我负责开发一个网站，该网站应该能够向客户显示来自Apple应用商店和GooglePlay商店的统计数据，以便他们轻松了解正在发生的事情。我已经找到了一些获取AppStore数据的方法，但GooglePlay开发者的统计数据似乎更难获取。我听说过抓取，但这不是一个很好的解决方案，因为每当开发人员控制台获得重大更新时，它可能会被破坏。我正在寻找可以像Andlytics或AppAnnie一样工作的东西，例如，我可以使用AJAX或其他东西(可能是JSON格式？)获取数据并将其放入数据库。目前，我还没有找到任何可靠的解决方案(除了抓取，这似乎是一种不稳定的方法)，而且这个问题已经被问过一段时间了
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关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭8年前。Improvethisquestion用Swift编写简单的字数统计函数的更优雅的方法是什么？//ReturnsadictionaryofwordsandfrequencytheyoccurinthestringfuncwordCount(s:String)->Dictionary{varwords=s.componentsSeparatedByString("")varwordDictionary=Dictionary()forwordin
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于StackOverflow来说是偏离主题的，因为它们往往会吸引自以为是的答案和垃圾邮件。相反，describetheproblem以及迄今为止为解决该问题所做的工作。关闭9年前。Improvethisquestion我正在寻找可以包含在我的程序中以运行各种统计测试的Java模块。到目前为止我已经找到http://commons.apache.org/math/userguide/stat.html-是否有任何其他java站点也支持统计包。我需要将包
我正在尝试使用LuceneJava2.3.2来实现对产品目录的搜索。除了产品的常规字段外，还有一个名为“类别”的字段。一个产品可以属于多个类别。目前，我使用FilteredQuery在每个类别中搜索相同的搜索词，以获得每个类别的结果数。这会导致每个查询调用20-30次内部搜索来显示结果。这大大减慢了搜索速度。使用Lucene是否有更快的方法来实现相同的结果？ 最佳答案 这是我所做的，虽然它有点占用内存:你需要的是提前创建一堆BitSets，每个类别一个，包含类别中所有文档的文档ID。现在，在搜索时您使用HitCollector并根据
数据:https://courses.edx.org/c4x/MITx/15.071x_2/asset/NBA_train.csv我知道如何使用statsmodels.formula.api将这些数据拟合到多元线性回归模型中:importpandasaspdNBA=pd.read_csv("NBA_train.csv")importstatsmodels.formula.apiassmfmodel=smf.ols(formula="W~PTS+oppPTS",data=NBA).fit()model.summary()但是，我发现这种类似R的公式表示法很笨拙，我想使用通常的pandas
我有一张黑色和红色两种颜色的图片，我需要能够计算图片中有多少像素是红色的，多少像素是黑色的。 最佳答案 我更正了0xd3中的代码以实际工作:fromPILimportImageim=Image.open('black.jpg')black=0red=0forpixelinim.getdata():ifpixel==(0,0,0):#ifyourimageisRGB(ifRGBA,(0,0,0,255)orsoblack+=1else:red+=1print('black='+str(black)+',red='+str(red))
我正在尝试重新创建统计学习简介中的图，但我无法弄清楚如何计算概率预测的置信区间。具体来说，我正在尝试重新创建此图(figure7.1)的右侧面板，该面板根据年龄的4次多项式和相关的95%置信区间预测工资>250的概率。工资数据为here如果有人关心的话。我可以使用以下代码预测并绘制预测概率importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportstatsmodels.apiassmfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatureswage=pd.read_csv('
我的问题是我有一个包含数千个城市的文件，我想将城市名称映射到(MetropolitanStatisticalAreas和非美国城市的MSA等价物。这里有很多关于类似问题的帖子。我如果有帮助，我正在使用Python(即如果有一个python包可用，类似于googlemapspython包的工作方式......)MappingCitiestoZipCodes.这里有一个很好的答案，它提供了一个包含美国每个城市邮政编码的csv。但是因为发布的人口普查数据将美国县映射到MSA，而不是美国城市，所以我仍然需要找到一种方法将邮政编码映射回美国城市。DatabaseofUSCitiestoMSA这基
似乎每当我运行ARIMA.fit()时，我总是从卡尔曼滤波器获得标准输出:##--Endpastedtext--RUNNINGTHEL-BFGS-BCODE***Machineprecision=2.220D-16N=1M=12Thisproblemisunconstrained.AtX00variablesareexactlyattheboundsAtiterate0f=5.60459D-01|projg|=2.22045D-08***Tit=totalnumberofiterationsTnf=totalnumberoffunctionevaluationsTnint=totaln
