identical(DF$a, DT$a) # TRUE is.list(DF) # TRUE is.list(DT) # TRUE is.data.frame(DT) # TRUE 不过data.frame默认将非数字转化为因子...；而data.table 会将非数字转化为字符 data.table数据框也可使用dplyr包的管道，这里不作阐述。...)直接修改某个位置的值，rownum行号，colnum，列号，行号列号推荐使用整型，保证最快速度，方法是在数字后面加L，比如1L，value是需要赋予的值。...(sv=sum(v))] #对y列求和，输出sv列，列中的内容就是sum(v) DT[, ....，-Inf用下一行的值填充，输入某数字时，表示能够填充的距离，near用最近的行填充 rollends 填充首尾不匹配的行，TRUE填充，FALSE不填充，与roll一同使用 which TRUE
在统计描述上，R可以根据不同数据的特征给出不同的统计描述方法，在差异性比较方面，R可以给出不同数据比较的不同差异性比较方法，包括t、F、卡方、fisher法和秩和检验；在回归分析上，不仅是Cox回归，线性回归...我们发现pbc数据中含有较多的缺失值，首先我们简单统计每列的缺失值个数，对存在缺失值的行，我们进行了剔除，接着我们继续进行统计一下缺失值，如下，发现最开始一些列存在缺失值，剔除之后，缺失值个数均变为0了...我们按照thr分层变量，进行填充，结果如下，可以看到一个非常熟悉的表格了，行分别为n(病例个数)、time、status等等需要比较的变量，列为不同分组。...同时用cramVars参数可以显示两个水平的分类变量构成比，smd参数为显示standardized mean differences。 ?...可以看到指定的非正态资料使用“median [IQR]”来表示数据了，而且在test列也出现了P值计算使用的方法，空着的地方代表使用默认的正态分布的分析方法，最后一列为SMD数值，这一切都是我们需要的。
如果不提供字段名，则必须给 每个字段提供一个值，否则将产生一条错误消息。...如果要在 INSERT 操作中省略某些字段，这些字段需要 满足一定条件：该列定义为允许空值；或者表定义时给出默认值，如果不给出值，将使用默认值。...问题 22： 自定义函数支持输出参数吗？ 答： 自定义函数可以接受零个或多个输入参数，其返回值可以是一个数值，也可以是一个表，但是自 定义函数不支持输出参数。...答:唯一索引可以确保索引列不包含重复的值。在多列唯一索引的情况下，该索引可以确保索引列中每 个值组合都是唯一的。...聚集索引和非聚集索引都可以是唯一的。因此，只要列中的数据是唯一的，就可以在同一个表上创建 一个唯一的聚集索引和多个唯一的非聚集索引。 只有当唯一性是数据本身的特征时，指定唯一索引才有意义。
特征分解的重要应用--PCA（主成分分析）： 举个栗子：机器学习中的分类问题，给出178个葡萄酒样本，每个样本含有13个参数，比如酒精度、酸度、镁含量等，这些样本属于3个不同种类的葡萄酒。...做法：把数据集赋给一个178行13列的矩阵R，减掉均值并归一化，它的协方差矩阵C是13行13列的矩阵，对C进行特征分解，对角化，其中U是特征向量组成的矩阵，D是特征值组成的对角矩阵，并按由大到小排列。...然后，另R’ =RU，就实现了数据集在特征向量这组正交基上的投影。嗯，重点来了，R’中的数据列是按照对应特征值的大小排列的，后面的列对应小特征值，去掉以后对整个数据集的影响比较小。...降维以后分类错误率与不降维的方法相差无几，但需要处理的数据量减小了一半（不降维需要处理13维，降维后只需要处理6维）。在深度学习之前，图像处理是很常用到PCA的，PCA是一个非常不错的降维方法！...V，同时可以在对应空间找到一组标准正交基U，我们知道，看一个矩阵的作用效果只要看它在一组基上的作用效果即可，在内积空间上，我们更希望看到它在一组标准正交基上的作用效果。
/ Timsort是一个稳定的排序算法，这表示对于相同数值的元素，排序前后会保持原始的顺序。...不过需要注意的是这个排序算法的使用和对这些参数名字的期待会有所不同，比如传递kind=quicksort实际上采用的是一个 introsort 算法，这里给出 numpy 的文档解释： 当没有足够的进展的时候...排序算法的选择。详情可以看看numpy 的 ndarray.np.sort 。在 pandas 中这个参数只会在对单个标签或者列中使用 na_position：{'first', 'last'} 。...稳定排序是采用 mergesort 参数值 在做数据探索分析的时候，一般在对 DataFrame 做求和和排序数值的时候都采用方法 Series.value_counts()。...但不幸的是，我尝试在谷歌的 Cola 上通过 Numpy 构建一个 1.1M * 100 K 的随机数据集的时候出现内存不足的错误，然后尝试用 GCP 的 416 MB，出现同样的内存不足的错误。
今天讲了多重求和，也就是一个和式由多个下标来指定。 首先是最简单的形式： ? 例题1 下面给出一个对称矩阵： ? 求： ?...，求下面式子最大值与最小值： ? 其中 ? 是 ? 的一个排列。 答案是 ? 增序最大，降序最小，至于为什么，下面给出两种证明方法。 方法1 ? 如上图所示， ? 和 ?...按照递增顺序排列，每个方格的面积代表 ? 与 ? 的乘积，记为 ? 。 那么上面的求和式其实就是每一行每一列都必须有且只有一块被取。 考虑第一行，如果不取 ? ，取其他的 ?...非单调递减，那么有如下证明： ? 反之亦证。 题外话，其实切比雪夫不等式原来是以微积分形式给出的： 如果函数 ? 和 ? 非单调递减，那么有： ? 例题3 求 ?...求和： ? 方法2 先计算对 ? 求和： ? 方法3 按对角线求和： ? 由此得到了一个完全不同的表示形式！ 所以我们得到了： ?
，高阶状态下比起克拉默法则运算量要小得多 Gauss消元法过程中，在对各列进行消元的时候，如果主元比较小的话，运算的结果会产生较大的误差，故引入Gauss列主元消元法，即在每一次利用主元消元的步骤之前，...上半带宽为s，下半带宽为r，存在LU分解，其中L是下半带宽为r的单位下三角矩阵，U是上半带宽为s的上三角矩阵 对于r=s=1的这一类更加特殊的矩阵，称为三对角矩阵，对于此类矩阵的三角分解，介绍一种“追赶法...诱导所给出的矩阵范数为（其中x不为零向量） ? 我们为了解决这个最大值的问题，继续等价定义来优化这个问题 ? 其中第一个max条件为x不为零向量，第二个max条件为 ?...我们利用诱导范数的定义可以从原来的向量范数中诱导出三种范数，分别是 1范数：对矩阵的每一列中的元素取绝对值之后求和，然后选取其中的最大列作为1范数 2范数：矩阵的最大奇异值，也就是矩阵与矩阵的转置的乘积的最大特征值...无穷范数：对于矩阵的每一行的元素取绝对值之后求和，然后选取其中的最大行作为无穷范数 关于矩阵的应用，这里引入一个Banach引理 设矩阵A属于n*m的复矩阵空间，对于该空间上的某种矩阵范数 ?
但是由于DataFrame是一个二维的数据，所以在使用上会有些不同。...我们还可以传入ascending这个参数，用来指定我们想要的排序顺序是正序还是倒序。 ? 值排序 DataFrame的值排序有所不同，我们不能对行进行排序，只能针对列。...我们可以发现我们随手输入的一串数字当中，包含两个7，7是Series当中最大的数字，但是它们的排名为什么是6.5呢？...如果我们不希望它取平均，而是根据出现的先后顺序给出排名的话，我们可以用method参数指定我们希望的效果。 ?...DataFrame当中同样有类似的方法，我们一个一个来看。 首先是sum，我们可以使用sum来对DataFrame进行求和，如果不传任何参数，默认是对每一行进行求和。 ?
1、快速求和对多行多列的单元格数据求和，可以直接选取单元格区域，按组合键【Alt、+、=】即可快速求和。...16、查找重复值选取查找数据的区域，依次点击【开始】-【条件格式】-【突出显示单元格规则】-【重复值】设置选择重复值格式为【浅红填充色深红色文本】。...24、输入身份证号或以 0 开头的字符数字串选择单元格区域后，单击鼠标右键选择【设置单元格格式】在对话框中选择【数字】选项卡，再点击分类下属的【文本】-【确定】，设置完成后直接输入身份证号或以 0 开头的字符数字串就可以了...45、快速生成带方框的 √ 和 × 号在目标单元格内输入大写的 R 或 S（注：R 为对号 √，S 为错号 ×），然后点击菜单栏中的字体样式，选择设置字体为：Wingding2 即可一键生成带方框的 √...85、恢复输入错误的公式如果公式输入时错了，按 ESC 键就可以恢复到输入前的状态，也可以点编辑栏的取消按钮。
如：对角线数字5，含义为：预测值为狗，实际是狗的预测数目，即：预测正确（同理：数字4）；非对角线数字1，含义为：预测值为猫，实际是狗的预测数目，即：预测错误。...如：第一行，5+1=6，表示真实情况狗有6只. ③矩阵每一列数字求和的值，其含义：预测值中，预测为该列对应类别的数目！...解释：混淆矩阵对角元素全是预测正确的，数字的值表示各类别预测正确的数目；横（行）的数字求和，表示某类别真实值的个数，竖（列）的数字求和，表示模型预测为该类别的个数！...下面继续引用大佬讲解，遵循：对角都对，横看真实，竖看预测 原则 表格分析注意小点： ①绿色表格中对角线元素上的数字即为该类别预测正确的像素点数目，非对角线元素都是预测错误的，拿最后一行的数字1为例，其含义即为有一个原本应属于类别...2的像素点被错误地预测为类别1； ②绿色表格的每一行求和得到的数字的含义是真实标签中属于某一类别的所有像素点数目，拿第一行为例，3+0+0=3，即真实属于类别0的像素点一共3个； ③绿色表格的每一列求和得到的数字的含义是预测为某一类别的所有像素点数目
用 “Alt + =” Excel的函数功能非常强悍，求和应该是最常用到的函数之一了。只需要连续按下快捷键“alt”和“=”就可以求出一列数字的和。 ? 2....SUMIF 函数 Sum的意思是“加和”，再加上“IF”，意思就是对范围中符合指定条件的值求和。 例如，假设在含有数字的某一列中，需要对大于 1000000 的数值求和。 请使用以下公式： 4....SUMPRODUCT函数的语法是：SUMPRODUCT(array1, [array2], [array3], ...) 其中Array1是必需的，其相应元素需要进行相乘并求和的第一个数组参数。...index（r,n）是一个索引函数，在区域r内，返回第n个单元格的值。...而 match(a,r,t)是一个匹配函数，t为0时，返回区域r内与a值精确匹配的单元格顺序位置；t为1时返回区域r内与a值最接近的单元格顺序位置（汉字通常按拼音字母比较，数字按值比较，数值符号按位值比较
但是由于DataFrame是一个二维的数据，所以在使用上会有些不同。...我们还可以传入ascending这个参数，用来指定我们想要的排序顺序是正序还是倒序。 值排序 DataFrame的值排序有所不同，我们不能对行进行排序，只能针对列。...我们可以发现我们随手输入的一串数字当中，包含两个7，7是Series当中最大的数字，但是它们的排名为什么是6.5呢？...如果我们不希望它取平均，而是根据出现的先后顺序给出排名的话，我们可以用method参数指定我们希望的效果。...DataFrame当中同样有类似的方法，我们一个一个来看。 首先是sum，我们可以使用sum来对DataFrame进行求和，如果不传任何参数，默认是对每一行进行求和。
describe方法默认只给出数值型变量的常用统计量，要想对DataFrame中的每个变量进行汇总统计，可以将其中的参数include设为all。...df.shape 输出： (5, 2) 另外，len()可以查看某列的行数，count()则可以查看该列值的有效个数，不包含无效值（Nan）。...df["排名"] = df.rank(method="dense").astype("int") 输出： rank()⽅法中的method参数，它有5个常⽤选项，可以帮助我们实现不同情况下的排名。...在对文本型的数据进行处理时，我们会大量应用字符串的函数，来实现对一列文本数据进行操作[2]。...函数方法 用法释义 count 非NaN数据项计数 sum 求和 mean 平均值 median 中位数 mode 众数 max 最大值 min 最小值 std 标准差 var 方差 quantile
首先严谨地概括这个想法：每个矩阵对应一个加权二分图。所谓「图」是指顶点（点）和线的集合；「二分」是指点有两种不同的类型/颜色;；「加权」是指每条线都有一个数字标记。...上图对应一个 3×23×2 矩阵 M。右侧我画了三个绿点，分别对应矩阵 M 的三行，两个粉点分别对应矩阵 M 的两列。如果对应矩阵 M 中的值非零，就在绿点和粉点间画一条线连接。 ?...例如，在第二个绿点和第一个粉点间存在一条线，因为 M_21=4，即矩阵 M 第二行第一列的值不为 0。此外，我用非零数字标记了这条线。...实际上，如果要描述矩阵 M，那么需要描述第 ij 项的值。换句话说，对于每对 (i,j)，都需要给出一个实数 M_ij。这就是函数的功能啊！...为什么会这么好？因为一个矩阵 M:X×Y→Z_2 相当于一个「关系」。「关系」是笛卡尔积 X×Y 的子集 R 的名称。
逗号意味着跨列 4. 数组中的文本放置在双引号中 5. 数字、逻辑值和错误值不需要双引号 6....图11 注意到，与上文所给出的公式不同之处在于，公式中没有硬编码。如果想改变求和的数量，只需修改单元格D3和D6中的数值。...你可以添加一个辅助列，放置上述各列相加后的值，然后使用VLOOKUP函数查找相应的值。...其实，你可以使用代表这些列的数字组成的数组作为VLOOKUP函数的参数col_index_num的值，如下图19所示，以获取相应的5个值{1.35,2.15,3,2,4}。 ?...图25：两个数组相乘，然后求和。在SUM函数的参数number1中的这个数学数组运算涉及到两个数组常量，不需要按Ctrl+Shift+Enter键。 ? 图26：单元格区域和数组常量相乘，然后求和。
本文提出了 DeepDefense，这是一种用于训练 DNN 提高模型鲁棒性的对抗正则化方法。与很多已有的使用近似和优化非严格边界的方法不同，研究者准确地将一个基于扰动的正则化项结合到分类目标函数中。...表 1：不同防御方法在对抗攻击下的测试性能。第 4 列：无对抗扰动的测试图像的准确率。第 5 列：在 DeepFool 攻击下的 ρ_2 值。...第 7-9 列：FGS 扰动图像上的分类准确率，ε_ref 是使得 50% 的扰动图像被本文提出的正则化模型误分类的最小 ε 值。 ? 表 2：精调过程中的一些超参数。 ?...图中上方的箭头表示实例被错误分类的类别结果，下方的数字表示 ? 的值。上半部分是为 MLP 模型生成，下半部分是为 LeNet 模型生成。模型（即，动量：0.9，权重衰减：0.0005）。 ?...图 4：带有变化的超参数的 DeepDefense 在 MNIST 上的表现。这里使用 LeNet 作为参考网络。同一曲线上的不同点对应于不同 c 值的精调（从左至右依次减少）。 ?
---- name Tom 18 Bob 48 Mary 73 James 113 Name: age, dtype: int64 可以看到，cumsum 最后的结果就是将上一次求和的结果与原始当前值求和作为当前值...如果想要查看非数字类型的列的统计指标，可以设置 include=["object"] 来获得。...4 unique 4 2 top ShangHai male freq 1 3 上面的结果展示了非数字类型的列的一些统计指标...Series 操作时会作用到每个值上，在对 DataFrame 操作时会作用到所有行或所有列（通过 axis 参数控制）。...，很明显，180cm 并非数字，为了强制转换，我们可以传入 errors 参数，这个参数的作用是当强转失败时的处理方式。
上节我们对选择现有的列和使用mutate添加新列做了介绍。现在对数据框使用summarize()进行分组摘要进行介绍。...为了说明管道如此有用的原因， 我们将探究同一段代码的不同编写方式。...于是这首童谣可以如下表示，这种方法的最大缺点是，你必须为每个中间结果建立一个变量，在很多情况下，比如在本例中，这些变量其实是没有什么实际意义的，你还必须使用数字后缀来区分这些变量： foo_foo_1...3.6.2 缺失值 聚合函数遵循缺失值的一般规则：如果输入中有缺失值，那么输出也会是缺失值。好在所有聚合函数都有一个 na.rm参数，只需设置na.rm =TRUE，即可在计算前除去缺失值。...is_na())：对非缺失值的计数 n_distinct()：计算出唯一值的数量 count()：一个简单的辅助函数，用于只需要计数的情况 3.6.4 常用的摘要函数 位置度量：median(x),mean
比如对于公式=PI()*A@^2： 组成部分包括： 函数 如PI()函数返回pi值3.14159…。 引用 如A2返回单元格A2中的值。 常量 直接输入到公式中的数字或文本值，例如2。...对一列根据条件进行不同赋值，如下： ?...还可以进行混合引用，即位置的行和列中只有一个改变，另一个不改变，不改变的用$修饰。 如下： ? 显然，通过混合引用实现了打印九九乘法表。 函数基本用法如下： ?...SUMIF 和COUNTIF类似，SUMIF是根据条件进行求和的，简单使用如下： 待求和数据所在的列和条件所在的列不是同一列时，稍微复杂一点，如下： 显然，此时需要传递3个参数，才能求和。...还可以根据多个条件进行求和，有多种方式，一种方式是增加辅助列拼接两个条件，再进行求和，如下： 可以看到，计算出来的结果是依赖于辅助列的，如果删除或修改辅助列，结果也会发生变化。
希望对需要学习、面试 Linux 运维的同学有所帮助。 ? $1 入参，空值时默认赋值技巧 variable=${1:-"default value"} # 当未传参时，赋默认值。...echo $variable $* 和 $@ 区别 $* 和 $@ 都表示传递给函数或脚本的所有参数，不被双引号(" ")包含 时，都以"$1" "$2" … "$n" 的形式输出所有参数。...但是当它们被双引号(" ")包含时，"$*" 会将所有的参数作为一个整体， 以"$1 $2 … $n"的形式输出所有参数；" $@" 会将各个参数分开，以"$1" "$2" … "$n" 的形式输出所有参数...结果的第一列是仅仅在文件 1 出现的，第二列是仅仅在文件 2 出现 的，第三列是共同出现的。-1 表示不显示第一列，-2 表示不显示第二列，-3 表示不显示第三列。...行 N 列数字，求数字求和 题：给定 id 姓名 工资文本，计算工资和 1 tom 2500 2 mary 3200 3 jack 4700 4 who 6900 5 lee 2600 答案： awk
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