Rust-Rolling-Stats

该 rolling-stats 库提供了对任意浮点数进行滚动统计计算（最小值、最大值、平均值、标准差）的功能。它使用 Welford 的在线算法进行这些计算。此包与 no_std 兼容。

有关算法的更多信息，请访问维基百科上的 计算方差的算法。

状态

用法

单线程示例

以下是在单线程环境中使用 rust-rolling-stats 的示例

use rolling_stats::Stats;
use rand_distr::{Distribution, Normal};
use rand::SeedableRng;

type T = f64;

const MEAN: T = 0.0;
const STD_DEV: T = 1.0;
const NUM_SAMPLES: usize = 10_000;
const SEED: u64 = 42;

let mut stats: Stats<T> = Stats::new();
let mut rng = rand::rngs::StdRng::seed_from_u64(SEED); // Seed the RNG for reproducibility
let normal = Normal::<T>::new(MEAN, STD_DEV).unwrap();

// Generate random data
let random_data: Vec<T> = (0..NUM_SAMPLES).map(|_x| normal.sample(&mut rng)).collect();

// Update the stats one by one
random_data.iter().for_each(|v| stats.update(*v));

// Print the stats
println!("{}", stats);
// Output: (avg: 0.00, std_dev: 1.00, min: -3.53, max: 4.11, count: 10000)

多线程示例

此示例展示了在 rust-rolling-stats 的帮助下，在多线程环境中使用的情况

use rolling_stats::Stats;
use rand_distr::{Distribution, Normal};
use rand::SeedableRng;
use rayon::prelude::*;

type T = f64;

const MEAN: T = 0.0;
const STD_DEV: T = 1.0;
const NUM_SAMPLES: usize = 500_000;
const SEED: u64 = 42;
const CHUNK_SIZE: usize = 1000;

let mut stats: Stats<T> = Stats::new();
let mut rng = rand::rngs::StdRng::seed_from_u64(SEED); // Seed the RNG for reproducibility
let normal = Normal::<T>::new(MEAN, STD_DEV).unwrap();

// Generate random data
let random_data: Vec<T> = (0..NUM_SAMPLES).map(|_x| normal.sample(&mut rng)).collect();

// Update the stats in parallel. New stats objects are created for each chunk of data.
let stats: Vec<Stats<T>> = random_data
    .par_chunks(CHUNK_SIZE) // Multi-threaded parallelization via Rayon
    .map(|chunk| {
        let mut s: Stats<T> = Stats::new();
        chunk.iter().for_each(|v| s.update(*v));
        s
    })
    .collect();

// Check if there's more than one stat object
assert!(stats.len() > 1);

// Accumulate the stats using the reduce method
let merged_stats = stats.into_iter().reduce(|acc, s| acc.merge(&s)).unwrap();

// Print the stats
println!("{}", merged_stats);
// Output: (avg: -0.00, std_dev: 1.00, min: -4.53, max: 4.57, count: 500000)

特性标志

以下特性标志可用

• serde：通过 serde 包启用对 Stats 结构的序列化和反序列化。

许可证

rolling-stats 库采用 MIT 和 Apache 许可证 2.0 双许可。通过提交拉取请求，您隐式同意这些许可条款。