T-摘要数据结构
tdigest的Python项目详细描述
#t对流式或分布式数据进行有效的百分比估计
[PYPI版本]（https://badge.fury.io/py/tdigest.svg）（https://badge.fury.io/py/tdigest）
[！[构建状态]（https://travis-ci.org/camdavidsonpilon/tdiest.svg？branch=master）（https://travis ci.org/camdavidsonpilon/t digest）
这是ted dunning的[t-digest]数据结构的python实现（https://github.com/tdunning/t-digest）。t-digest数据结构是围绕计算来自流数据或分布式数据的精确估计而设计的。这些估计值是百分位数、分位数、修剪平均数等。可以添加两个T-摘要，使数据结构成为Map Reduce设置的理想选择，并且可以序列化为远小于10KB（而不是存储整个数据列表）。
###安装
*tdiest*与python 2和python 3都兼容。
``````````
``````
``
`
````
`>
`>
`>
`>
`>
`````
`
pip install tdigest
pip install tdigest
<
<
<
pip install tdigest
````````````
``````````
/>````````````更新（random（））
print（digest.percentile（15））约0.15，因为0.15是15制服的百分位数（0，1）分发
````
br/>```
sum-digest=摘要+另一个摘要
sum-digest.percentile（30）#约0.3
`````
``````````用json对摘要进行dict或用json对摘要进行序列化
或者只能得到质心列表使用“centroids_to_list（）”.
```
digest.centroids_to_list（）
````
>类似地，可以使用“update_from_dict（）”还原摘要值的python dict。例如，在Python字典中合并任何现有的形体。例如，从Python字典中进行一个新的摘要和恢复值。< BR/>‘BR/>摘要= TigestSe（）。UpDeDeTo从OxDICT（{ k）：25，‘delta’：0.01’，‘质心’：[ {’c'：1，m’：1 }，{'c'：1，m′：2 }，{'c'：1，“m”：3.0}）
`````
>k和delta值是可选的，或者您只能提供一个质心列表，其中的“update-ucru-centroids”来自“update-ucru-centroids`。
````
digest=tdidest（）
digest.update-ucroids（[{'c'：1.0，'m'：1.0，'m'：1.0，{'c'：1.0，{'c'：1.0，'m'：1.0，{'c'：1.0，{'c'：1.0，{'m''c'：1.0，{'m'：1.0，/>如果您想使用其他工具（如json）序列化，可以首先转换为_dict（）。
```
json.dumps（digest.to_dict（））
```
定制一个定制的编码器函数作为默认值提供给标准的JSON模块。
````
def encoder（digest-obj）defecoder（digest-obj）：
returndigest-obj.to-dict（）
``````
>然后将编码器函数作为默认参数传递。
````>json.dumps（digest，default=encoder）
`````
<
<<
<
-`更新（x，w=1`：使用值“x”和权重“w”更新tdiest。
-`batch-update（x，w=1）`：使用数组“x”和权重“w”中的值更新tdiest。
-`compress（）`：对底层数据结构执行压缩，这将缩小它的内存占用，而不会损害准确性。添加多个值后表现良好。
-`percentile（p）`：返回第`p`个百分点。示例：“p=50”是中值。
-`cdf（x）`：返回值“x”所在的cdf。
-`修剪平均值（p1，p2）`：返回分别在“p1”和“p2”百分位数的下方和上方输出值。
-`to_dict（）`：返回Tdigest和内部质心值的Python字典。
-`update_from_dict（dict_values）`：从序列化字典值更新到Tdigest对象。
-`centroid s_to_list（）`：返回Tdigest对象的内部质心值的Python列表。
-`update_centroids_from_list（list_values）`：从python列表中更新质心。
[PYPI版本]（https://badge.fury.io/py/tdigest.svg）（https://badge.fury.io/py/tdigest）
[！[构建状态]（https://travis-ci.org/camdavidsonpilon/tdiest.svg？branch=master）（https://travis ci.org/camdavidsonpilon/t digest）
这是ted dunning的[t-digest]数据结构的python实现（https://github.com/tdunning/t-digest）。t-digest数据结构是围绕计算来自流数据或分布式数据的精确估计而设计的。这些估计值是百分位数、分位数、修剪平均数等。可以添加两个T-摘要，使数据结构成为Map Reduce设置的理想选择，并且可以序列化为远小于10KB（而不是存储整个数据列表）。
###安装
*tdiest*与python 2和python 3都兼容。
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pip install tdigest
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/>````````````更新（random（））
print（digest.percentile（15））约0.15，因为0.15是15制服的百分位数（0，1）分发
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br/>```
sum-digest=摘要+另一个摘要
sum-digest.percentile（30）#约0.3
`````
``````````用json对摘要进行dict或用json对摘要进行序列化
或者只能得到质心列表使用“centroids_to_list（）”.
```
digest.centroids_to_list（）
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>类似地，可以使用“update_from_dict（）”还原摘要值的python dict。例如，在Python字典中合并任何现有的形体。例如，从Python字典中进行一个新的摘要和恢复值。< BR/>‘BR/>摘要= TigestSe（）。UpDeDeTo从OxDICT（{ k）：25，‘delta’：0.01’，‘质心’：[ {’c'：1，m’：1 }，{'c'：1，m′：2 }，{'c'：1，“m”：3.0}）
`````
>k和delta值是可选的，或者您只能提供一个质心列表，其中的“update-ucru-centroids”来自“update-ucru-centroids`。
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digest=tdidest（）
digest.update-ucroids（[{'c'：1.0，'m'：1.0，'m'：1.0，{'c'：1.0，{'c'：1.0，'m'：1.0，{'c'：1.0，{'c'：1.0，{'m''c'：1.0，{'m'：1.0，/>如果您想使用其他工具（如json）序列化，可以首先转换为_dict（）。
```
json.dumps（digest.to_dict（））
```
定制一个定制的编码器函数作为默认值提供给标准的JSON模块。
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def encoder（digest-obj）defecoder（digest-obj）：
returndigest-obj.to-dict（）
``````
>然后将编码器函数作为默认参数传递。
````>json.dumps（digest，default=encoder）
`````
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-`更新（x，w=1`：使用值“x”和权重“w”更新tdiest。
-`batch-update（x，w=1）`：使用数组“x”和权重“w”中的值更新tdiest。
-`compress（）`：对底层数据结构执行压缩，这将缩小它的内存占用，而不会损害准确性。添加多个值后表现良好。
-`percentile（p）`：返回第`p`个百分点。示例：“p=50”是中值。
-`cdf（x）`：返回值“x”所在的cdf。
-`修剪平均值（p1，p2）`：返回分别在“p1”和“p2”百分位数的下方和上方输出值。
-`to_dict（）`：返回Tdigest和内部质心值的Python字典。
-`update_from_dict（dict_values）`：从序列化字典值更新到Tdigest对象。
-`centroid s_to_list（）`：返回Tdigest对象的内部质心值的Python列表。
-`update_centroids_from_list（list_values）`：从python列表中更新质心。
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