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R语言入门之创建新的变量

‍‍‍‍‍ ‍‍今天,米老鼠想和大家聊聊如何在R中创建新的变量。‍‍一般‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍我们可以使用赋值符号 中创建新的变量。...下面我主要介绍三种创建新变量的基本方法 ‍ # 方法一 # 我们在R中使用符号$来提取数据框里的变量 mydata$sum 的变量,...# 方法二 # 我们先将要操作的数据框用attach()函数固定 # 这种方法就不比使用$来提取数据框里的变量了 # 但在数据框中新建的变量,应使用$符号来指定该变量需添加到数据框中 attach...# 新建名称为mean的变量,它是由原来的两个变量(x1和x2)取平均值后所得 detach(mydata) # 解除数据的固定 # 方法三 # 主要使用transform() # 第一个参数是要操作的数据框名称...# 接下来的参数就是操作公式 # 公式左边是新变量名 # 公式右边是具体的操作 mydata <- transform( mydata, sum = x1 + x2, mean = (x1 + x2)

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如何使用Python中的装饰器创建具有实例化时间变量的新函数方法

1、问题背景在Python中,我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为,但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时,事情就会变得复杂。...例如,我们想要创建一个装饰器,可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数,那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法,那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj,并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题:使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...如果被装饰的对象是一个方法,则将obj绑定到self。如果被装饰的对象是一个函数,则实例化obj。返回一个新函数/方法,该函数/方法使用obj。...然后,dec装饰器会返回一个新函数/方法,该函数/方法使用obj。请注意,这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建,那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。

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    Java中的lambda每次执行都会创建一个新对象吗

    之前写过一篇文章 Java中的Lambda是如何实现的,该篇文章中讲到,在lambda表达式执行时,jvm会先为该lambda生成一个java类,然后再创建一个该类对应的对象,最后执行该对象对应的方法,...那该lambda表达式每次执行时都会创建一个新对象吗?...也就是说,如果lambda表达式里使用了上下文中的其他变量,则每次lambda表达式的执行,都会创建一个新对象,而如果lambda表达式里没有使用上下文中的其他变量,则每次lambda的执行,都共用同一个对象...在该方法中,先调用spinInnerClass方法,为该lambda表达式生成一个java类,然后判断该lambda表达式有没有使用上下文中的其他变量,如果没有(invokedType.parameterCount...如果使用了上下文中的其他变量,则每次执行lambda表达式时,都会调用innerClass里的一个名为NAME_FACTORY(get$Lambda)的静态方法,该方法会新建一个新的lambda实例。

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    【C 语言】字符串拷贝 ( 函数形参使用推荐方法 | 凡是涉及 修改指针指向 的操作一律创建新的 指针变量 执行 | 引入 辅助 局部 指针变量 )

    文章目录 一、函数形参使用推荐方法 二、完整代码示例 一、函数形参使用推荐方法 ---- 在函数中 , 形参 中的 指针变量 , 不建议直接使用 ; 推荐 在 函数中 , 定义 局部 指针变量 , 接收...形参中的 指针变量 , 具体操作的是 函数中 定义的 局部指针变量 ; 直接使用 *to_tmp++ 样式的代码 , 会改变指针指向 , 有可能会导致错误 , 一旦出错 , 根本无法排查 ; 如果 将...辅助 局部变量 , 接收 函数 形参变量 ; 凡是涉及 修改指针指向 的操作一律创建新的 指针变量 执行 ; 代码示例 : /* * 实现字符串拷贝 ( 实现了模块化 ) * 将 from...指针指向的字符串 拷贝到 to 指针指向的字符串换 */ void str_copy(char *from, char *to) { // 使用局部变量 接收 形参 char *from_tmp...拷贝到 to 指针指向的字符串换 */ void str_copy(char *from, char *to) { // 使用局部变量 接收 形参 char *from_tmp =

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    给定一个排序数组,你需要在 原地 删除重复出现的元素,使得每个元素只出现一次,返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间,你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。

    给定数组 nums = [1,1,2], 函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。...================================ 关于此类的题目,提取有效信息,有序数组,应该想到利用双指针来进行处理; 我们需要跳过重复的元素,然后遇到非重复元素进行覆盖操作 解法1....return temp+1; 16 17 } 18 19 20 21 } 2.去重,可以利用map进行操作,以 array[i] — i, 进行存储,这样可以起到去重的效果...,然后我们遍历一遍数据,进行替换覆盖就可以了; 注意,hashmap是非顺序存储的,我们需要保证数组的有序排列,所以需要用到有存储顺序的linkedhashmap进行存储 这个实现有点慢,好歹也是自己第一次的解题思路

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    手把手教线性回归分析(附R语言实例)

    在这个公式中,斜率(slope)a表示每增加一个单位的x,直接会上升的高度;变量b表示X=0时y的值,它称为截距,因为它指定了直线穿过y轴时的位置。 回归方程使用类似于斜截式的形式对数据建立模型。...无论我们用什么软件来做线性回归(本文中的例子统一采用R语言),它都会用某种形式来报告这两个数值。截距就是我们的公式中的b,斜率就是Y和自变量之间的倾斜程度。...为insurance数据框中的4个数值型变量创建一个相关系数矩阵,可以使用cor()命令: > cor(insurance[c("age","bmi","children","charges")]) 产生以下的输出...当两个特征存在共同的影响时,这称为相互作用(interaction)。如果怀疑两个变量相互作用,那么可以通过在模型中添加它们的相互作用来检验这一假设,可以使用R中的公式语法来指定相互作用的影响。...下面就总结一下我们的改进: 增加一个非线性年龄项 为肥胖创建一个指标 指定肥胖与吸烟之间的相互作用 我们将像之前一样使用lm()函数来训练模型,但是这一次,我们将添加新构造的变量和相互作用项:

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    RNA-seq 差异分析的细节详解 (5)

    导出 CSV 文件 可以使用 R 基础函数 write.csv 或 write.delim 将结果导出为纯文本文件。建议使用描述性的文件名,以指示被测试的变量和水平。...resSig <- subset(resOrdered, padj < 0.1) resSig 多因素实验设计 当实验受到多个因素的影响时,可以使用包含额外变量的设计公式来分析这些实验。...实际上,DESeq2能够处理任何可以用固定效应项来描述的实验设计,包括多因素设计、包含交互作用的设计、涉及连续变量的设计、样条函数等。 通过在设计公式中加入额外的变量,可以控制计数数据中的额外变异。...例如,如果实验条件样本在不同实验批次中分布均匀,将批次作为一个因素纳入设计中,可以提高发现由条件引起的差异的敏感性。当这些额外变量本身也是研究的重点,而不仅仅是控制变量时,有多种分析方法可供选择。...之间的基线表达差异感兴趣,而 genotype 并非设计中的最后一个变量。

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    【人工智能 | 知识表示】问题规约法 & 谓词符号逻辑,良好的知识表示是解题的关键!(笔记总结系列)

    这包括定义问题之间的关系和转换过程,以确保转换后的子问题仍然保持原始问题的特性。 解决子问题:使用合适的方法或技术解决子问题。这可能涉及使用特定的算法、数学模型、启发式搜索等。...合式公式中变量的标准化意味着对哑元改名以保证每个量词都有其唯一的哑元 消去存在量词 从一个公式消去一个存在量词的一般规则是以一个Skolem函数1代替每个出现的存在量词的量化变量,而这个Skolem函数的变量就是由那些全称量词所约束的全称量词量化变量...,这些全称量词的辖域包括要被消去的存在量词的辖域在内 如果要消去的存在量词不在任何一个全称量词的辖域内,那么就用不含变量的Skolem函数即常量 Skolem函数所使用的函数符号必须是新的 化为前束型...消解推理规则(根据已有的式子析取推理) 含有变量的消解式(根据基子句推理的推广、原理一样,需要额外使变量相等) 消解反演求解过程(将要证明的命题,将其否定添加到命题公式集,如产生矛盾为真、否则为假)...L ,其证明步骤如下: 否定L,得∼ L 把∼ L添加到S 中 把新产生的集合{ ∼ L , S } 化成子句集 应用消解原理,推导出一个表示矛盾的空子句 反演求解过程: 用反演树求取对某个问题的答案

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    R in action读书笔记(2)-第五章:高级数据管理

    5.4 控制流  语句(statement)是一条单独的R语句或一组复合语句(包含在花括号{ } 中的一组R语 句,使用分号分隔);  条件(cond)是一条最终被解析为真(TRUE)或假(FALSE...R中有许多实用的内建调试函数,也有许多用户贡献包提供了额外的功能。...5.6.2整合数据 在R中使用一个或多个by变量和一个预先定义好的函数来折叠(collapse)数据是比较容易的。...调用格式为:aggregate(x,by,FUN) 其中x是待折叠的数据对象,by是一个变量名组成的列表,这些变量将被去掉以形成新的观测, 而FUN则是用来计算描述性统计量的标量函数,它将被用来计算新观测中的值...例: Library(reshape) Md<-melt(mydata,id=(c(“id”,””time”)))) 2、 重铸 cast()函数读取已融合的数据,并使用你提供的公式和一个(可选的)用于整合数据的函数将其重塑

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    【独家】手把手教线性回归分析(附R语言实例)

    在这个公式中,斜率(slope)a表示每增加一个单位的x,直接会上升的高度;变量b表示X=0时y的值,它称为截距,因为它指定了直线穿过y轴时的位置。 回归方程使用类似于斜截式的形式对数据建立模型。...无论我们用什么软件来做线性回归(本文中的例子统一采用R语言),它都会用某种形式来报告这两个数值。截距就是我们的公式中的b,斜率就是Y和自变量之间的倾斜程度。...为insurance数据框中的4个数值型变量创建一个相关系数矩阵,可以使用cor()命令: > cor(insurance[c("age","bmi","children","charges")]) 产生以下的输出...当两个特征存在共同的影响时,这称为相互作用(interaction)。如果怀疑两个变量相互作用,那么可以通过在模型中添加它们的相互作用来检验这一假设,可以使用R中的公式语法来指定相互作用的影响。...下面就总结一下我们的改进: 增加一个非线性年龄项 为肥胖创建一个指标 指定肥胖与吸烟之间的相互作用 我们将像之前一样使用lm()函数来训练模型,但是这一次,我们将添加新构造的变量和相互作用项:

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    循环神经网络教程第四部分-用Python和Theano实现GRULSTM循环神经网络

    通过学习门的参数,网络能够学会如何表示它的记忆。 值得注意的是,也存在一些基本LSTM架构的变种。一个常见的变种创建peephole连接,让门不仅依赖于之前的隐状态 ?...,也依赖于之前的内部状态 ? ,在门方程中添加一个额外项。也存在许多其他的变种。 LSTM: A Search Space Odyssey这篇文章用实验比较了一些不同的LSTM架构。...为了得到更好的结果,在实现中我们也使用了一些额外的技巧。 使用RMSPROP来更新参数 在第二部分中,我们使用最简单的随机梯度下降(SGD)来更新我们的参数,事实证明这并不是一个好主意。...直观上,这意味着频繁出现的特征会获得较小的学习率,稀有的特征会获得较大的学习率。 rmsprop的实现很简单。针对每个参数,我们保存一个缓存变量,在梯度下降时,我们如下更新参数和缓存变量(以 ?...添加第二个GRU层 在我们的网络中添加第二个层可以让模型捕捉到更高层的交互。你也可以再添加额外的层,但我在实验中没有尝试。

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    生态学模拟对广义线性混合模型GLMM进行功率(功效、效能、效力)分析power analysis环境监测数据

    即使公式可用于特定模型和设计,定位和应用适当的公式也可能非常困难,因此首选仿真。 对于对 r 不够熟悉的研究人员,设置模拟实验可能太复杂了。在本文中,我们介绍了一个工具来自动化这个过程。...r 包 有一系列的 r 包目前可用于混合模型的功效分析 。然而,没有一个可以同时处理非正态因变量和广泛的固定和随机效应规范。...还支持在 r 中使用 lm 和 glm 的线性模型和广义线性模型,以允许没有随机效应的模型。 r 中的功效分析从适合 lme 4 的模型开始。...在 r 中,通过重复以下三个步骤来计算功效:(i) 使用提供的模型模拟因变量的新值;(ii) 将模型重新拟合为模拟因变量;(iii) 对模拟拟合应用统计检验。...还有一个连续因变量 _y _,在本教程中没有使用。 拟合模型 我们首先将 lme 4 中的一个非常简单的泊松混合效应模型拟合到数据集。

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    使用 Node.js 定制你的技术雷达:中篇

    对上面坐标点元素创建函数进行整理抽象,不难得到下面用于渲染最终的雷达点在 SVG 图中的公式,观察公式,果然存在之前小节中推测存在“偏移量”的情况。...编写独立的直角坐标获取程序 既然我们期望的是所见即所得的方式来维护坐标点,那么需要为技术雷达添加一个新的能力:获取鼠标在页面 SVG 图上的任意坐标点,并转换为技术雷达程序内使用的坐标数值。...不过再次观察 坐标点元素创建函数,发现第一个数值是 DOM 容器节点,所以可以忽略掉这个元素,只分析 w, l两个元素是什么来头就够了。 基于变量需要先声明后使用的特点,我们向上翻动,查找这两个变量。...从这里可以看到变量 w 会根据情况进行选择一段公式方案进行计算。 看到这里可能你会问,这里有两段公式,我们到底该使用哪段公式呢?...变量 r 根据当前雷达名称,从 S.quadrantData 中获取数据,正好就只剩这最后一个变量需要分析啦,查找 S = 定位到源码: var S = { graphHeight: $radar_chart_ft

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    使用 Node.js 定制你的技术雷达:中篇

    对上面坐标点元素创建函数进行整理抽象,不难得到下面用于渲染最终的雷达点在 SVG 图中的公式,观察公式,果然存在之前小节中推测存在“偏移量”的情况。...编写独立的直角坐标获取程序 既然我们期望的是所见即所得的方式来维护坐标点,那么需要为技术雷达添加一个新的能力:获取鼠标在页面 SVG 图上的任意坐标点,并转换为技术雷达程序内使用的坐标数值。...不过再次观察 坐标点元素创建函数,发现第一个数值是 DOM 容器节点,所以可以忽略掉这个元素,只分析 w, l两个元素是什么来头就够了。 基于变量需要先声明后使用的特点,我们向上翻动,查找这两个变量。...从这里可以看到变量 w 会根据情况进行选择一段公式方案进行计算。 看到这里可能你会问,这里有两段公式,我们到底该使用哪段公式呢?...变量 r 根据当前雷达名称,从 S.quadrantData 中获取数据,正好就只剩这最后一个变量需要分析啦,查找 S = 定位到源码: var S = { graphHeight: $radar_chart_ft

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    ——本文探讨蚂蚁金服算法面试题,介绍两种解决方案:递归和数学公式。文章附有代码和示例,适合算法爱好者和面试备战者参考。

    具体而言,该算法首先判断输入的 n 和 m 是否满足小于 2 的条件,如果满足,则直接返回 0,否则创建一个二维数组 matrix,对其进行递归处理,从左到右、从上到下枚举每一个格子,将其置为 1 或...在具体实现过程中,由于矩阵中只会有大小为 2x2 的子矩阵产生得分点,因此可以先遍历整个矩阵,查找是否存在符合条件的 2x2 子矩阵,并记录得分点的数量,最后返回总得分点数。...空间复杂度:O(nm),因为该算法需要创建一个二维数组来存储矩阵,数组大小为 nm。...该公式的计算过程是先计算矩阵中所有格子数量 nm,然后减去不符合条件的行数 n 和列数 m,再加上只包含一个得分点的情况,最后乘以包含 2 个得分点的情况的数量。...空间复杂度:O(1),因为该算法只需要使用常数级别的额外空间来存储中间变量和结果。

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    《Kaggle项目实战》 泰坦尼克:从R开始数据挖掘(二)

    第二部分:使用分类变量预测存活结果 在《Kaggle项目实战》 泰坦尼克:从R开始数据挖掘(一)中,我们介绍了R中有关导入数据的知识。...我们使用0填充了原来的列,当然,这其实并没改变列里的内容。然后,我们将变量“Sex”的值为“female”的项对应的存活预测值设置为1。 我们使用了两个新的R语法符号,“==”和“[]”。...现在我们分析的是一个连续变量,由于每个年龄对应的乘客只有一两个,因此不能为它制作比率表。因此,让我们创建一个新变量“Child”,来代表乘客是否低于18岁。...现在,我们要创建一个包含性别和年龄的表,以查看不同子集中的存活比例。麻烦的是prop.table命令不能完成这个任务,所以我们要用一个新的R命令,aggregate。...,公式中,波浪符号的左端为目标变量,右端为需要拆分子集的变量。

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    ——本文探讨蚂蚁金服算法面试题,介绍两种解决方案:递归和数学公式。文章附有代码和示例,

    具体而言,该算法首先判断输入的 n 和 m 是否满足小于 2 的条件,如果满足,则直接返回 0,否则创建一个二维数组 matrix,对其进行递归处理,从左到右、从上到下枚举每一个格子,将其置为 1 或...在具体实现过程中,由于矩阵中只会有大小为 2x2 的子矩阵产生得分点,因此可以先遍历整个矩阵,查找是否存在符合条件的 2x2 子矩阵,并记录得分点的数量,最后返回总得分点数。...空间复杂度:O(nm),因为该算法需要创建一个二维数组来存储矩阵,数组大小为 nm。...该公式的计算过程是先计算矩阵中所有格子数量 n*m,然后减去不符合条件的行数 n 和列数 m,再加上只包含一个得分点的情况,最后乘以包含 2 个得分点的情况的数量。...空间复杂度:O(1),因为该算法只需要使用常数级别的额外空间来存储中间变量和结果。

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