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介绍 densityMetrics是一个python库，用于计算各种浓度，多样化和不平等指数。 该库实现了所有众所周知的不平等和集中度指标的计算。 您可以使用浓度指标 访问浓度，不平等和多样性指标和指标的详尽收集 以json和csv格式执行文件输入/输出 通过引导程序以置信区间计算索引 使用matplotlib进行可视化 关键信息 作者： 执照：麻省理工学院 数学文档： 代码文档： 开发网站： 一般讨论： 打包特定聊天： 注意：concentrationMetrics仍在积极开发中。 如果遇到问题，请在我们的github存储库中提出问题 实施指标一览表 《提供了已实施指标（指标）及其关系的概述。 以下列表为每个实施索引提供了更具体的文档URL： 埃里森-格莱瑟指数 基尼指数 泰尔指数 汉娜·凯指数 胡佛指数 Herfindahl-Hirschman指数和相关的指数，例如Simpso

该数据集由一包文件组成，每个文件跟踪某些行业的正规化投入成本。 Producer Price Index_datasets.txt pc.txt pc.data.75.Construction.csv pc.data.67.AdministrativeandSupportServ.csv pc.series.csv pc.product.csv pc.period.csv pc.industry.csv pc.footnote.csv pc.data.81.OtherServices.csv pc.data.77.Recreation.csv pc.data.76.WholesaleTrade.csv pc.data.74.PremiumsforPropandCasualtyIns.csv pc.data.73.MiscellaneousStoreRetailers.csv pc.data.72.RecyclableMaterials.csv pc.data.71.Accommodation.csv pc.data.70.WasteMgtandRemediationServ.csv pc.data.63.ProfessionalandTechnicalServ.csv pc.data.62.RentalandLeasingServices.csv pc.data.61.EducationalServices.csv pc.data.59.RealEstate.csv pc.data.58.InsuranceCarriers.csv pc.data.57.Finance.csv pc.data.56.ISPsSearchPortandDataProcess.csv pc.data.55.Telecommunications.csv pc.data.54.Broadcasting.csv pc.data.53.Publishing.csv pc.data.51.NursingResidentialCareFacil.csv pc.data.50.Hospitals.csv pc.data.47.AmbulatoryHealthCareServices.csv pc.data.46.Utilities.csv pc.data.45.WarehousingStorage.csv pc.data.44.CouriersAndMessengers.csv pc.data.43.PostalService.csv pc.data.42.TransportationSupport.csv pc.data.40.PipelineTransportation.csv pc.data.39.TruckTransportation.csv pc.data.38.WaterTransportation.csv pc.data.37.RailTransportation.csv pc.data.36.AirTransportation.csv pc.data.35.NonstoreRetailers.csv pc.data.34.GeneralStores.csv pc.data.33.SportsMusicStores.csv pc.data.32.ClothingStores.csv pc.data.31.GasolineStations.csv pc.data.30.HealthStores.csv pc.data.29.FoodBeverageStores.csv pc.data.28.BuildingGardenStores.csv pc.data.27.ElectronicsStores.csv pc.data.26.FurnitureStores.csv pc.data.25.MotorVehicleDealers.csv pc.data.24.Miscellaneous.csv pc.data.23.Furniture.csv pc.data.22.TransportationEquipment.csv pc.data.21.ElectricalMachinery.csv pc.data.20.ComputerProduct.csv pc.data.19.Machinery.csv pc.data.18.FabricatedMetalProduct.csv pc.data.17.PrimaryMetal.csv pc.data.16.NonmetallicMineral.csv pc.data.15.PlasticsR

希尔伯特曲线 适用于Java的实用程序 将沿N维希尔伯特曲线的距离变换为一个点并返回。 边界框（N维）查询支持（边界框映射到hilbert索引上用于单列查找的多个间隔） 特征 支持多种尺寸 方法链 二维渲染 与基准jmh 状态：部署到Maven的中央 Maven的包括 也见。 背景 甲是首先由大卫·希尔伯特在1891年描述的连续的分形空间填充曲线。 该库支持近似希尔伯特曲线。 H n中是第n个近似希尔伯特曲线，是一个长度为1的2 n -1个直线段的路径。 希尔伯特曲线可用于索引多个维度，并具有有用的局部性。 简而言之， 索引接近索引的点将接近与该索引对应的点。 图1. 2D希尔伯特具有1至6个比特曲线（H 1至H 6） HilbertCurveRenderer . renderToFile(bits, 200 , filename); 图2. 2D Hilbert曲

该软件包使用邻域图中的最短路径（Ilc，2012）计算修改后的 Dunn 内部聚类有效性指数。 它还包括原始 Dunn 指数 (Dunn, 1973)、广义 Dunn's 指数 (Pal & Biswas, 1997) 和一系列用于构建数据图的算法的实现。 聚类验证指数是从聚类算法中获得的数据分区质量的度量。 内部指标通过基于某些客观标准测量集群的紧凑性和分离度来评估数据的给定分区，而没有任何关于真实分区应该是什么样子的信息。 原始Dunn的索引（Dunn，1973年）通过计算群集内的紧密度（同一群集中任意两个点之间的最大距离）和群集之间的间隔（属于不同群集的两个数据点之间的最小距离）来验证数据群集。 Pal & Biswas 提出了使用数据上的邻域图对 Dunn 指数进行泛化。 此外，Ilc 提出了基于图中最短路径的这种方法的修改。 有关此主题的其他说明，请参阅参考资料。 支持的用

参考过去数据库开发规范，总结现有实际情况，补充制定数据库开发规范

数据可视化大屏源码,内涵20个，下载后，可用index.html预览

使用spark sql模拟带倒排索引的简单搜索引擎演示： :

本文为大家分享了python实现学生管理系统的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.0版本学生管理系统 ''' 1.添加学员 2.修改学员 3.查询学员 4.删除学员 0.退出程序 ''' student_list=[] while True: print('1.添加学员') print('2.修改学员') print('3.查询学员') print('4.删除学员') print('0.退出程序') sel_num=input('请输入您要进行的操作：') sel_num=int(sel_num) #如果选择的数字不在0~5 继续选择 while sel_nu

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