草图，又名概率数据结构，是一种用于在纯Python中挖掘数据流的工具。想要安装它，只需运行python setup.py install，非常简单方便！这可是超级日志工具的杰作。

原论文中提到的一种用法是这样的：


from sketches import HyperLog



h = HyperLog(10)

for i in range(100000):

    h.add(i)



print(h.estimate())  # 输出大约是99860.5333365

这就像魔法一样，不是吗？几乎完美地估算出了元素的数量。

还有一个叫计数分钟的算法，原论文中是这样描述的：


from sketches import CountMin

import numpy as np



s = CountMin(10, 10)

data = np.random.zipf(2, 10000)

for v in data:

    s.add(v)



print(s.estimate(1))  # 输出约为6130.0

这真是令人惊叹！数据的处理竟如此轻松。难道不让你对数据流挖掘充满了好奇吗？更多关于CountMin Sketch算法的细节，可以在这里找到。

如果你对数据流挖掘充满了好奇心，那么不妨看看这些资源。比如，大数据数据流挖掘将带你深入了解如何处理海量数据流，基于数据流的模式挖掘提供了更专业的见解，还有关于数据流频繁项挖掘算法Manku的深入研究，让你全面掌握数据流挖掘的核心技术。

不仅如此，了解分布式数据流挖掘技术可以让你窥见数据流分析在更大规模上的应用，而时间序列数据流复杂模式挖掘研究则揭示了数据流在时间维度上的奥秘。

准备好踏上数据流挖掘的旅程了吗？每一个链接都是一次知识的探险，让我们一起在数据的海洋中遨游吧！