使用R中的向量和矩阵的自定义函数_R编程中的向量和函数_使用矩阵列在r中创建不同的向量 - 腾讯云开发者社区

" "student12""student14"提示：paste03.将两种不同类型的数据用c()组合在一起，看输出结果4.用函数计算向量g的长度说明：运行load("gands.Rdata"),即可得到和使用我准备的向量...6.向量g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？...看输出结果c(1,"a")## [1] "1" "a"c(TRUE,"a")## [1] "TRUE" "a"c(1,TRUE)## [1] 1 1说明：运行load("gands.Rdata"),即可得到和使用我准备的向量...g和s，如有报错，说明你的代码写错或project没有正确打开4.用函数计算向量g的长度load("gands.Rdata")length(g)## [1] 1005.筛选出向量g中下标为偶数的基因名。...g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？

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常用向量和矩阵的范数

#向量的范数任意x \in C^n，设x=(\xi _{1}, \xi _{12}, ... , \xi _{n})^{T}，常用的范数有 2-范数\|x\|_{2}=(\sum _{i=1}^{n}..._{i=1}^{n}|\xi _i| \infty-范数\|x\|_{\infty}=\max _{1 \leqslant i \leqslant n}|\xi _i| 以上三种范数都是以下p-范数的特例...：\|x\|_{p}=(\sum _{i=1}^{n}|\xi _i|^p)^{\frac{1}{p}}, \quad 1 \leqslant p \leqslant +\infty 1-范数和2-范数显然是...p-范数在p=1和p=2的特殊情形....#矩阵的范数与向量x \in C^n的几种范数相对应，矩阵A=[a_{ij}] \in C^{m \times n}有范数 \| A \| _1=\sum _{i=1} ^{m}{\sum _{j=1

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R中的自定义函数function

函数语法函数名<-function(parameters){ statemens return(expression)} printLine <- function () { print("---...-----------------------------------------"); } #函数的调用 printLine(); #错误：无参函数，有参调用 printLine("parameter...function (n) { for(i in 1:n) { print("--------------------------------------------"); } } #错误：有参函数...，实现了summary函数的加强版功能！...更多自编函数，参见Erin的自编函数整理，直接调用帮助你的数据分析工作事半功倍哦！

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机器学习中的矩阵向量求导(五) 矩阵对矩阵的求导

这两种定义虽然没有什么问题，但是很难用于实际的求导，比如类似我们在机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法中很方便使用的微分法求导。　　　　...，这里的迹函数被矩阵向量化代替了。　　　　...矩阵对矩阵求导的微分法，也有一些法则可以直接使用。主要集中在矩阵向量化后的运算法则，以及向量化和克罗内克积之间的关系。...矩阵对矩阵求导小结　　　　由于矩阵对矩阵求导的结果包含克罗内克积，因此和之前我们讲到的其他类型的矩阵求导很不同，在机器学习算法优化中中，我们一般不在推导的时候使用矩阵对矩阵的求导，除非只是做定性的分析...如果遇到矩阵对矩阵的求导不好绕过，一般可以使用机器学习中的矩阵向量求导(四) 矩阵向量求导链式法则中第三节最后的几个链式法则公式来避免。

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机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法

在机器学习中的矩阵向量求导(一) 求导定义与求导布局中，我们讨论了向量矩阵求导的9种定义与求导布局的概念。...向量对向量求导，以分子布局为默认布局。如遇到其他文章中的求导结果和本文不同，请先确认使用的求导布局是否一样。另外，由于机器学习中向量或矩阵对标量求导的场景很少见，本系列不会单独讨论这两种求导过程。...用定义法求解标量对向量求导　　　　标量对向量求导，严格来说是实值函数对向量的求导。即定义实值函数$f: R^{n} \to R$,自变量$\mathbf{x}$是n维向量，而输出$y$是标量。...定义法矩阵向量求导的局限　　　　使用定义法虽然已经求出一些简单的向量矩阵求导的结果，但是对于复杂的求导式子，则中间运算会很复杂，同时求导出的结果排列也是很头痛的。...下一篇我们讨论使使用矩阵微分和迹函数的方法来求解矩阵向量求导。　　　　（欢迎转载，转载请注明出处。欢迎沟通交流： liujianping-ok@163.com）

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空间向量和矩阵_线性无关的函数内积为零吗

文章目录前言一、集合的基本概念二、向量空间 1. 运算规则和定理 2. R n R^n Rn和 C n C^n Cn 三、实内积空间 1. 内积 2....若对 R n R^n Rn 定义两个向量加法和一个标量与一个向量的乘法, 则称 R n R^n Rn 为 n n n 阶实向量空间. 同理可得复向量空间 C n C^n Cn....更有意思的是令 x ( t ) , y ( t ) x(t),y(t) x(t),y(t) 是 R R R 的两个连续函数, 并且 t t t 的定义域为 [ a , b ] [a,b] [a,...就是将一个子空间的向量转换为另一个子空间向量的操作. 这个步骤也牵涉到了矩阵乘法的核心....这个核心就是对右乘矩阵的所有列向量进行线性映射.

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机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法

在机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法中，我们讨论了定义法求解矩阵向量求导的方法，但是这个方法对于比较复杂的求导式子，中间运算会很复杂，同时排列求导出的结果也很麻烦。...因此我们需要其他的一些求导方法。本文我们讨论使用微分法来求解标量对向量的求导，以及标量对矩阵的求导。　　　　本文的标量对向量的求导，以及标量对矩阵的求导使用分母布局。...使用微分法求解矩阵向量求导　　　　由于第一节我们已经得到了矩阵微分和导数关系，现在我们就来使用微分法求解矩阵向量求导。　　　　...迹函数对向量矩阵求导　　　　由于微分法使用了迹函数的技巧，那么迹函数对对向量矩阵求导这一大类问题，使用微分法是最简单直接的。...微分法求导小结　　　　使用矩阵微分，可以在不对向量或矩阵中的某一元素单独求导再拼接，因此会比较方便，当然熟练使用的前提是对上面矩阵微分的性质，以及迹函数的性质熟练运用。

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R中的向量化运算

1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...message: In 1:3 + 1:10 : longer object length is not a multiple of shorter object length > > #两个向量长度不同的情况下...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。

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向量的范数和矩阵的范数_矩阵范数与向量范数相容是什么意思

我们都知道映射指的是一个空间 R m \mathbb{R}^m Rm到另一个空间 R n \mathbb{R}^n Rn的变换关系，狭义的函数其实是映射的一种特例，特指实数集间 R 1 \mathbb...1} yn×1=An×mxm×1，这里矩阵的角色就好比函数中的函数体 f ( x ) f(x) f(x) 研究矩阵的性质有助于我们理解这个矩阵是如何作用于输入的，从而揭露了从输入到输出之间的规律...矩阵范数常用的矩阵范数： F-范数：Frobenius范数，即矩阵元素绝对值的平方和再开方，对应向量的2范数， ∥ A ∥ F = ( ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n ∣ a i j ∣ 2...1-范数：列和范数，即矩阵每列向量元素绝对值之和中取最大值， ∥ A ∥ 1 = max ⁡ j ∑ i = 1 m ∣ a i , j ∣ \|A\|_{1}=\max _{j} \sum_{i=1}...\infty ∞-范数：行和范数，即矩阵每行向量元素绝对值之和中取最大值， ∥ A ∥ ∞ = max ⁡ i ∑ j = 1 n ∣ a i , j ∣ \|A\|_{\infty}=\max _{

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R中的stack和unstack函数

那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠，就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢？下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息，将第一列的数据划分到各个组，是一个去堆叠的过程。...df = PlantGrowth unstacked_df = unstack(df) unstacked_df 结果如下，因为这里ctrl，trt1和trt2中的样本刚好都是10个，所以这里结果看上去还像是一个数据框...stack函数的时候，也可以对组进行操作，比如筛选和过滤 stacked_df1 = stack(unstacked_df, select = -ctrl) stacked_df1 这段代码就在stack...，后面小编会使用这两个函数来给大家举个真实的应用案例，敬请期待。

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R中的grep和grepl函数

在日常数据分析的过程中，我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西，或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...这个时候我们会用到R中最常用的两个函数，grep和grepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的，在linux中模式匹配也用grep这个函数，前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grep和grepl这两个函数的用法。这两个函数最大的区别在于grep返回找到的位置，grepl返回是否包含要查找的内容。接下来我们结合具体的例子来讲解。...☞讨论学习R的grepl函数参考资料： ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数

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「R」获取R包中的函数和对象列表

方案在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist <- objects(packageName)...移除包含箭头 <- 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version

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深度学习的JavaScript基础：矩阵和向量的表示

在深度学习中，矩阵和向量是最基本的数据结构，而高效的矩阵和向量运算是深度学习计算中的关键。在C++中，数组可用于表示矩阵或向量，JS中也有这样的数据结构吗？...规范中，还增加了 BigInt64Array 和 BigUint64Array 两种类，但并非每个浏览器都支持，请谨慎使用。...这是通过函数postMessage 完成的。postMessage 将所有输入的对象序列化，将其发送到另一个web worker，并将其反序列化并放入内存中。一眼就可以看出，这种方式相当低效。...to worker */ w.postMessage(buff); /* changing the data */ arr[0] = 1; 小结本文总结了在JavaScript如何表达深度学习中非常要的矩阵和向量...，借助于TypedArray和ArrayBuffer，在JS中，我们也可以高效的处理矩阵数据，为JS中的深度学习提供了坚实的基础。

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社交网络分析的 R 基础：（三）向量、矩阵与列表

你可以将矩阵看成一个二维数组（array），或是由多个向量（vector）构成。在 R 语言中使用 matrix() 函数来创建矩阵。...获取矩阵的行数和列数可以使用函数 nrow() 和 ncol()。...数学函数和统计函数在矩阵中的用法与在向量中的用法相同。...如果为列表元素定义名称的话，列表更像是 Python 中的字典，但 R 语言中的列表中的元素是有序的。在 R 语言中使用 list() 函数来创建列表。...将其输入到 R 终端中，细心的你会发现这与矩阵计算特征值和特征向量的函数 eigen() 返回的类型一致。这种定义了名称的列表对于包含多个返回值的函数非常方便。

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如何使用R的sweep函数对表达矩阵进行标准化

如下图所示除了中位数标准化之外，我们还可以使用z-score的方法来对表达谱数据进行标准化： z-score=(表达量-均值)/标准差那么下面小编就给大家演示一下如何使用前面讲到的☞R中的sweep...函数，使用z-score的方法来对表达谱矩阵进行标准化 #为了保证随机数保持一致，这里设置一下种子序列 set.seed(123) #随机生成100个数，构造一个10X10的矩阵 data=matrix...) #每一行基因表达值除以这一行的标准差 data2=sweep(data1,1,rowsd,'/') data2 得到的结果如下如果对R里面scale这个函数比较熟悉的小伙伴，可能已经发现了，scale...这个函数就能完成z-score的计算，我们来看看这个函数的说明我们来看看scale这个函数的效果 #因为scale默认对列做操作，所以这里先用t对表达矩阵做一个转置 #计算完再用t转置回来 data3...=t(scale(t(data))) data3 得到的结果如下，有兴趣的小伙伴可以去对比一下跟使用sweep函数得到的结果。

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R中的sweep函数

函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值...sweep(M,1,rowMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一行的均值，MARGIN=1，对行做操作 sweep(M,1,apply(M,1,mean)) 2.每一行列都减去这一列的均值...#方法一，通过colMeans函数来计算每一列的均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一列的均值，MARGIN=2，对列做操作 sweep(M,2,

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numpy中矩阵转成向量使用_a与b的内积等于a的转置乘b

线性代数直接没有学明白，同样没有学明白的还有概率及统计以及复变函数。时至今日，我依然觉得这是人生中让人羞愧的一件事儿。不过，好在我还有机会，为了不敷衍而去学习一下。...矩阵的转置有什么作用，我真是不知道了，今天总结完矩阵转置的操作之后先去网络上补充一下相关的知识。...从计算的结果看，矩阵的转置实际上是实现了矩阵的对轴转换。而矩阵转置常用的地方适用于计算矩阵的内积。而关于这个算数运算的意义，我也已经不明确了，这也算是今天补课的内容吧！...但是总是记忆公式终归不是我想要的结果，以后还需要不断地尝试理解。不过，关于内积倒是查到了一个几何解释，而且不知道其对不对。解释为：高维空间的向量到低维子空间的投影，但是思索了好久依然是没有弄明白。...以上这篇对numpy中数组转置的求解以及向量内积计算方法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。版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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Mysql中的自定义函数和自定义过程

MYSQL这里的条件和预定义程序其实跟SQLSERVER的自定义错误是一样的 ---- 光标 MYSQL里叫光标，SQLSERVER里叫游标，实际上一样的查询语句可能查询出多条记录，在存储过程和函数中使用光标来逐条读取查询结果集中的记录...注意：MYSQL中，光标只能在存储过程和函数中使用！！...如果需要查看详细定义，需要使用SHOW CREATE语句 2、SHOW CREATE语句查看存储过程和函数的定义 MySQL中可以通过SHOW CREATE语句查看存储过程和函数的状态。...如果使用SELECT语句查询Routines表中的存储过程和函数的定义时，一定要使用ROUTINE_NAME字段指定存储过程或函数的名称。否则，将查询出所有的存储过程或函数的定义。...删除存储过程和函数指删除数据库中已经存在的存储过程和函数。

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R语言的数据结构（包含向量和向量化详细解释）

更多内容请参考《R语言编程艺术》 ——————————————— 向量类型是R语言的核心。深入理解向量对R中数据结构及其操作，函数的开发和应用有着重要意义。...2向量的循环补齐两个向量使用运算符，如果两个向量长度不同，R会自动循环补齐（recycle），也就是它会自动重复较短的向量，直到与另外一个向量匹配。...3向量化及向量化函数 3.1向量输入，向量或矩阵输出向量输入，向量输出向量化就是对向量的每一个元素应用函数，如果一个函数使用了向量化的运算符，那么它也被向量化了，代码运行速度会提升。...，调用sapply（x,f)可对x的每一个元素使用函数f()，并将结果转化为矩阵。...代表对列应用函数 f是应用在行或列上的函数（内部函数，自定义函数都可以） fargs是f的可选参数集 4.3 增加或删除矩阵的行或列矩阵一旦产生，其行列固定，但可以对其重新赋值。

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让向量、矩阵和张量的求导更简洁些吧

等于矩阵中的第 3 行和向量的点积。...例如：数据矩阵中包含非常多的向量，每个向量代表一个输入，那到底是矩阵中的每一行代表一个输入，还是每一列代表一个输入呢？在第一节中，我们介绍的示例中使用的向量是列向量。...2.1 示例 2 在本例中，是一个阶行向量，它是由阶行向量和维矩阵和计算得到：虽然和的元素数量和之前的列向量是一样的，但矩阵相当于第一节使用的矩阵的转置。...同样，假设和为两个列向量，在计算对的导数时，我们可以直观地将两个矩阵和的乘积视为另一个矩阵，则但是，我们想明确使用链式法则来定义中间量的过程，从而观察非标量求导是如何应用链式法则的...我们将中间量定义为此时，那么在求导时，我们使用链式法则：为了确保确切地清楚该式的含义，我们还是使用每次只分析一个元素的方法，中的一个元素对中的一个元素的导数为：链式法则的思想是当某个函数由复合函数表示

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R语言基础练习-向量和函数的运用

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R中的自定义函数function

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