对于 “” 的情况分析： 在输入 2 的时候调用的是 nextInt返回：nextInt 返回的是结束符之前的内容，并不会返回结束符 我们的输入：2 \r 以回车 ( \r ) 结尾，于是 2 被返回，...回车符 “\r” 它被丢弃在缓冲区中，现在缓冲区中，只有一个 \r ，于是 下一次 nextLine 扫描的时候就又扫描到了 \r，返回它之前的内容，也是啥都没有 “” ，然后再把 \r 去掉， 对于...这个扫描器在扫描过程中判断停止的依据就是“结束符”，空格，回车，tab 都算做是结束符 而坑点在于 next 系列的，也就是下面这些函数：next nextInt nextDouble nextFloat...这些函数与 nextLine 连用都会有坑 坑点就是 next 系列的函数返回了数据后，会把回车符留在缓冲区，因此我们下一次使用 nextLine 的时候会碰到读取空字符串的情况 解决方案：输入都用...nextLine ，做格式转换 输入 next 系列函数调用后，中间调用一次 nextLine 调用去掉了回车符后，再调用一次 nextLine 调用真正输入我们的数据 都使用 nextLine： class
1.数据合并 我们在R语言基础语法教程中介绍了数据合并的一般方法，即利用函数cbind()和rbind()来进行合并，但这只是对数据进行简单的连接，且要求用于合并的数据集有相同的维数，否则R语言将会报错...在处理一些相对复杂的情况时，这两个函数显得不够实用，需要借助其他函数来实现，下面我们介绍更加“智能化”的函数merge()，该函数适用于合并含有共同的行或者列的两个数据集。...y的行是否全在输出文件中，默认值为FALSE; Sort:逻辑值，指定参数by中的列是否需要排序，默认值为TRUE; Sutlives:字符串向量，指定除参数by小中的列外相同列名的后缀； Incomparables...我们重点介绍transform()，within()，stack()和unstack()函数。 transform()可以为原数据增加新列变量、改变原列变量的值和删除列变量。...需要注意的是:函数within()中需要将具体指令用花括号括起来，如果指令有多条，每一条之间使用分号隔开;删除数据集中的列变量需要用到函数rm()。
如果想要将结果输出到文件中，可以使用sink("filename")函数，将输出重定向到其它地方，也可以通过调整参数来控制输出的格式和保存的方式，当将所有需要输出的结果保存完成后，可以在命令行中输入sink...DataFrames DataFrame是一种更为灵活的数据结构因为它的不同列可以存储不同类型的数据，这也是在R中最为常见的一种数据结构，使用data.frame()来创建，直接传入每一列对应的vector...，如果直接对列进行赋值如score=score+10会在全局环境中创建一个新的score变量而不是改变原来列的值，一般只用于简化列名的索引。...with函数会利用传入的数据重构一个环境然后执行一系列程序，这样就可以避免命名冲突的问题，另外with会在程序执行完后销毁所有已有的变量，因此如果在with内创建变量，那么在with外是无法访问的，如果希望创建一个可以在函数外访问的变量...另外一个与with函数类似的是within函数，该函数会在重构的环境运行程序，但是该函数会在程序执行结束后执行一次检查，将不与全局环境冲突的变量保存下来,换言之在within中是可以修改DataFrame
1.创建数据集/矩阵【data.frame数据框、matrix矩阵、array数组】 #数据框：将字段以列合并在一起。...，默认为NA，2行3列，nr是nrow的简写，nc是ncol的简写，R能识别 #数组 mydata <- array(1:12,c(2,3,2),dimnames=list(c("r1","r2"),c...with 关联修改】 leadership$age[leadership$age==99] <- NA leadership$agecat2 <- NA leadership <- within(leadership...8.抽样 leadership[sample(1:nrow(leadership),3,replace=F),] #replace=T说明不可以重复抽样 9.设置有效数字【digits】 options...【进阶】数据库相关dplyr install.packages("dplyr") library(dplyr)】 dplyr包最常使用的函数主要包括以下几个：变量筛选函数：select数据筛选函数：filter
1.创建数据集/矩阵【data.frame数据框、matrix矩阵、array数组】 #数据框：将字段以列合并在一起。...，默认为NA，2行3列，nr是nrow的简写，nc是ncol的简写，R能识别 #数组 mydata <- array(1:12,c(2,3,2),dimnames=list(c("r1","r2"),c...with 关联修改】 leadership$age[leadership$age==99] <- NA leadership$agecat2 <- NA leadership <- within(leadership...8.抽样 leadership[sample(1:nrow(leadership),3,replace=F),] #replace=T说明不可以重复抽样 9.设置有效数字【digits】 options...【进阶】数据库相关dplyr install.packages("dplyr") library(dplyr)】 dplyr包最常使用的函数主要包括以下几个： 变量筛选函数：select 数据筛选函数
简介 等高线图（contour map） 是可视化二维空间标量场的基本方法[1]，可以将三维数据使用二维的方法可视化，同时用颜色视觉特征表示第三维数据，如地图上的等高线、天气预报中的等压线和等温线等。...假设 是在点 处的数值，等值线是在二维数据场中满足 的空间点集按一定的顺序连接而成的线。...含义：转换前第一行在转换后第一列为1，对应位置在第二列，第三列是对应值。 ? ? >> 设置颜色调色盘，以后详细讲解。...拓展：scale_*_gradient创建一个双色梯度(低-高)，scale_*_gradient2创建一个渐变的颜色梯度(低-中-高)，scale_*_gradientn创建一个n色梯度。...本篇视为《R语言数据可视化之美》学习笔记，并进行函数详细介绍与解释，其他可视化图可参考在菜单命令中搜索得到。对应代码与相关数据，请在我的github中获取（文末原文）。
业务场景 本博客记录一下Oracle列转行函数在Oracle11的一些不兼容问题，vm_concat在一些业务场景是必须的。...不过这个函数使用要谨慎，底层实现应该也是group by等等实现的，性能并不是特别好。这个函数在Oracle12是没有的，在Oracle11是不太兼容的，Oracle10可以正常使用。...最近遇到这个问题，网上博客很多都写到了自定义列转行函数的办法去解决。但是这种办法并不一定适用所有的业务场景。我并没有采用。不过有些场景还是可以使用的。...首先分析一下，Oracle11不兼容vm_concat列转行函数，并不代表其它函数不兼容，或许可以找到其它代替的，通过找资料，发现了Oracle11提供的另外一个函数：listagg()函数 语法：listagg...(order by (ur.user_role))) userrole, to_char(listagg(r.role_name,',' ) within GROUP (order by
`read.csv`函数读取文件时，可能报警：“EOF within quoted string”，一般为数据中不正常的符号所致，常见的方法是将`quote = ""`设置为空，这样做虽然避免了警告，但是仍然解决不了问题...会出现的问题： （1）EOF within quoted string 解决方法：quote=""； （2）CSV格式被读入R内存中时，所有字符、变量内容都被加了双引号？...用duplicated语句，保留重复的第一个词语，详细可见博客： R语言︱数据去重。...nchar(sentence) < 2] #`nchar`函数对字符计数，英文叹号为R语言里的“非”函数 2、分词 每次可能耗费时间较长的过程，都要使用少量数据预估一下时间，这是一个优秀的习惯...从执行的过程中我们也发现，很多不具有情感色彩的词被定义为了情感词，例如的、了、还、在、我、都、把、上等字词，这些字词都是高频字词，而我们的计算方法按照出现频次重复计算，所以导致上面的结果偏差很大。
创建DESeq2对象 Bioconductor软件包通常在R中定义和使用一个自定义类来存储数据(输入数据、中间数据和结果)。这些自定义数据结构与列表相似，因为它们可以包含多种不同的数据类型/结构。...设计公式指定元数据表中的列，以及在分析中应该如何使用这些列。对于我们的数据集，我们只对一个列感兴趣，即~sampletype。...我们的计数矩阵输入存储在txi列表对象中，因此我们使用DESeqDataSetFromTximport()函数传递它，该函数将提取计数部分并将值四舍五入到最接近的整数中。...在我们完成工作流的过程中，我们将使用相关函数来检查对象中存储了哪些信息。...我们将在下面的例子中使用这个函数，但是在一个典型的RNA-seq分析中，这个步骤是由DESeq()函数自动执行的，我们将在后面看到。
absolute deviation,MAD)，R里面可以使用scale()函数进行标准化 ❝MAD的定义：数据点到中位数的绝对偏差的中位数 ❞ 计算距离矩阵 使用的数据集为USArrests：...image-20200720235320015 K-Medoids 在k-medoids聚类中每个类由类内的某个点来代替，这些点就叫聚类中心(cluster medoids) 在 K-means 算法中...medoids时准则函数的值是否下降,选择使其下降最多的点作为新的中心点(准则函数为所有点到其最近中心点的距离的和) 迭代3，4直到准则函数不再下降(medoids不再变化) R cluster::pam...可以使用factoextra包中的fviz_nbclust函数来计算： fviz_nbclust(df_scaled,pam,method = "silhouette")+ theme_classic...dist()返回的距离信息,并根据对象的相似性将对象对分组;重复此过程,直到原始数据集中的所有对象在层次树中链接在一起为止 res_hc <- stats::hclust(d = dist.eucl,
在阅读之前我们先要知道的是，我们使用react编写代码都离不开webpack和babel，因为React要求我们使用的是class定义组件，并且使用了JSX语法编写HTML。...首先会初始化一些列的变量，之后会判断我们传入的元素中是否带有key和ref的属性，这两个属性对于react是有特殊意义的，如果检测到有传入key,ref,__self和__source这4个属性值，会将其保存起来...在执行的过程中，App的render其实也会在传入到ReactElement函数中后执行，其实也是调用react.createElement函数。...（记录负责创建此元素的组件） _store -> 新的对象 _store中添加了一个新的对象validated(可写入)，element对象中添加了_self和_source属性（只读），最后冻结了element.props...这样就解释了为什么我们在子组件内修改props是没有效果的，只有在父级修改了props后子组件才会生效。 最后就将组装好的element对象返回了出来，提供给ReactDOM.render使用。
反过来，如果记录的列存在大量相同的值，例如性别列，50%男，50%女，因此，对该列创建索引就没有意义。可以对一张表创建多个索引。...50%男 %50女，建立索引也不会提高查询效率 为什么加索引后会使查询变快？...在MySQL中， 索引有两种分类方式：逻辑分类和物理分类。...按照物理分类，索引可分为： ①聚集索引：以主键创建的索引；聚集索引的叶子节点存储的是表中的数据； ②非聚集索引：非主键创建的索引；非聚集索引在叶子节点存储的是主键和索引列；使用非聚集索引查询数据，会查询到叶子上的主键...索引失效的场景 ①对索引字段进行了运算或者使用了函数 ②表中字段的数据类型和查询的字段类型不一致 ③违反了索引的最左匹配原则 ④模糊匹配 LIKE’%sql%’ 模糊匹配连最开始的字符串都不确定，
//www.itdiffer.com/python_course.html ---- 是否想过，为什么Python中的字典对象会那么快，而且可靠？...这里先介绍Python语言中的可散列对象。 散列函数 在介绍散列表以及它在Python中的实现之前，先简要说明散列函数及其工作原理。...特别注意，Python的hash()函数返回的是整数对象，这些对象在标准的64位Python 3解释器中始终以24个字节表示。 如上述代码，默认情况下，整数的散列值是其本身。...>>> hash("跟老齐学Python") -8625257969505844567 但是，如果你在自己的计算机上重复上面的操作，注意字符串别输入错了，所得到的结果应该跟我这里演示的结果不同——前面参数为数字时...可散列类型 在Python内置的对象类型中，并非都是可散列的，只有那些不可变对象，比如整数、浮点数、字符串、元组等，才是可散列的。
数据处理过程中，针对数据框，可以进行列的添加，以及长、宽数据的转化。 在实际应用中，宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。...一 reshape2包中两个主要的函数 melt—将宽型数据融合成长型数据；cast—将长型数据转成宽型数据 此处用R内置的airquality数据集，首先将列名改成小写，然后查看相应的数据 library...(reshape2) 1.1 melt函数 （宽转长） id.vars中指定相应变量；variable.name和value.name分别对variable和value列重命名 airMelt1 <-...(airquality) 2.1 $符添加列 data<-head(airquality) 2.2 within 必须在新添加的变量中加上花括号 data2 <- within(data,{logwind...= log(wind)}) 2.3 with 也可以使用with函数，该函数可以用于任何表达式的计算，但每次只能生成一个计算字段，最后还需要结合使用cbind函数 data3 <- cbind(data3
图 1 `read.csv`函数读取文件时，可能报警：“EOF within quoted string”，一般为数据中不正常的符号所致，常见的方法是将`quote = ""`设置为空，这样做虽然避免了警告...会出现的问题： （1）EOF within quoted string 解决方法：quote=""； （2）CSV格式被读入R内存中时，所有字符、变量内容都被加了双引号？...用duplicated语句，保留重复的第一个词语，详细可见博客： R语言︱数据去重。...nchar(sentence) < 2] #`nchar`函数对字符计数，英文叹号为R语言里的“非”函数 2、分词 每次可能耗费时间较长的过程，都要使用少量数据预估一下时间，这是一个优秀的习惯...从执行的过程中我们也发现，很多不具有情感色彩的词被定义为了情感词，例如的、了、还、在、我、都、把、上等字词，这些字词都是高频字词，而我们的计算方法按照出现频次重复计算，所以导致上面的结果偏差很大。
Data Frame一般被翻译为数据框，感觉就像是R中的表，由行和列组成，与Matrix不同的是，每个列可以是不同的数据类型，而Matrix是必须相同的。...{ n<-Name print(n) }) 这里的n作用域只在大括号内，如果想在with函数中对全局的变量进行赋值，那么需要使用<<-这样一个运算符。...函数，这个函数和之前提到过的with函数类似，可以省略变量名，不同的地方是within函数可以在其中修改变量，也就是我们这里增加Age列： student<-within(student,{ Age...<30") 连接/合并 对于数据库来说，对多表进行join查询是一个很正常的事情，那么在R中也可以对多个Data Frame进行连接，这就需要使用merge函数。...除了join，另外一个操作就是union，这也是数据库常用操作，那么在R中如何将两个列一样的Data Frame Union联接在一起呢？
SDK，因为我们使用的 valine.min.js 已经初始化过一次了，实践重复初始化SDK会导致意外报错！...(results=>{ //.. }) 使用 descending('createdAt') 后会顺序输出 Comment 列的最新评论，达到了我们想要的最新评论效果。...中，评论的表情会以 标签的形式写入评论，这样很不利于查看具体评论了什么，因为现实评论的字符是有限的，所以在写入元素之前需要对 comment 进行过滤 trouble shooting 这里直接创建一个过滤标签的函数...，写入元素之前调用过滤一遍即可 //创建删除标签元素函数后续调用 function noTags(str){ var a=str.replace(/<\/?....可能会限制什么的，反正我只用了第一种用户+评论数据的方案） 注意 在valine 中需要设置一个定时器再执行查询，避免查询到空数据报错（） 完成后可以选择封装或直接将代码复制到上面提到的 AV.init
在Oracle 19c中，一个新的函数 ANY_VALUE 被引入进来，这个函数的作用是基于ORDER BY定义返回每个组中的任何值，通过这一个函数，可以消除将每个列都指定为GROUP BY子句的一部分的必要性...Listagg 是 Oracle 11.2 中新增的函数，对于指定的度量，LISTAGG对ORDER BY子句中指定的每个组内的数据进行排序，然后连接度量列的值。...在19c之前，Listagg 函数不能对转换的结果去重，如果你希望计算结果不包含重复值，则还需要进行一次嵌套处理。...如下是常见的带有重复值计算输出： select d.dname, listagg (e.job,', ') within group (order...19c中，这个函数向前迈进了一小步，支持 Distinct 关键字，可以通过加入这个关键字直接去除重复值，SQL 又向优雅迈进了一小步： select d.dname, listagg
MADlib的皮尔森相关函数 MADlib的皮尔森相关函数为输入源表中的所有数字列生成一个互相关矩阵。...output_table VARCHAR 保存相关矩阵的输出表名。输出表有N行，N+2列，N为目标列数。除输出表外，函数同时还会创建一个名为_summary的概要表。...由于事务之间的复杂性，在实际研究中，要结合具体变量的特点和专业知识，解释通过统计方法确定的皮尔森相关系数。...然而，在某些情况下，众数可能提供关于值的性质或关于出现遗漏值的重要信息。例如，以毫米为单位测量，20个人的身高通常不会重复，但是如果以分米为单位测量，则某些人可能具有相同的身高。...函数为每个分组列独立计算汇总统计信息，也就是说分组列不合并在一起（类似SQL中的grouping合计），这点与常规的PostgreSQL风格的GROUP BY命令不同。
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