我們通常在數據倉庫的設計中碰到這種問題：在維度設計中如果這個維度只有一個屬性，那我們面臨的選擇是為這個屬性單獨創建一個維度，還是將這個維度的屬性直接放在事實表中作為事實表的一部分？ 假設這里有一個維度，通常在設計上至少會有兩列（DimKey 和 DimAttribute 屬性），事實表 ...

import numpy as np q = np.array([1,2,3,4],dtype=np.complex128) print("數據類型",type(q)) ...

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

大家好，我是雲祁！今天和大家聊聊數據倉庫中維度表設計的那些事。 維度表是維度建模的靈魂所在，在維度表設計中碰到的問題（比如維度變化、維度層次、維度一致性、維度整合和拆分等）都會直接關系到維度建模的好壞，因此良好的維表設計就顯得至關重要，今天就讓我們就一起來探究下關於維表設計的相關概念和一些技術 ...

ODS：數據 來源 ： 一部分是來自關系型數據庫，符合ER模型 。一部分來自日志 ，清洗成二維表 DWD： 把所有的數據清理整合 ，規范化 。臟數據清理 ，命名不規范的。最后拿到的是干凈的 ，一致性的數據 。 把公共維度抽取 ...

“需要歸納的原理，通常通過例子呈現。”————千心 本文仍將不斷補充 轉載請說明出處 維度(Dimension) 在物理學和數學中，數學空間（或對象）的維度被非正式地定義為指定其中任何點所需的最小坐標數。 In physics and mathematics ...

凡是建設數據倉庫，一定會提到維度建模方法。這一方法是Kimball最先提出的，其最簡單的描述就是，按照事實表、維度表來構建數據倉庫、數據集市。在維度建模方法體系中，維度是描述事實的角度，如日期、商品、地址等，事實是要度量的指標，如用戶數、銷售額等。按照一般書籍的介紹，維度建模還會分為星型模型、雪花 ...

楔子 在tensorflow中，可以給一個tensor增加一個維度、刪除一個維度，那么在numpy中該怎么呢? 刪除一個維度 但是注意：只有數組長度在該維度上為1，那么該維度才可以被刪除。 如果不是1，那么刪除的話會報錯 增加一個維度 刪除只能刪除 ...