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使用summarize_at将多列除以其他列

是一种数据处理操作，它可以用于计算多个列除以同一列的结果。具体而言，summarize_at函数是R语言中dplyr包提供的函数，用于对数据进行分组汇总计算。

在使用summarize_at函数时，我们可以指定需要进行计算的列，并通过提供一个函数来定义计算逻辑。对于除法操作，我们可以使用"/"运算符或者div函数来实现。

以下是一个示例代码，演示了如何使用summarize_at将多列除以其他列：

library(dplyr)

# 假设我们有一个数据框df，包含多个数值列a、b、c和一个除数列d
df <- data.frame(a = c(1, 2, 3),
                 b = c(4, 5, 6),
                 c = c(7, 8, 9),
                 d = c(2, 2, 2))

# 使用summarize_at将列a、b、c除以列d，并计算平均值
result <- df %>%
  summarize_at(vars(a, b, c), ~mean(./d))

# 输出结果
print(result)

在上述示例中，我们使用summarize_at函数选择了列a、b、c，并通过匿名函数~mean(./d)将每个列除以列d，并计算平均值。最终的结果将是一个包含计算结果的新数据框。

这种操作在数据分析和数据处理中非常常见，特别是当我们需要对多个列进行相同的计算时。它可以帮助我们快速计算多个列的除法结果，并进行进一步的分析和处理。

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相关搜索:Pandas DataFrame将单个列除以列组的总和 panda使用list将列展开为多列 SQL Server:根据其他两列中的值将一列的结果除以 SQL将列值除以另一列在Pandas中维护其他列的同时，将多列堆叠到单个列中？如何使用bash将多列替换为其他列？如何在pyspark中将一列除以其他几个子列？如何将多列除以一列？将1列划分为多列将dataframe列值除以列的总和

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将多列的数据都乘上一个系数，Power Query里怎么操作比较简单？

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GPT 大型语言模型可视化教程

我们在这里使用的符号是 E[x] 表示平均值，Var[x] 表示方差（长度为 C 的列）。方差就是标准差的平方。ε项（ε = 1×10-5）的作用是防止除以零。...在这一阶段，输入嵌入矩阵中的各列相互 "对话"。到目前为止，在所有其他阶段，各列都是独立存在的。自我关注层由几个部分组成，我们现在将重点讨论其中的一个部分。...我们查看归一化自我关注矩阵的 (t = 5) 行，并对每个元素乘以其他列的相应 V 向量。然后，我们就可以将这些相加得出输出向量。因此，输出向量将以高分列的 V 向量为主。...现在我们知道了这个过程，让我们对所有列进行运行。这就是自我关注层头部的流程。自我关注的主要目标是，每一列都希望从其他列中找到相关信息并提取其值，并通过将其查询向量与其他列的键进行比较来实现这一目标。...不过，这里还有其他选择，比如总是选择概率最高的代币。我们还可以使用温度参数来控制分布的 "平滑度"。温度越高，分布越均匀；温度越低，分布越集中在概率最高的标记上。

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为什么中位数（大多数时候)比平均值好

现在我们可以进入我们的问题:我们应该使用哪种集中趋势度量来研究数据，以及为什么。最简单的部分是关于众数（mode）。它只是行或列中所有值中最常见的值——仅此而已。这是数据中最“流行”的数字。...我们只对非数值使用众数（mode）。为了找到它，我们必须计算一个特定的单元出现在给定列中的频率。结果最好的单位是我们正在寻找的众数（mode）。...平均值是一个平均值（这好像是废话），我们可以通过汇总一行中的所有值，然后将结果除以它们的数量来计算它。让我们看看人口。为了计算平均值，我们应该将所有国家的人口值相加，然后除以数据集中的国家数。...如果不是，那么问题就出在异常值中—这些值与行中的所有其他值都非常不同。让我们做一个小图形。 ? 我们看到，大多数国家都集中在零附近。但有些数值与众不同。...显然是中位数更好的，常见的衡量稳健性的指标是崩溃点，即能使统计量“失真”的最大比例，对于均值，只需要有一个点离得无穷大，均值就会无穷大，但改变中位数至无穷大，你最多可以移动一半的数据，所以中位数要比均值稳健的多

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CSS3 (columns)

CSS3 多列布局 columns a.column-width 每列的宽度 ? 实例代码： ?...说明： 1.如果内容的宽度小于所设置内容的宽度，则只出现一列，并且不会影响元素本身的display属性。如果内容的宽度大于所设置的值，则会用内容的宽度除以所设置的值形成多列现象。...2.多列布局只能用于块元素上。(比如在span上这个属性将不会起作用) b.column-count 列数 ? 实例代码： ?...说明： 1.设置的值如果小于或者等于1都将显示一列就相当于没有设置。 2.如果大于1元素里面的内容会平均分成几列显示。 3.同样这个属性也只能作用在块元素上。多列布局主要靠这两个属性进行布局。...说明： 1.p里面的内容将横跨这几个列，形成独立的一整行。 2.这个属性ff暂时不支持。 3.值为 all || none 其它属性浏览器暂时支持不是很好，先不研究，呵呵。

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矩阵模拟！Transformer大模型3D可视化，GPT-3、Nano-GPT每一层清晰可见

我们使用token index（在本例中为B = 1）来选择左侧token嵌入矩阵的第二列。请注意，我们在这里使用的是从0开始的index，因此第一列位于index 0处。...这里我们使用E[x]表示平均值，Var[x]表示方差（长度为C的列）。方差就是标准差的平方。ε项是为了防止除以零。我们在聚合层中计算并存储这些值，因为我们要将它们应用于列中的所有值。...我们查看归一化自注意力矩阵的（t=5）行，并将每个元素与其他列的相应V向量相乘。然后，我们可以将这些向量相加，得出输出向量。因此，输出向量将以高分列的V向量为主。...所以自注意力的主要目标是，每个列向量希望从其他列向量中找到相关信息，提取它们的值，方法是将其查询向量与其他列向量的键值进行比较。但有一个附加限制，即它只能查找过去的信息。...当然，还有其他选择方法，比如始终选择概率最高的token。此外，还可以通过使用温度参数来控制分布的「平滑度」。较高的温度会让分布更均匀，而较低的温度则会让分布更集中于概率最高的token。

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大数据最佳实践 | HBase客户端

2 10 20 11 批量参数是一行所包含的列数的一半，所以200列除以10，需要20个Result实例。同时需要10次RPC请求取回（加一次完成检查）。...然后用这个值除以批量大小和每行列数中较小的那个值。最后再用除得的结果除以扫描器缓存值。...使用默认的值意味着map任务会在处理每条记录时请求region服务器。例如，将这个值设置为500，则一次可以传送500行数据到客户端进行处理。...如果只处理列，则应当只有这列被添加到Scan的输入中，如scan.addColumn(byte [] family,byte [] qualifier)，因为选中了过多的列将导致大数据集上极大的效率损失...如果是选择多列，可以使用scan. setFamilyMap(Map> familyMap)添加多个列族下的多列。

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R语言入门系列之二

常见的数据转换有以下几种：对数转换：将数据（样本观察值）取自然对数（或者其他数为底的对数），可以使用log()函数来实现（log1p()可以将数据加1后取自然对数）。...="max"，最大值标准化，将数据除以该行或者列的最大值(defaultMARGIN=2)。...⑦method="chi.square"，卡方转化，在默认(defaultMARGIN=1)的情况下是数据除以行的和再除以列的和的平方根，卡方转化后的数据使用欧氏距离函数计算将得到卡方距离矩阵。...⑧Wisconsin转化，这个是使用伴随的函数wisconsin()，将数据除以该列最大值再除以该行总和，是最大值标准化和总和标准化的结合。...类似地，par(mfcol=c(3,2))规定相同的窗格结构，但是次序为按列填放，即先填满第一列的三个再填第二列 mfg：数值向量跳格方式一页多图，例如par(mfg=c(2,2,3,2))表示在三行两列的多图环境中直接跳到第二行第二列位置

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R tips：细究FactoMineR的z-score标准化细节

在FactoMineR中是默认进行z-score处理的，z-score处理就是将特征（基因）减去均值，除以标准差。...FactoMineR的PCA函数的帮助文档比较隐晦，只有一个scale.unit参数是用于是否将数据调整为单位方差，看起来和z-score有点关系，其他就不太清晰了，所以我们直接看源码（本文只关注它的z-score...后面紧接着的一条命令就是将输入数据X先转换为数据框，这里说一下X其实就是表达矩阵，但是不同于常规的"列是样本行是基因"的表达矩阵，它其实是"行是样本列是基因"（重要），所以进行PCA分析时，往往需要转置...除以标准差再往下就是将每一个基因的标准差调为1，也就是先计算每一列的标准差，再将每一列除以各自的标准差。...计算好了标准差后，同样的道理需要先将原始表达矩阵转置，将每一列除以各自的标准差即可：X <- t(t(X)/ecart.type)。

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大数据通识课案例 | 当当网图书数据清洗

提取价格数值我们去掉当前价格这一列中的 '￥' 符号，使用正则表达式\d{1,4}\.{0,1}\d{0,2}将当前价格中的数值提取出来，保存为新的一列当前价格_match。 3....提取星级数值对于星级这一列使用正则表达式\d{1,4}\.{0,1}\d{0,2}提取数值，保存为星级_match。 5....星级数值除以20 接着将提取出的星级数值除以20，将取值范围转换为[0,5]。可以看到，经过列数值计算后的数据更适合数据的建模计算和可视化分析了。 6....除去一些包含在【】和 [] 中间的标注信息，剩余的内容中书名和其他内容基本是由空格隔开的。所以我们首先将【】和 [] 去掉，然后按照空格分隔字符串，第一个内容便是书名。...删除不需要的数据列在原始数据中和上面操作生成数据中有许多冗余数据列，我们把不需要的数据列都删除掉。 11. 数据字段重命名最后，我们将数据集各列特征名称修改为各列数据的信息种类。

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数据标准化方法：该如何选择？

常见的数据转换有以下几种：对数转换：将数据（样本观察值）取自然对数（或者其他数为底的对数），可以使用log()函数来实现（log1p()可以将数据加1后取自然对数）。...； ②method="max"，最大值标准化，将数据除以该行或者列的最大值(defaultMARGIN=2)。...⑤method="normalize"，模标准化，将数据除以每行或者每列的平方和的平方根(default MARGIN=1)，模标准化后每行、列的平方和为1（向量的模为1），也即在笛卡尔坐标系中到原点的欧氏距离为...⑦method="chi.square"，卡方转化，在默认(defaultMARGIN=1)的情况下是数据除以行的和再除以列的和的平方根，卡方转化后的数据使用欧氏距离函数计算将得到卡方距离矩阵。...⑧Wisconsin转化，这个是使用伴随的函数wisconsin()，将数据除以该列最大值再除以该行总和，是最大值标准化和总和标准化的结合。

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