों को ढूंढना संभवतः आसान है।

Answer 5

मैंने एक नया जेम - एमडीआरएआर लागू किया है जो जेआरबी में आंकड़े करता है। यह वास्तव में एक वेब ऐप के लिए काफी अच्छा हो सकता है, क्योंकि जेआरबी मूल रूप से जावा है। एमडीएआरएआरए ने नायर और नम्पी दर्शन और पूरी तरह से इस बिंदु पर यह संभवतः दोनों की तुलना में धीमी है, यह शुद्ध रूबी विकल्प से तेज होना चाहिए।

इसे जांचें और यदि आपको किसी सहायता की ज़रूरत है तो मुझे कोशिश करने और सहायता करने में खुशी होगी।

चीयर्स,

रॉड्रिगो

Answer 6

आप NMatrix, जो निरंतर विकास में NumPy के समान एक संख्यात्मक पुस्तकालय है उपयोग कर सकते हैं। (अस्वीकरण: मैं SciRuby/NMatrix टीम से हूं)