我们通常在数据仓库的设计中碰到这种问题：在维度设计中如果这个维度只有一个属性，那我们面临的选择是为这个属性单独创建一个维度，还是将这个维度的属性直接放在事实表中作为事实表的一部分？ 假设这里有一个维度，通常在设计上至少会有两列（DimKey 和 DimAttribute 属性），事实表 ...

import numpy as np q = np.array([1,2,3,4],dtype=np.complex128) print("数据类型",type(q)) ...

out.squeeze(dim=1) out.squeeze_(dim=1) ...

大家好，我是云祁！今天和大家聊聊数据仓库中维度表设计的那些事。 维度表是维度建模的灵魂所在，在维度表设计中碰到的问题（比如维度变化、维度层次、维度一致性、维度整合和拆分等）都会直接关系到维度建模的好坏，因此良好的维表设计就显得至关重要，今天就让我们就一起来探究下关于维表设计的相关概念和一些技术 ...

ODS：数据 来源 ： 一部分是来自关系型数据库，符合ER模型 。一部分来自日志 ，清洗成二维表 DWD： 把所有的数据清理整合 ，规范化 。脏数据清理 ，命名不规范的。最后拿到的是干净的 ，一致性的数据 。 把公共维度抽取 ...

“需要归纳的原理，通常通过例子呈现。”————千心 本文仍将不断补充 转载请说明出处 维度(Dimension) 在物理学和数学中，数学空间（或对象）的维度被非正式地定义为指定其中任何点所需的最小坐标数。 In physics and mathematics ...

凡是建设数据仓库，一定会提到维度建模方法。这一方法是Kimball最先提出的，其最简单的描述就是，按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。在维度建模方法体系中，维度是描述事实的角度，如日期、商品、地址等，事实是要度量的指标，如用户数、销售额等。按照一般书籍的介绍，维度建模还会分为星型模型、雪花 ...

楔子 在tensorflow中，可以给一个tensor增加一个维度、删除一个维度，那么在numpy中该怎么呢? 删除一个维度 但是注意：只有数组长度在该维度上为1，那么该维度才可以被删除。 如果不是1，那么删除的话会报错 增加一个维度 删除只能删除 ...