F # moving average

Se você quiser absolutamente uma biblioteca, você poderia olhar para esta questão. Ou procure outras questões sobre bibliotecas de estatísticas. Aqui está uma implementação do quickselect. Esperou o tempo O (n) e o tempo o mais difícil (N 2). A única restrição ao tipo é que eles são comparáveis. Eu usei as continuações para torná-lo de cauda-recursiva. Tentei escrever as chamadas de forma a que se assemelhe a uma simples chamada recursiva. Em vez de deixar x, e f um corpo B usei f a b (diversão x y - gt body). Poderia simplificar-se um pouco com a MFC da CPS. Ainda estou trabalhando para explorar a coisa F - tentando descobrir como pensar em F em vez de simplesmente traduzir de outras línguas que conheço. Ive recentemente pensando nos casos em que você não possui um mapa de 1: 1 entre antes e depois. Casos em que List. map cai. Um exemplo disto é as médias móveis, onde, normalmente, você terá resultados len-n1 para uma lista de comprimento len ao calcular a média de n itens. Para os gurus lá fora, esta é uma boa maneira de fazê-lo (usando a fila apertada de Jomo Fisher) (Talvez seja melhor para implementar um MovingAverageQueue ao herdar do Fifo) perguntou 17 de novembro às 11:12 Eu tive que declarar Ele deixa MovingAverage n (s. Seqltfloatgt) para colocar isso em um módulo de utilidade, longe do site de chamadas, para aplacar o sistema de tipos. Tanto quanto posso dizer, isso só funciona com flutuadores, devido a uma limitação da Array. average. MSDN afirma que posso substituir isso com Array. averageBy para usar isso em uma seqüência int, mas isso dá um erro diferente. Brian, você pode reformular essa resposta para trabalhar em contextos genéricos, para que ele funcione com seq-of-any-arithmetic-type, sem tipo de inferência ndash Warren Young 27 de junho às 19:04 Devo ressaltar que minha necessidade de Esta função de média móvel é obter uma janela curta (30ish) sobre uma seqüência de números inteiros que são quase todos em milhões, então eu não preciso de ponto flutuante. Mesmo um único dígito à direita do ponto decimal não é útil na minha aplicação. Convertendo meus inteiros para FP e o resultado de volta para int apenas para aplacar a apelação do doesn39t da biblioteca padrão F. Ndash Warren Young 27 de junho às 19:30 Se você se preocupa com o desempenho, então você pode calcular uma média móvel de forma eficiente usando algo assim (assumindo que estavam calculando uma média móvel em uma janela de 3 dias). A parte mais difícil disso é segurar No seu anterior total em execução e no número N-janela. Eu criei o seguinte código: Esta versão não é tão bonita quanto o código Haskell, mas deve evitar problemas de desempenho associados à recompor sua janela em cada execução. Ele mantém um total em execução e mantém os números usados ​​anteriormente em uma fila, por isso deve ser muito rápido. Apenas por diversão, escrevi um benchmark simples: se você se preocupa com o desempenho e como um código elegante, tente usar FSUnit, podemos testá-lo. O truque do algoritmo é a primeira soma dos primeiros n números e, em seguida, manter um total em execução adicionando a cabeça Da janela e subtraindo a cauda da janela. A janela deslizante é conseguida fazendo um auto zip na sequência, mas com o segundo argumento para zip avançado pelo tamanho da janela. No final do pipeline, dividimos apenas o total em execução pelo tamanho da janela. A varredura de notas é como dobrar, mas produz cada versão do estado em uma seqüência. Uma solução ainda mais elegante, embora possível, com sucesso no desempenho é fazer a observação de que, se não formos o zero, não precisamos calcular a soma inicial. Poderia haver um sucesso de desempenho devido à segunda indireção relacionada ao envolvimento das duas sequências, mas talvez não seja significativa dependendo do tamanho da janela respondida 31 de agosto 12 em 8: 06Tomas Petricek Procurando novos modos de pensar no amplificador de programação Trabalhando com dados, acredito que o trabalho mais interessante não é o único que resolve problemas difíceis, mas o que está mudando a forma como pensamos sobre o mundo. Eu sigo essa crença no meu trabalho em ferramentas de ciência da informação, programação funcional e ensino F, na minha pesquisa de linguagem de programação e eu tento entender isso através da filosofia da ciência. Estou trabalhando para tornar a narrativa baseada em dados mais fácil, mais aberta e reprodutível no Alan Turing Institute. Consultoria eu autor de livros F definitivos e bibliotecas abertas. Ofereço meus serviços de treinamento e consultoria F como parte do fsharpWorks. Eu publiquei artigos sobre a teoria das linguagens de programação conscientes do contexto, os provedores de tipo, mas também a filosofia da ciência. Novos recursos e melhorias no Deedle v1.0 Como Howard Mansell já anunciou no blog BlueMountain Tech. Lançamos oficialmente a versão 1.0 do Deedle. Caso ainda não tenha ouvido falar da Deedle, é uma biblioteca para análise e exploração interativa de dados. O Deedle funciona muito bem com ambos os C e F. Ele fornece duas estruturas de dados principais: séries para trabalhar com dados e séries temporais e moldura para trabalhar com coleções de séries (acho que arquivos CSV, tabelas de dados, etc.) O grande sobre a Deedle é que ele Vem se tornando uma biblioteca fundamental que permite integrar uma ampla gama de diversos componentes de ciência de dados. Por exemplo, o provedor de tipo R funciona bem com o Deedle e também o F Charting. Nós também estamos trabalhando na integração de tudo isso em um único pacote chamado FsLab. Mas mais sobre isso na próxima vez. Nesta publicação no blog, eu tenho uma rápida olhada em alguns novos recursos no Deedle (e na versão correspondente do provedor de tipo R). O anúncio Howards tem uma lista mais detalhada. Mas eu só quero dar alguns exemplos e comentar brevemente as melhorias de desempenho que fizemos. O que há de novo em Deedle Talvez a diferença mais visível na nova versão seja que muitas das funções são renomeadas. Nós pensamos que antes da v1.0, tivemos uma chance única de obter o direito de nomeação, então fizemos muitas renomeações para garantir que tudo seja consistente. Por exemplo, algumas funções usaram séries e algumas colunas. Alguns usaram o tipo e outros ordenam e assim por diante. Isso agora deve ser limpo. Da mesma forma, nós corrigimos uma série de desajustes entre módulos de série e quadro. Adições à API Deedle Além de renomear, também adicionamos algumas funções úteis. Por exemplo, a amostra da página inicial compara a ração de sobrevivência para diferentes classes de passageiros. Isso agora pode ser feito de forma ainda mais fácil usando a tabela dinâmica: a operação agrupa as linhas de acordo com as duas chaves e, em seguida, executa a agregação usando a função especificada (aqui Frame. countRows). Esta é uma operação comum e, portanto, queríamos torná-la tão simples quanto possível. Também continuamos a expor operações tanto como funções F em módulos quanto como métodos C-friendly. Outro exemplo em que fizemos muitas melhorias é a estatística: a primeira melhoria é que agora você pode especificar uma coluna de chave ao carregar dados de um arquivo CSV (novamente, isso é muito comum). O mesmo recurso está disponível ao carregar dados de uma seqüência de objetos usando Frame. ofRows. A próxima novidade é o módulo Stats. Este é o novo local para todas as funções relacionadas a estatísticas e cálculos numéricos. Descobrimos que adicionar mais funções aos módulos de Série e Moldura foi um pouco confuso, então movemos todas as funções estatísticas em um só lugar. Isso é ainda mais importante agora que adicionamos mais funções (kurtosis, skewness, variância) e adicionamos mais maneiras de calculá-las (mover e expandir janelas). Para obter mais informações, consulte a página de estatísticas de quadros e séries. Documentação aprimorada Finalmente, um dos pontos fortes de Deedle é que ele possui uma excelente documentação. Este é agora ainda mais o caso, porque lustramos a documentação gerada automaticamente a partir dos comentários do Markdown no código-fonte. Em particular, para os três módulos principais: o módulo da série fornece funções para trabalhar com séries de dados individuais e valores de séries temporais. Isso inclui operações como amostragem, transformações, acesso a dados e muito mais. O módulo de quadros fornece funções semelhantes às do módulo da série, mas operam em quadros de dados inteiros. Você pode transformar, alinhar e juntar quadros, executar várias operações de re-indexação, etc. O módulo de estatísticas implementa funções estatísticas padrão (média, variância, kurtosis, skewness, etc.) em séries, movendo janelas, expandindo janelas e muito mais. O módulo contém funções para séries e quadros. Qual é o novo no provedor R Juntamente com uma nova versão do Deedle, também atualizamos o provedor de tipo R. Há algumas melhorias que o tornam muito melhor: a instalação do NuGet não confia mais no script de instalação do PowerShell, para que ele possa funcionar no Mono e ao usar o recurso Restaurar Pacotes. O provedor de tipo se comunica com o R por meio de um processo separado, por isso é mais estável e também nos permite chamar a versão de 64 bits de R. Essas são melhorias técnicas, mas muito importantes. No entanto, também adicionamos um novo recurso agradável que torna ainda mais fácil misturar R e F provedor de tipos RData. Em R, você pode salvar espaços de trabalho (ambientes) em arquivos. rdata. Isso é útil se você deseja arquivar resultados de alguma análise interativa feita no ambiente R. Mas, não seria bom se você pudesse fazer alguma análise de dados em R e, em seguida, salvar os dados em um arquivo e carregá-lo facilmente de F de uma maneira segura de tipo. Isso é exatamente o que você obtém com o provedor de tipo RData Digamos que eu Tem o arquivo cars. rdata contendo o conjunto de dados mtcars (salvo sob o nome dos carros), juntamente com uma lista mpg e um valor mpgMean. Eu posso escrever: se você olhar para os tipos, você verá que o arquivo. mpg é do tipo float e file. cars é do tipo Frameltstring, stringgt. O provedor de tipo R usa os plugins instalados (como o plugin Deedle) para encontrar o tipo F mais apropriado para expor os dados e, portanto, os carros do quadro de dados R são automaticamente expostos como quadro Deedle. Isso nos permite agrupar rapidamente os valores por cyl (número de cilindros) e, em seguida, calcular milhas médias por galão mpg para cada um dos grupos. Usando o F Charting, o resultado parece assim: melhorias de desempenho de Deedle. Nesta versão do Deedle, passamos algum tempo em melhorar o desempenho. A primeira versão foi projetada com o desempenho em mente e os internos tornam possível implementar operações de forma eficiente (por exemplo, em F, é bastante fácil escrever código para que os dados sejam armazenados em blocos de memória contínua). No entanto, havia uma série de lugares onde alguns Deedle funcionam apenas usou a maneira mais simples estúpida de fazer as coisas. Isso foi bom, porque nos permitiu construir rapidamente uma API sofisticada e fácil de usar, mas havia casos em que as coisas eram muito lentas. Então, melhorar o desempenho é um esforço contínuo e se você encontrar um caso de uso em que o Deedle é lento, envie um problema Medindo o desempenho Para garantir que possamos monitorar o desempenho, criei uma ferramenta bastante simples que nos permite medir o desempenho automaticamente. Isso está atualmente disponível na minha filial. A ferramenta é iniciada através de um script FAKE e mede o desempenho de todos os testes em um arquivo especificado. Os testes também servem como testes unitários. Por exemplo: O atributo PerfTest especifica que a função é uma prova de desempenho e também permite especificar o número de iterações (para que possamos executar testes rápidos repetidamente, mas testes lentos apenas algumas vezes). Desempenho absoluto Eu fiz duas análises simples do desempenho. O primeiro gráfico compara a nova versão do Deedle com a versão anterior disponível no NuGet: os números representam o número total de milissegundos necessários para executar o teste. Observe que o eixo X é limitado a 10 segundos, mas alguns dos testes realmente levam mais tempo usando a versão antiga. Além disso, alguns testes só têm valor ao usar a nova versão - isso é porque eles estão usando a função que é nova na v1.0. Vale a pena mencionar alguns pontos: algumas das melhorias notáveis ​​são a fusão de séries - isso também se aplica a junção de quadros (por exemplo, quando se aplicam operações numéricas). Também adicionamos sobrecarga de Mesclar em quadros que podem mesclar séries múltiplas ao mesmo tempo, o que é significativamente mais rápido (e permite que você funda, por exemplo, 1000 quadros, que anteriormente era muito lento). Há várias melhorias nas operações Resample. Mais uma vez, este é apenas um exemplo de uma aceleração mais geral (que também afeta as funções de janelas e cortes). Desempenho relativo No gráfico anterior, é um pouco difícil ver qual é a maior melhoria de desempenho. No gráfico a seguir, os testes são dimensionados de modo que o desempenho usando a versão original (0.9.12) é usado como 100 e o desempenho usando a nova versão é mostrado como uma porcentagem (assim, cortar 10sec até 5sec mostra como 50) Mais uma vez, Você pode ver uma série de coisas interessantes: a maior aceleração é o acesso a séries flutuantes através de séries de objetos. Este é o caso quando você acessa uma coluna em um quadro usando df. Columns (que retorna uma série de valores ObjectSeriesltKgt). Como não conhecemos o tipo de colunas individuais, as devolvemos como séries contendo valores obj. Na nova versão, isso realmente não encaixa os valores e, assim, converte a série de novo para o SeriesltK, o floatgt é essencialmente não operacional. Também fizemos alguns trabalhos para melhorar as operações de agrupamento (e relacionadas), por isso, por exemplo, a amostra da página inicial é agora aproximadamente duas vezes mais rápida. Ainda há (um monte de) espaço para melhorias, mas, como você pode ver, estavam trabalhando duro nisso. As operações de junção e fusão são cerca de 6 vezes mais rápidas, mas para mesclar isso é ainda mais significativo quando você está mesclando vários quadros. Os testes que incluí aqui não são abrangentes. Eles simplesmente representam dois casos de teste em que eu estava trabalhando. No entanto, com as medidas de desempenho no local, devemos ser capazes de usar isso cada vez mais. Então, se você tiver um caso de uso interessante, envie uma solicitação de tração, adicionando um teste de desempenho. A versão 1.0 do Deedle é um marco importante. Embora o Deedle tenha ocorrido desde novembro (e tenha sido usado internamente pela BlueMountain), o lançamento 1.0 significa que a biblioteca está se tornando mais estável e está pronta para que outros adotem. Claro, sempre há margem para melhorias. Existem operações que podem ser mais rápidas (por favor denunciá-las), há funções que devem ser adicionadas (por favor, sugira-as) e provavelmente há alguns bugs remanescentes. Eu marquei alguns problemas como up-for-grabs no caso de você querer contribuir diretamente. Outra coisa importante sobre a Deedle é que é um componente fundamental em torno do qual podemos construir uma incrível pilha de ciência dos dados. Se você estiver interessado, registre-se no fslab. org e siga este blog para obter mais informações. Há muitas pessoas que contribuíram para o Deedle (e provedor R), mas os projetos não existiriam sem Howard Mansell e Adam Klein na BlueMountain. Um grande número de trabalhos do provedor R foi feito por David Charboneau. Obrigado, digite Environment 160160static member CommandLine. String 160160static member CurrentDirectory. Corda com get, set 160160static member Exit. ExitCode: int - gt unit 160160static member ExitCode. Int com get, set 160160static member ExpandEnvironmentVariables. Nome: string - gt string 160160static member FailFast. Mensagem: string - gt unidade 1 sobrecarga 160160 membro estático GetCommandLineArgs. Unidade - gt string 160160 membro estático GetEnvironmentVariable. Variável: string - gt string 1 sobrecarga 160160static member GetEnvironmentVariables. Unit - gt IDictionary 1 sobrecarga 160160 membro estático GetFolderPath. Pasta: SpecialFolder - gt string 1 sobrecarga 160160. 160160node de tipo SpecialFolder 160160nome de tipo SpecialFolderOption Nome completo: System. Environment property System. Environment. CurrentDirectory: string Espaço para nome de vários itens FSharp val shouldEqual. A: 39a - gt b: 39b - gt unidade val titanic. Frameltint, stringgt Nome completo: Deedle-v1.titanic Múltiplos itens módulo Quadro -------------------- tipo Quadro 160160 Membro estático ReadReader. Leitor: IDataReader - gt Frameltint, stringgt 160160 membro estático CustomExpanders. DictionaryltType, Funcltobj, seqltstring Type objgtgtgt 160160static member NonExpandableInterfaces. ListltTypegt 160160static member NonExpandableTypes. HashSetltTypegt Nome completo: Deedle. Frame -------------------- tipo Framelt39TRowKey, 39TColumnKey (requer igualdade e igualdade) gt 160160interface IDynamicMetaObjectProvider 160160interface INotifyCollectionChanged 160160interface IFsiFormattable 160160interface IFrame 160160new. Nomes: seqlt39TColumnKeygt colunas: seqltISerieslt39TRowKeygtgt - gt Framelt39TRowKey, 39TColumnKeygt 160160privado novo. RowIndex: IIndexlt39TRowKeygt columnIndex: IIndexlt39TColumnTecnologia de dados: IVectorltIVectorgt - gt Framelt39TRowKey, 39TColumnKeygt 160160member AddColumn. Coluna: 39TColumnKey série: ISerieslt39TRowKeygt - gt unidade 160160member AddColumn. Coluna: 39TColumnKey series: seqlt39Vgt - gt unit 160160member AddColumn. Coluna: 39TColumnKey series: ISerieslt39TRowKeygt lookup: Lookup - gt unit 160160member AddColumn. Coluna: série 39TColumnKey: seqlt39Vgt lookup: Lookup - gt unidade 160160. Nome completo: Deedle. Framelt, gt -------------------- novo. Nomes: seqlt39TColumnKeygt colunas: seqltISerieslt39TRowKeygtgt - gt Framelt39TRowKey, 39TColumnKeygt static member Frame. ReadCsv. Caminho: string hasHeaders: bool inferTypes: bool inferRows: int schema: separadores de string: string culture: string maxRows: int - gt Frameltint, stringgt static member Frame. ReadCsv. Stream: IO. Stream hasHeaders: bool inferTypes: bool inferRows: int schema: separadores de string: string culture: string maxRows: int - gt Frameltint, stringgt static member Frame. ReadCsv. Caminho: string indexCol: string hasHeaders: bool inferTypes: bool inferRows: int schema: separadores de string: string culture: string maxRows: int - gt Framelt39R, stringgt (requer igualdade) val pivotTable. RowGrp: (39R - gt ObjectSerieslt39Cgt - gt 39RNew) - gt colGrp: (39R - gt ObjectSerieslt39Cgt - gt 39CNew) - gt op: (Framelt39R, 39Cgt - gt 39T) - gt frame: Framelt39R, 39Cgt - gt Framelt39RNew, 39CNewgt (requer Igualdade e igualdade e igualdade e igualdade) Nome completo: Deedle. Frame. pivotTable val row. ObjectSeriesltstringgt member ObjectSeries. GetAs. Coluna: 39K - gt 39R member ObjectSeries. GetAs. Coluna: 39K fallback: 39R - gt 39R Múltiplos itens val string. Valor: 39T - gt string Nome completo: Microsoft. FSharp. Core. Operators. string Nome completo: Microsoft. FSharp. Core. string type bool Boolean Nome completo: Microsoft. FSharp. Core. bool val countRows. Quadro: Framelt39R, 39Cgt - gt int (requer igualdade e igualdade) Nome completo: Deedle. Frame. countRows o membro estático FrameExtensions. PivotTable. Quadro: Framelt39R, 39Cgt r: 39C c: 39C op: FuncltFramelt39R, 39Cgt, 39Tgt - gt Framelt39R, 39Cgt (requer igualdade e igualdade) membro Frame. PivotTable. R: 39TColumnKey c: 39TColumnKey op: (Framelt39TRowKey, 39TColumnKeygt - gt 39T) - gt Framelt39R, 39Cgt (requer igualdade e igualdade e igualdade e igualdade) val msft. FrameltDateTime, stringgt Nome completo: Deedle-v1.msft Vários itens tipo DateTime 160160struct 160160160160new. Ticks: int64 - gt DateTime 10 sobrecarga 160160160160member Adicionar. Valor: TimeSpan - gt DateTime 160160160160member AddDays. Valor: float - gt DateTime 160160160160member AddHours. Valor: float - gt DateTime 160160160160member AddMilliseconds. Valor: float - gt DateTime 160160160160member AddMinutes. Valor: float - gt DateTime 160160160160member AddMonths. Months: int - gt DateTime 160160160160member AddSeconds. Valor: float - gt DateTime 160160160160member AddTicks. Valor: int64 - gt DataTime 160160160160membro AddYears. Valor: int - gt DateTime 160160160160. 160160end Nome completo: System. DateTime -------------------- DateTime () 160160160 (0 outras sobrecargas) DateTime (ticks: int64) . Unidade 160160160 (0 outras sobrecargas) DateTime (ticks: int64, kind: DateTimeKind). Unidade 160160160 (0 outras sobrecargas) DateTime (ano: int, mês: int, dia: int). Unidade 160160160 (0 outras sobrecargas) DateTime (ano: int, mês: int, dia: int, calendário: Globalization. Calendar). Unidade 160160160 (0 outras sobrecargas) DateTime (ano: int, mês: int, dia: int, hora: int, minuto: int, segundo: int). Unidade 160160160 (0 outras sobrecargas) DateTime (ano: int, mês: int, dia: int, hora: int, minuto: int, segundo: int, tipo: DateTimeKind). Unidade 160160160 (0 outras sobrecargas) DateTime (ano: int, mês: int, dia: int, hora: int, minuto: int, segundo: int, calendário: Globalization. Calendar). Unidade 160160160 (0 outras sobrecargas) DateTime (ano: int, mês: int, dia: int, hora: int, minuto: int, segundo: int, milissegundo: int). Unidade 160160160 (0 outras sobrecargas) DateTime (ano: int, mês: int, dia: int, hora: int, minuto: int, segundo: int, milissegundo: int, tipo: DateTimeKind). Unidade 160160160 (0 outras sobrecargas) tipo Estatísticas 160160número de membros estáticos. Quadro: Framelt39R, 39Cgt - gt Serieslt39C, intgt (requer igualdade e igualdade) 160160número de membros estáticos. Série: Serieslt39K, 39Vgt - gt int (requer igualdade) 160160static member expansionCount. Série: Serieslt39K, floatgt - gt Serieslt39K, floatgt (requer igualdade) 160160static member expandedKurt. Série: Serieslt39K, floatgt - gt Serieslt39K, floatgt (requer igualdade) 160160static member expansionMax. Série: Serieslt39K, floatgt - gt Serieslt39K, floatgt (requer igualdade) 160160static member expandingMean. Série: Serieslt39K, floatgt - gt Serieslt39K, floatgt (requer igualdade) 160160static member expansionMin. Série: Serieslt39K, floatgt - gt Serieslt39K, floatgt (requer igualdade) 160160static member expandSkew. Série: Serieslt39K, floatgt - gt Serieslt39K, floatgt (requer igualdade) 160160static member expansionStdDev. Série: Serieslt39K, floatgt - gt Serieslt39K, floatgt (requer igualdade) 160160static member expansionSum. Série: Serieslt39K, floatgt - gt Serieslt39K, floatgt (requer igualdade) 160160. Nome completo: Membro estático de Deedle. Stats Stats. movingVariance. Tamanho: int - gt series: Serieslt39K, floatgt - gt Serieslt39K, floatgt (requer igualdade) status estático Stats. expandingMean. Série: Serieslt39K, floatgt - gt Serieslt39K, floatgt (requer igualdade) membro estático Stats. kurt. Quadro: Framelt39R, 39Cgt - gt Serieslt39C, floatgt (requer igualdade e igualdade) o membro estático Stats. kurt. Série: Serieslt39K, floatgt - gt float (requer igualdade) Nome completo: Deedle-v1.file Nome completo: Deedle-v1.mean1 tipo Array 160160member Clone. Unidade - gt obj 160160member CopyTo. Array: Array index: int - gt unidade 1 sobrecarga 160160member GetEnumerator. Unit - gt IEnumerator 160160member GetLength. Dimensão: int - gt int 160160member GetLongLength. Dimensão: int - gt int64 160160membro GetLowerBound. Dimensão: int - gt int 160160member GetUpperBound. Dimensão: int - gt int 160160member GetValue. LtParamArraygt índices: int - gt obj 7 sobrecarga 160160member Inicializar. Unit - gt unit 160160member IsFixedSize. Bool 160160. Nome completo: System. Array val average. Array: 39T - gt 39T (requer membro () e membro DivideByInt e member getZero) Nome completo: Microsoft. FSharp. Collections. Array. average Nome completo: Deedle-v1.mean2 val groupRowsByInt. Coluna: 39C - gt frame: Framelt39R, 39Cgt - gt Framelt (int 39R), 39Cgt (requer igualdade e igualdade) Nome completo: Deedle. Frame. groupRowsByInt val getCol. Coluna: 39C - gt frame: Framelt39R, 39Cgt - gt Serieslt39R, 39Vgt (requer igualdade e igualdade) Nome completo: Deedle. Frame. getCol membro estático Stats. levelMean. Nível: (39K - gt 39L) - gt series: Serieslt39K, floatgt - gt Serieslt39L, floatgt (requer igualdade e igualdade) val fst. Tupla: (39T1 39T2) - gt 39T1 Nome completo: Microsoft. FSharp. Core. Operators. fst Múltiplos itens Módulo Série -------------------- tipo Série 160160 Membro estático de Novidades . Valores: seqltNullablelt39a0gtgt - gt Seriesltint, 39a0gt (requer o construtor e o tipo de valor padrão e 39a0: gt ValueType) 160160 membro estático de Observations. Observações: seqlt39a0 39a1gt - gt Serieslt39a0,39a1gt (requer igualdade) 160160 membro estático deOptionalObservations. Observações: seqlt39K 39a1 optiongt - gt Serieslt39K, 39a1gt (requer igualdade) 160160 membro estático de Valores. Valores: seqlt39a0gt - gt Seriesltint, 39a0gt Nome completo: Deedle. FSharpSeriesExtensions. Series -------------------- tipo Serieslt39K, 39V (requer igualdade) gt 160160interface IFsiFormattable 160160interface ISerieslt39Kgt 160160new . Pares: seqltKeyValuePairlt39K, 39Vgtgt - gt Serieslt39K, 39Vgt 160160new. Chaves: seqlt39Kgt valores: seqlt39Vgt - gt Serieslt39K, 39Vgt 160160new. Índice: IIndexlt39Kgt vector: IVectorlt39Vgt vectorBuilder: IVectorBuilder indexBuilder: IIndexBuilder - gt Serieslt39K, 39Vgt 160160member After. LowerExclusive: 39K - gt Serieslt39K, 39Vgt 160160member Aggregate. Agregação: Aggregationlt39Kgt observationSelector: FuncltDataSegmentltSerieslt39K, 39Vgtgt, KeyValuePairlt39TNewKey, OptionalValuelt39Rgtgtgt - gt Serieslt39TNewKey, 39Rgt (requer igualdade) 160160member Aggregate. Agregação: Aggregationlt39Kgt keySelector: FuncltDataSegmentltSerieslt39K, 39Vgtgt, 39TNewKeygt valueSelector: FuncltDataSegmentltSerieslt39K, 39Vgtgt, OptionalValuelt39Rgtgt - gt Serieslt39TNewKey, 39Rgt (requer igualdade) 160160member AsyncMaterialize. Unidade - gt AsyncltSerieslt39K, 39Vgtgt 160160member Before. SuperiorExclusivo: 39K - gt Serieslt39K, 39Vgt 160160. Nome completo: Deedle. Serieslt, gt -------------------- novo. Pares: seqltCollections. Generic. KeyValuePairlt39K, 39Vgtgt - gt Serieslt39K, 39Vgt novo. Chaves: seqlt39Kgt valores: seqlt39Vgt - gt Serieslt39K, 39Vgt novo. Índice: Índices. IIndexlt39Kgt vector: IVectorlt39Vgt vectorBuilder: Vectors. IVectorBuilder indexBuilder: Índices. IIndexBuilder - gt Serieslt39K, 39Vgt val observações. Série: Serieslt39K, 39Tgt - gt seqlt39K 39Tgt (requer igualdade) Nome completo: Deedle. Series. observations val r1. Seriesltint, floatgt Nome completo: Deedle-v1.r1 val series. Observações: seqlt39a 39bgt - gt Serieslt39a, 39bgt (requer igualdade) Nome completo: Deedle. FSharpSeriesExtensions. series val r2. Seriesltint, floatgt Nome completo: Deedle-v1.r2 val r3. Seriesltint, floatgt Nome completo: Deedle-v1.r3 val (Mescla 3 séries não ordenadas de 300k (repetição da Fusão)). Unit - gt unit Nome completo: Deedle-v1. (Fusão 3 séries não trituradas de 300k (série de repetição)) membro Series. Merge. LtParamArraygt otherSeries: Serieslt39K, 39Vgt - gt Serieslt39K, 39Vgt member Series. Merge. OtherSeries: seqltSerieslt39K, 39Vgtgt - gt Serieslt39K, 39Vgt member Series. Merge. OtherSeries: Serieslt39K, 39Vgt - gt Serieslt39K, 39Vgt member Series. Merge. Outro: Serieslt39K, comportamento de 39Vgt: UnionBehavior - gt Serieslt39K, 39VgtTowards Math Numerics Versão 3 Math Numerics está bem no caminho para a próxima versão principal, v3.0. Uma primeira visualização de alfa já foi empurrada para a galeria NuGet, mesmo que ainda haja muito o que fazer. Se você gostaria de entender um pouco melhor, onde atualmente estamos, para onde estava indo e por que, então, continue lendo. Por que uma nova versão importante aplicamos os princípios do controle de versão semântico. O que significa que não devemos quebrar qualquer parte da superfície pública da biblioteca, que é quase tudo no nosso caso, durante lançamentos menores (com o formato de versão em 3 partes major. minor. patch). Isso garante que você possa atualizar facilmente em lançamentos menores sem pensamentos secundários ou quebrar qualquer código. No entanto, às vezes, realmente há uma boa razão para mudar o design, porque é uma maneira complicada de usar, inconsistente, leva a um mau desempenho ou simplesmente não foi bem pensado. Ou simplesmente aprendemos como fazê-lo de uma maneira muito melhor. Você pode ter notado que alguns membros foram declarados como obsoletos nos últimos últimos lançamentos menores, com sugestões sobre como fazê-lo, mesmo que a antiga implementação tenha sido mantida intacta. Ao longo do tempo, todo esse código antigo tornou-se uma dor para manter, e usar a biblioteca era muito mais complicado do que o necessário. Então eu decidi que era hora de finalmente consertar a maioria dessas questões e limpar. Nós movemos algum queijo por aí nesta versão. Seu código irá quebrar em algumas ocasiões. Mas, em todos os casos, uma correção deve ser fácil, se não trivial. Além disso, uma vez lá, estaremos novamente vinculados por versões semânticas para manter a biblioteca estável em todos os futuros lançamentos menores e, portanto, provavelmente nos próximos anos. Além disso, podemos continuar fornecendo maços para o ramo v2 antigo se necessário por um tempo. No entanto, recomendo vivamente que você atualize para o v3 uma vez disponível. Comentários são bem-vindos Uma primeira visualização (v3.0.0-alpha1) já foi publicada para a NuGet e planejo fazer pelo menos mais duas versões de pré-visualização antes de alcançar a primeira versão do v3.0. Por favor dê uma olhada e dê um feedback - agora é uma possibilidade única para quebrar as mudanças. Visão geral sobre o que foi feito até agora, simplificações do espaço de nomes. Mais design funcional, quando apropriado. Certifique-se de que tudo funciona bem e se sente nativo tanto em C como em F. Use nomes curtos comuns, se bem conhecidos em vez de nomes completos muito longos (trigonometria). Álgebra linear: usar os tipos genéricos é a maneira recomendada agora, certifique-se de que ele funciona bem. As classes IO para serialização de vetores de matriz tornam-se pacotes separados. Maior refatoração dos solucionadores iterativos. Repleto de peças faltantes, várias simplificações, muitas outras mudanças. Distribuições: limpeza principal. Exposição direta das funções de distribuição (pdf, cdf, etc.). Estimativa de parâmetros. Novas funções de distância Visão geral sobre o que está planejado para fazer Os solucionadores iterativos precisam de mais trabalho. Também gosto de projetá-los de modo que possam ser iterados manualmente, de forma simples. As transformações integrais (FFT, etc.) precisam de refatoração importante. Apoiado por provedor nativo, se possível. Considere trazer filtragem de retorno (FIR, IIR, média móvel, etc.) O encaixe atual da curva de decomposição QR é ineficiente para grandes conjuntos de dados, mas corrigi-lo na verdade não é muito complicado. Investigue e conserte uma inconsistência na classe Precision. Diminuir as verificações nulas redundantes Detalhes sobre o que é novo na versão 3 até agora Eliminar. Algorithms Namespaces Você já teve que abrir 10 namespaces de Matemática numéricos diferentes para obter tudo o que precisa. Isso deve melhorar um pouco na v3, pois as fachadas estáticas, como Integrar. Interpolar. Fit ou FindRoots para casos simples foram movidos diretamente para o espaço de nomes de raiz MathNet. Numerics e todos os namespaces de algoritmos (para usos avançados) do formulário MathNet. Numerics. X.Algorithms são agora simplesmente MathNet. Numerics. X. Interpolação Além dos espaços de nomes simplificados, a última sobrecarga Diferenciar que retorna todo o valor interpolado e a primeira e a segunda derivada em algum ponto x foi simplificada: em vez de dois parâmetros fora em uma ordem inesperada, ele agora retorna uma tupla com ordenação razoável . Integração O design da transformação dobro-exponencial foi bastante estranho. Foi simplificado para uma classe estática e é muito mais simples de usar explicitamente. Distribuições de probabilidade Embora sempre foi possível atribuir uma fonte aleatória personalizada (RNG) a uma distribuição para amostragem de números aleatórios, foi um pouco complicado e exigiu duas etapas. Agora, todos os construtores de distribuição têm uma sobrecarga que aceita uma fonte aleatória personalizada diretamente na construção, em uma única etapa. Algumas distribuições agora suportam a estimativa de parâmetros de máxima verossimilhança e a maioria das distribuições implementam uma função de distribuição cumulativa inversa. A distribuição funciona como PDF. CDF e InvCDF agora estão expostos diretamente como funções estáticas. A documentação interna e a nomeação de parâmetros foram significativamente melhoradas. ChiSquare tornou-se ChiSquared. E a interface IDistribution tornou-se a Divisão de Divulgação. Simplifique a amostragem aleatória mais compostável em F com o novo módulo de amostra. New Distance functions Standard routines for evaluating the Euclidean, Manhattan and Chebychev distances between arrays or vectors, also for the common Sum of Absolute Difference (SAD), Mean-Absolute Error (MAE), Sum of Squared Difference (SSD) and Mean-Squared Error (MSE) metrics. Hamming distance. Leveraging providers where appropriate. Less null checks and ArgumentNullExceptions Likely as a side effect from my exposure to functional programming over the last year, I no longer follow the arguments why in C every routine must explicitly check all arguments for null. Ive already dropped a few of these checks, but there are still more than 2000 places where Math Numerics throws an ArgumentNullException. Most of these will likely be gone. There is one case where it does make sense to keep them though: when a routine accepts an argument but does not use it immediately (and therefore does not cause an immediate NullReferenceException ), a null reference sneaking in could be hard to debug, so well keep the check. But such cases are quite rare given the nature of the library. IO Library The IO library that used to be distributed as part of the core package is now a set of separate NuGet packages, e. g. MathNet. Numerics. Data. Text. and lives in a separate repository . Favoring generic linear algebra types Since the generic namespace was required all the time anyway and the recommended happy path is now to always use the generic types, everything from the. Generic namespace has been moved one namespace up. From now on you usually only need to open two namespaces when working with linear algebra, even if factorizations are needed. For example, when using the double type, youd open MathNet. Numerics. LinearAlgebra and MathNet. Numerics. LinearAlgebra. Double . Since typing is stronger in F, all the initcreate functions in the F module now directly return generic types so you dont have to upcast manually all the time. Most routines have been generalized to work on generic types. For cases where you want to implement generic algorithms but also need to create new dense or sparse matrices or vectors a new generic builder has been added. This should rarely be needed in user code though. Missing scalar-matrix routines A few missing scalar-matrix routines like adding or subtracting a scalar to a matrix or dividing a scalar by a matrix have been added, backed by providers where possible. Theres now also a modulus routine. Point-wise infix operators where supported (F) Weve added point-wise .. and . operators to matrices and vectors in the core library. This is not supported in all languages yet, but works fine in F even though without currying support. Of course in the other languages you can continue to use the normal methods as before. Factorization and Iterative Solvers Previously matrix factorization was only accessible by extension methods or explicit creation, which did not work very well when using generic types. The generic matrix type now provides methods to create them directly. As such, the actual implementations have been internalized as there is no longer any need for direct access. The QR factorization is now thin by default, and factorizations no longer clone their results for no practical reason. The iterative solver design has been significantly simplified and is now generic and shared where possible and accepts generic types everywhere. The namespaces are now much more flat as the very detailed structure did not add any value but meant you had to open a dozen namespaces. Misc linear algebra improvements Vectors now have a ConjugateDotProduct routine in addition to DotProduct . Vectors now explicitly provide proper L1, L2 and infinity norms MatricesVectors now have consistent enumerators, with a variant that skips zeros (useful if sparse). MatrixVector creation routines have been simplified and usually no longer require explicit dimensions. New variants to create diagonal matrices, or such where all fields have the same value. MatricesVectors expose whether storage is dense with a new IsDense property. Providers have been moved to a Providers namespace and are fully generic again. More robust complex AsinAcos for large real numbers. Trig functions: common short names instead of very long names. Complex: common short names for Exp, Ln, Log10, Log. Statistics: new single-pass MeanVariance method (as used often together). Share this post