延續昨天的使用的套件管理平台Anaconda，今天我們要來下載會使用到的套件至我們的虛擬環境嚕 !

我們使用Anaconda提供的介面話設定下載 :

有時安裝時會遇到一些問題 :

上圖為版本問題，由於我建置的環境為python 3.8，keras目前此版本的套件~
解決方法 => 重建一個小於 python 3.8 版本的虛擬環境 !

所需套件

這些都是所需要的軟體套件(搞不好也不會全部用到，反正先載再說 XD)

• Keras
  • 開源神經網路套件，使用者可輕易建置模型、執行。
• Numpy
  • 支援多維矩陣運算的函示庫。
• Scipy
  • 支援許多數學模型、演算法的套件。
• matplotlib
  • 視覺化工具，方便呈現數據圖表。

下載完後，可以選取 Installed ，查看下載的軟件包有甚麼 :

如何產生CDF ?

回顧一下，Learned Index 的精隨就在於 : 已排序好的 Key 值，經由 CDF產生的值乘上所有的Key值數量，會近似於 Key所在的位置 (Array中的位置)

N為Key總數量，Pos為預測的位置。

那我們該如何產生 CDF 呢 ?

感謝 Python 各種強大的軟件，我們可以使用 Scipy 內建的 CDF 函式。

x為輸入的Key值，loc 表示平均值，scale 表示標準差。

from scipy.stats import norm
cdf = norm.cdf(x, loc, scale)

我們可以把它包裝成一個 Function，只要給定一個 Key Array， 就可以產生出另一個 CDF Array。

from scipy.stats import norm
import numpy as np

def crtCDF(x):
    if(type(x) == np.ndarray):
        loc = x.mean()
        scale = x.std()
        N = x.size
        pos = norm.cdf(x, loc, scale)*N
        return pos
    else:
        print("Wrong Type! x must be np.ndarray ~")    
        return 

今天先到這邊，明天再繼續 ~~ 掰噗 !