У кого-либо есть пример кода использования scipy.stats.distributions?

Question

У кого-либо есть пример кода использования scipy.stats.distributions?

Не существует такого понятия, как «стандартное» время загрузки страницы, главное правило - «чем быстрее, тем лучше», поскольку страницы, которые загружаются быстрее, ранжируются выше в результатах поисковых систем .

Обычно у вас должны быть нефункциональные требования , которые определяют приемлемое время ответа для веб-страницы.

Если у вас их нет - вы можете придумать свои собственные критерии, однако они могут отличаться в зависимости от характера вашей заявки. Например, если ваше приложение является внутренним и генерирует огромные отчеты - даже несколько минут можно считать приемлемыми, однако, если ваше приложение, т. Е. Онлайн-магазин или розничный магазин во время Черной пятницы - имеет значение каждая миллисекунда

Согласно Отчет Akamai

49% респондентов ожидают загрузки веб-страниц менее чем за 2 секунды
30% ожидают 1-секундный ответ
Ожидается 18% сайт для немедленной загрузки

Поэтому я настоятельно рекомендую выполнить все необходимые типы тестирования производительности и не только гарантировать, что ваше приложение «не хуже других», но и определите узких мест и убедитесь, что ваше приложение полностью использует ресурсы или увеличивает масштаб , когда нагрузка становится выше, следовательно, обеспечивает плавный пользовательский опыт независимо от нагрузки.

10

scipy python

задан Chris 14 June 2012 в 15:00

2 ответа

Вот пример кода: Распределения вероятностей в SciPy

3

ответ дан 4 December 2019 в 01:32

Другие вопросы по тегам:

scipy python

Похожие вопросы:

score 7 · Accepted Answer

Я предполагаю, что Вы имеете в виду дистрибутивы в scipy.stats. Для создания распределения генерируйте случайные варьируемые величины и вычислите PDF:

Python 2.5.1 (r251:54863, 4 февраля 2008, 21:48:13) [GCC 4.0.1 (сборка Apple Inc. 5465)] на дарвинском Типе "справка", "авторское право", "кредиты" или "лицензия" для получения дополнительной информации.

>>> from scipy.stats import poisson, lognorm
>>> myShape = 5;myMu=10
>>> ln = lognorm(myShape)
>>> p = poisson(myMu)
>>> ln.rvs((10,)) #generate 10 RVs from ln
array([  2.09164812e+00,   3.29062874e-01,   1.22453941e-03,
         3.80101527e+02,   7.67464002e-02,   2.53530952e+01,
         1.41850880e+03,   8.36347923e+03,   8.69209870e+03,
         1.64317413e-01])
>>> p.rvs((10,)) #generate 10 RVs from p
array([ 8,  9,  7, 12,  6, 13, 11, 11, 10,  8])
>>> ln.pdf(3) #lognorm PDF at x=3
array(0.02596183475208955)

Другие методы (и остальная часть scipy.stats документация), может быть найден на новом сайте документации SciPy.