Elasticsearch 在kibana 中Long查询出来的数据异常问题记录

最新推荐文章于 2025-04-04 20:07:01 发布
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分类专栏： 问题记录 文章标签： elasticsearch
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探讨了在Elasticsearch中保存16位以上的Long型数据时遇到的精度丢失问题，特别是在Kibana查询时的显示错误。指出此问题源于JavaScript对Long型数据的处理限制，并提供了解决方案——将Long型数据转换为字符串类型存储。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Elasticsearch 保存16位以上Long整形时在kibana 查询后显示不对。是因为js对Long有精度丢失问题。导致显示不对。es中保存的数据是正常的。在使用时正常获取的值是没问题的。在前端使用时需注意最好转换为String字符串显示，避免精度丢失问题

Python_线性插值
Qaarainy的博客
04-21 1万+
线性插值
Python 线性插值
neu_xiaolu的博客
07-20 3703
代码举例： import xlsxwriter import xlwt import numpy as np #从scipy库中导入插值需要的方法 interpolate from scipy import interpolate #数据可视化,绘制散点图 import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': a={'300': -6.64, '330': -1.7, '20': -6.74} #初始数据 dict ...
Python项目——插值运算
最新发布
qq_60796270的博客
04-04 849
在 Python 中，插值运算是一种通过已知数据点估算未知值的技术，常用于数据补全、信号处理、数值分析等领域。
python实现线性插值
weixin_43956958的博客
12-05 8153
插值：是根据已知的数据序列（可以理解为你坐标中一系列离散的点），找到其中的规律，然后根据找到的这个规律，来对其中尚未有数据记录的点进行数值估计。
Python数值计算（12）——线性插值
cdinten的专栏
08-02 3766
插值是根据已知的数据序列（可以理解为你坐标中一系列离散的点），找到其中的规律，然后根据找到的这个规律，来对其中尚未有数据记录的点进行数值估计的方法。最简单直观的一种插值方式是线性插值，它是数学、计算机图形学等领域广泛使用的一种简单插值方法，根据已知数据点来估某一点的函数值。线性插值法的特点是简单、方便，适用于函数在某一段区间内是线性的情况，即函数在该区间内可以用一条直线来近似表示。线性插值法的优点是计算量小，缺点是对于。多个点而言在连接点出出在明显的间断点。
Python实现分段线性插值
09-19
主要为大家详细介绍了Python实现分段线性插值，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
python线性插值解析
12-17
在缺失值填补上如果用前后的均值填补中间的均值，比如，0，空，1，我们希望中间填充0.5；或者0，空，空，1，我们希望中间填充0.33，0.67这样。 可以用pandas的函数进行填充，因为这个就是线性插值法 df..interpolate() dd=pd.DataFrame(data=[0,np.nan,np.nan,1]) dd.interpolate() 补充知识：线性插值公式简单推导 以上这篇python线性插值解析就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:P
python 线性插值处理_python线性插值解析
weixin_33196034的博客
01-14 3419
python线性插值解析在缺失值填补上如果用前后的均值填补中间的均值，比如，0，空，1，我们希望中间填充0.5；或者0，空，空，1，我们希望中间填充0.33，0.67这样。可以用pandas的函数进行填充，因为这个就是线性插值法df..interpolate()dd=pd.DataFrame(data=[0,np.nan,np.nan,1])dd.interpolate()补充知识：线性插值公式简...
python 线性插值处理_详解Python实现线性插值法
weixin_42515739的博客
01-14 7084
在算法分析过程中，我们经常会遇到数据需要处理插值的过程，为了方便理解，我们这里给出相关概念和源程序，希望能帮助到您!案例一：已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1)，要求得区间 [x0, x1] 内某一点位置 x 在直线上的y值。两点间直线方程，我们有那么，如何实现它呢？依据数值分析，我们可以发现存在递归情况import matplotlib.pyplot as plt"""详细描述;1)...
Python实现线性插值和三次样条插值的示例代码
09-18
在探讨如何使用Python进行数据插值处理时，我们将重点关注两种常见的插值方法：线性插值与三次样条插值。这二者在数据分析、信号处理、图形绘制等多个领域中有着广泛的应用。线性插值是一种简单的插值方法，适用于...
python实现插值算法及其图像
05-22
通过程序求出插值函数的表达式是比较麻烦的，常用的方法是描出插值曲线上尽量密集的有限个采样点，并用这有限个采样点的连线，即折线，近似插值曲线。取点越密集，所得折线就越逼近理论上的插值曲线。本实验中将所取的点的横坐标存放于动态数组中，通过插值方法计算得到的对应纵坐标存放于动态数组中。 本实验将Lagrange插值、Newton插值和三次样条插值实现为一个类，并在Button单击事件中调用该类相应函数，得出插值结果并画出图像。
怎么用python编程实现二次差值多项式_python实现各种插值法(数值分析)
weixin_39616416的博客
11-29 1021
一维插值插值不同于拟合。插值函数经过样本点，拟合函数一般基于最小二乘法尽量靠近所有样本点穿过。常见插值方法有拉格朗日插值法、分段插值法、样条插值法。拉格朗日插值多项式：当节点数n较大时，拉格朗日插值多项式的次数较高，可能出现不一致的收敛情况，而且计算复杂。随着样点增加，高次插值会带来误差的震动现象称为龙格现象。分段插值：虽然收敛，但光滑性较差。样条插值:样条插值是使用一种名为样条的特殊分段多项式进...
怎样用python进行线性插值
10-27 2208
0.当然你最好装一个python(x,y)   1.用numpy.loadtxt从txt文件中读入数据生成一个一维或二维数组   2.线性插值interp1d()    这个很简单，给个例子在这里就会用了： import numpy as np from scipy import interpolate x = np.arange(0,10) y = np.exp(-x
Python开发之手动实现一维线性插值
等待着冬天的风的博客
07-29 1998
线性插值法是一种简单的插值方法，用于在两个已知数据点之间估算未知位置上的数据值。它基于线性关系的假设，即在两个已知数据点之间的数据值随着位置的变化而呈线性变化。假设有两个已知数据点 (x1, y1) 和 (x2, y2)，其中 x1 和 x2 是两个数据点的位置，y1 和 y2 是对应的数据值。现在需要在这两个数据点之间的某个位置 x0 处估算数据值 y0。
Python中插值法实现详解
涛哥聊Python
02-24 3967
本文详细介绍了 Python 中插值法的实现方法以及在各种领域的应用场景。插值法作为一种常用的数值分析技术，在数据处理、信号处理、地理信息系统、金融领域等方面都有着重要的应用。通过插值法，可以根据已知数据点估计未知位置上的数值，从而进行数据预测、补全或者平滑处理。希望本文能够帮助大家更好地理解和应用插值法在 Python 中的实现，从而在实际项目中发挥其重要作用。如果想要系统学习Python、Python问题咨询，或者考虑做一些工作以外的副业，都可以扫描二维码添加微信，围观朋友圈一起交流学习。
详细分析线性插值的基本知识（附Python代码）
码农研究僧的博客
06-08 2397
简单且常用的插值方法，主要用于在两个已知数据点之间进行插值 其基本思想是假设两个数据点之间的变化是线性的，从而可以通过计算两个数据点之间的线性方程来估计中间点的值
python线性插值
08-22
Python中的线性插值是通过使用numpy库中的interp函数来实现的。interp函数的语法如下： numpy.interp(x, xp, fp, left=None, right=None, period=None) 其中，x是需要插值的点的位置，xp是已知数据点的位置，fp是已知数据点的值。left和right参数是可选的，用于指定在插值点在已知数据范围之外时返回的默认值。period参数用于指定周期性插值的周期。 下面是一个使用numpy.interp实现线性插值的例子： ``` import numpy as np # 已知数据点的位置和值 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] # 需要插值的点的位置 x_interp = [1.5, 2.5, 3.5] # 使用numpy.interp进行线性插值 y #### 引用[.reference_title] - *1* [python实现线性插值](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43956958/article/details/128150723)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [Python线性插值](https://blog.youkuaiyun.com/YBKarthus/article/details/120828172)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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