首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用tidyverse更宽的枢轴

是指在数据处理和分析中,通过tidyverse软件包中的函数和工具来进行数据重塑和转换操作,以便更好地进行数据分析和可视化。

tidyverse是一个R语言生态系统中的集合,包含了一系列的数据处理和分析工具,如dplyr、tidyr、ggplot2等。它的设计理念是通过一致的语法和数据结构,提供简洁、一致、可读性强的数据处理方式。

在使用tidyverse进行数据重塑和转换时,可以使用tidyr包中的pivot_longer()和pivot_wider()函数来实现更宽的枢轴操作。

  1. pivot_longer(): 将数据从宽格式转换为长格式。它可以将多列的数据合并成一列,并创建一个新的列来存储原始列的名称。这在数据清洗和整理中非常有用。

应用场景:当数据集中的变量以列的形式呈现,而我们需要将其转换为行的形式时,可以使用pivot_longer()函数。例如,将多个月份的销售数据从宽格式转换为长格式。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)

  1. pivot_wider(): 将数据从长格式转换为宽格式。它可以将一列的数据拆分成多列,并使用原始列的值作为新列的名称。这在数据汇总和展示中非常有用。

应用场景:当数据集中的变量以行的形式呈现,而我们需要将其转换为列的形式时,可以使用pivot_wider()函数。例如,将不同产品的销售数据从长格式转换为宽格式。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云对象存储(https://cloud.tencent.com/product/cos)

总结:使用tidyverse中的pivot_longer()和pivot_wider()函数可以方便地进行数据重塑和转换操作,使数据更适合进行数据分析和可视化。腾讯云提供了云服务器和对象存储等产品,可以满足数据处理和存储的需求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

「R」tidyverse公式函数

本文写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数(单侧公式)不太熟悉,所以通过本文分享一下我心得。...img 公式保存了创建它环境 使用到 R 朋友几乎都用过公式,它在统计建模方面给了我们极大方便。不过,公式相比于数值、逻辑值这些数据类型,有什么特点吗?...这里值得注意是,当匿名函数只有一个参数时,我们用 .x 表示函数输入参数。如果进行拓展,2 个参数时使用 .x 与 .y,3 个参数时使用 ..1, ..2, ..3 等。...在公式中,我们可以直接使用前面已经定义变量,这里是 cfs。...好模型结果残差分布和我们实际加入噪声分布应该是差不多: mean(df$rs) #> [1] -1.19e-15 sd(df$rs) #> [1] 1.03 提醒 tidyverse使用单侧公式简化匿名函数构造

3.9K20

DW-Siam:更宽更深孪生网络

本文研究如何利用更深和更广卷积神经网络来增强跟踪鲁棒性和准确性。使用改进后网络直接替换,例如ResNet和Inception,并没有带来改进。...为了解决这些问题,我们提出了新残差模块,以消除padding负面影响,并进一步设计使用这些模块新架构,具有受控感受野大小和步长。...CIR单元在块内部裁剪出受填充 padding 影响特征(即接收填充信号特征),从而防止卷积滤波器学习位置偏差。其次,我们通过堆叠 CIR单元设计了两种网络架构,即更深和更宽网络。...构建CIResNet-43时进一步将网络深度增加到43层,设计为2个阶段,在 CIResNet-43第二阶段,有14个块,其中第四个块具有用于特征下采样 CIR-D 单元。 更宽网络。...实验 我们首先将我们更深更宽网络与SiamFC和SiamRPN中主干AlexNet进行比较。

68942

16 | PyTorch中模型优化,更深、更宽模型、正则化方法

,在使用时候再传具体值进去。...批量归一化方法是加在线性变换和激活函数之间,在线性变换完成之后使用批量归一化对数据进行处理,使得在小批量数据上分布更加均衡,然后再把这些数据传入激活函数。...我们前面大概讲过,在计算梯度时候,我们使用是求导链式法则,当其中一些数值都很大时候可能就会引发梯度爆炸,数字大到无法计算,或者那些较小数值所在贡献被抹灭了,反过来有很多特别小时候,...就在2015年12月,ResNet横空出世,解开了模型深度封印,让深度学习真的深不见底。这里使用技巧就是跳跃连接。...image.png 关于调优,还有一个重点就是初始化,在模型训练最开始使用什么样权重初始化也会影响模型效果,但是这部分在PyTorch中应该还没有很好实现,有机会我们再单独讨论关于权重初始化问题

91720

我承认tidyverse已经脱离了R语言范畴

不得不说,R语言tidyverse是真的好,非常高效。从某种角度,只学R语言没有接触过tidyverse用户,看到R代码,觉得它已经脱离了R语言范畴!!!...最近在学习tidyverse,批量方差分析之前都是用for循环,然后用formula处理模型,再把结果保存为list形式,现在学习了tidyverse操作,可以用pivot_longer将所有性状进行长数据转化...NA NA 然后我们看tidyverse解决方案: head(fm) fm1 = fm %>% pivot_longer(-c(1:5),names_to = "trait",values_to...map进行批量方差分析 第四步:使用map进行结果整理 结果: 一个字:绝 二个字:真绝 …… 昨天文章中(统计学习心法:万物皆可回归,有时可以分类)介绍,学习心法很重要,学习框架很重要,而学习R...语言高效方法就是在tidyverse下学习,问题来了,tidyverse怎么学?

62520

OpenAI 发布稀疏计算内核,更宽更深网络,一样计算开销

原标题:OpenAI 发布稀疏计算内核,更宽更深网络,一样计算开销 雷锋网 AI 科技评论按:OpenAI 研究人员们近日发布了一个高度优化 GPU 计算内核,它可以支持一种几乎没被人们探索过神经网络架构...密集连接层(左侧)可以用稀疏更宽层(中间)或者稀疏、更深层(右侧)替代,而计算时间几乎不变 稀疏权重矩阵与密集权重矩阵有明显不同,就是其中很多值都是零。...稀疏性定义是在块级别上定义(如上右图),而且为大小为 8x8、16x16、32x32 块做了优化(在这里展示就是 8x8 块)。在块级别上,稀疏模式是完全可以自己配置。...压缩任务表现 借助稀疏更宽 LSTM 模型,比特数每字符压缩结果在实验中从 1.059 进步到了 1.048,同样是在具有差不多参数数目的模型上达到。...如果让剪枝动作配合此次稀疏内核使用,那推理时能节省多少计算时间、提高多少计算速度呢? 在生物大脑中,网络稀疏结构有一部分是在成长时确定(成长另一个作用是改变连接强度)。

79880

更深更宽孪生网络,有效提升目标跟踪精度,代码开源

然而,Siamese trackers中backbone networks使用了相对较浅网络模型,例如AlexNet。...通过堆叠残差模块建立一个更深更宽网络,关于步长以及感受野大小按照上文提到准则来设计。...另一个值得一提是虽然CIResNeXt-22模型更宽,但是相比CIRResIncep-22,和CIResNet-22来说模型规模更小,如表3所示,效果并不占优。...其开创性工作有SINT和SiamFC,它们都是使用Siamese网络来学习一个matching Function,用于匹配目标和候选图像patch之间相似性。...不同是,作者工作从研究如何设计网络架构做起,从机理上分析了影响网络性能因素,并依据原则成功设计了更深更宽backbone Siamese 跟踪器。

77210

R语言tidyverse使用杂记:删除行、设置因子水平、指定列小写转大写

首选是构造一份数据集 image.png 数据是excel存储,读取数据使用R包readxl中函数read_excel() 读取数据 library(readxl) df<-read_excel...("20210910.xlsx") 删除行 library(tidyverse) df %>% rows_delete(tibble(var="AAA")) 设置因子水平 library...value))+ geom_col(aes(fill=var)) image.png 指定列大小写转换 df %>% mutate_at("var",toupper) 欢迎大家关注我公众号...小明数据分析笔记本 小明数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R语言和python做数据分析和数据可视化简单小例子;2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记;3、生物信息学入门学习资料及自己学习笔记

2.2K10

详细解读 Transformer即插即用模块 | MoE插件让ViT模型更宽、更快、精度更高

本文提出Transformer更宽而不是更深,以实现更高效参数部署,并将此框架实现为WideNet。首先通过在Transformer块之间共享参数来压缩可训练参数和深度,并用MoE层替换了FFN层。...在本文中,为了用更少可训练参数获得更好性能,作者提出了一个通过更宽模型框架来有效地部署可训练参数。特别地,作者通过用MoE替换前馈网络(FFN)来沿模型宽度进行缩放。...根据Riquelme论文 可表示为: 式中 为路由线性变换, 为专家路由高斯噪声。在 之后使用softmax,以获得更好性能和更稀疏专家。...因此,使用可微分负载均衡损失,而不是在路由器中均衡负载时单独负载均衡和重要性权重损失。...为此,WideNet使用相同路由器和专家在不同Transformer blocks。

1.4K20

基于现代R语言【Tidyverse、Tidymodel】机器学习方法与案例分析

机器学习已经成为继理论、实验和数值计算之后科研“第四范式”,是发现新规律,总结和分析实验结果利器。...机器学习涉及理论和方法繁多,编程相当复杂,一直是阻碍机器学习大范围应用主要困难之一,由此诞生了Python,R,SAS,STAT等语言辅助机器学习算法实现。...在各种语言中,R语言以编程简单,方法先进脱颖而出,本次机器学习基于现代R语言,Tidyverse,Tidymodel语法。...一:基础知识1.Tidymodel,Tidyverse语法精讲2.机器学习基本概念3.机器学习建模过程4.特征工程二:回归1.线性回归略谈2.岭回归3.偏最小二乘法4.Lasso回归与最小角度回归5....XGBOST5.总结图片五:其它方法1.支持向量机2.深度学习基础3.可解释机器学习图片图片六:降维1.主成分分析2.广义低秩模型3.Autoenconders图片图片七:聚类与分类1.K-均值聚类2

54330

Tidyverse|数据列分分合合,一分多,多合一

一 载入数据 R包 使用TCGA下载数据,仅使用以下几行几列, 作为示例 library(tidyverse) data <- read.csv("separate.csv",header = TRUE...第一列ID,和人为添加ID2,名称不规则,我们只需要前面的基因名。...二 合久可分-一列拆多列 使用separate函数, 将“指定”分隔符出现位置一列分成多列 2.1 默认,不指定分隔符 data %>% separate(ID, into = c("Gene",...可参考:盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select,玩转列操作 Tips: 1)数据分列可以先默认试一下,如2.1所示 2)使用R帮助,一定!...三 分久必合-多列合一列 使用unite函数, 可将多列按照“指定”分隔符合并为一列 data %>% unite(ID_new, ID:ID2, sep = "_") %>% head() ?

3.6K20

OpenAI 发布稀疏计算内核,更宽更深网络,一样计算开销

稀疏权重矩阵是许多模型所向往基础部件,因为有稀疏块参与矩阵乘法和卷积操作计算成本只是和块中非零数字数目成比例而已。...稀疏性定义是在块级别上定义(如上右图),而且为大小为 8x8、16x16、32x32 块做了优化(在这里展示就是 8x8 块)。在块级别上,稀疏模式是完全可以自己配置。...由于这个内核在计算时会直接跳过值为 0 块,所以消耗计算资源就只和非零权重数目成正比,而不是像以往一样和输出/输出特征数目成正比。存储这些参数开销同样和非零权重数目成正比。...借助稀疏更宽 LSTM 模型,比特数每字符压缩结果在实验中从 1.059 进步到了 1.048,同样是在具有差不多参数数目的模型上达到。...如果让剪枝动作配合此次稀疏内核使用,那推理时能节省多少计算时间、提高多少计算速度呢? 在生物大脑中,网络稀疏结构有一部分是在成长时确定(成长另一个作用是改变连接强度)。

54450

OpenAI 发布稀疏计算内核,更宽更深网络,一样计算开销

密集连接层(左侧)可以用稀疏更宽层(中间)或者稀疏、更深层(右侧)替代,而计算时间几乎不变 稀疏权重矩阵与密集权重矩阵有明显不同,就是其中很多值都是零。...稀疏性定义是在块级别上定义(如上右图),而且为大小为 8x8、16x16、32x32 块做了优化(在这里展示就是 8x8 块)。在块级别上,稀疏模式是完全可以自己配置。...由于这个内核在计算时会直接跳过值为 0 块,所以消耗计算资源就只和非零权重数目成正比,而不是像以往一样和输出/输出特征数目成正比。存储这些参数开销同样和非零权重数目成正比。...压缩任务表现 借助稀疏更宽 LSTM 模型,比特数每字符压缩结果在实验中从 1.059 进步到了 1.048,同样是在具有差不多参数数目的模型上达到。...如果让剪枝动作配合此次稀疏内核使用,那推理时能节省多少计算时间、提高多少计算速度呢? 在生物大脑中,网络稀疏结构有一部分是在成长时确定(成长另一个作用是改变连接强度)。

71200

tidyverse:R语言中相当于python中pandas+matplotlib存在

出版有《R for Data Science》(中文版《R数据科学》),这本书详细介绍了tidyverse使用方法。...library(tidyverse) #加载以下tidyverse中核心packages: ggplot2:画图,可视化数据 dplyr:操控数据,过滤、排序等 tidyr:清理数据 readr:(...install.packages("tidyverse") #安装包 关联包比较多,耐心等待一会儿 library(tidyverse) #使用前,记得载入包 以下讲:readr(读)、tibble...,是弱类型,同时与data.frame有相同语法,使用起来更方便。...data位置 管道函数在tidyverse中,管道符号是数据整理主力,可以把许多功能连在一起,而且简洁好看,比起R基本代码更加容易阅读!

4K10

更宽还是更深?Google AI:广度网络和深度网络能学到同样东西吗?

我们将CKA应用于不同深度和宽度ResNet网络,并在通用基准数据集(CIFAR-10,CIFAR-100和ImageNet)上进行训练,并使用表征热图来说明结果。...使用CKA来计算单个模型内(即Network1和Network2相同时)以及跨模型(即使用不同随机初始化训练Network1和Network2或完全使用不同体系结构时)所有层对表征相似度 下面是当我们比较深度为...在此处使用设计中,规定深度仅指网络中卷积层数量,但是我们分析了所有存在层,并且宽度multiplier适用于每个卷积中滤波器数量。...块结构出现 从更深或更宽网络代表性热图中脱颖而出是大量具有高度相似代表性连续图层,这些图层在热图中显示为黄色正方形(即 CKA分数较高区域)。...相反,在更宽模型和更深模型(例如,ResNet-38 10×,ResNet-164 1×)块结构内表征在整个训练过程中极为不同 广度模型和深度模型误差分析 探索了广度模型和深度模型学习表征属性之后

1K20

学界 | OpenAI 发布稀疏计算内核,更宽更深网络,一样计算开销

密集连接层(左侧)可以用稀疏更宽层(中间)或者稀疏、更深层(右侧)替代,而计算时间几乎不变 稀疏权重矩阵与密集权重矩阵有明显不同,就是其中很多值都是零。...稀疏性定义是在块级别上定义(如上右图),而且为大小为 8x8、16x16、32x32 块做了优化(在这里展示就是 8x8 块)。在块级别上,稀疏模式是完全可以自己配置。...由于这个内核在计算时会直接跳过值为 0 块,所以消耗计算资源就只和非零权重数目成正比,而不是像以往一样和输出/输出特征数目成正比。存储这些参数开销同样和非零权重数目成正比。 ?...压缩任务表现 借助稀疏更宽 LSTM 模型,比特数每字符压缩结果在实验中从 1.059 进步到了 1.048,同样是在具有差不多参数数目的模型上达到。...如果让剪枝动作配合此次稀疏内核使用,那推理时能节省多少计算时间、提高多少计算速度呢? 在生物大脑中,网络稀疏结构有一部分是在成长时确定(成长另一个作用是改变连接强度)。

1.3K60

LeetCode-215-数组中第K个最大元素

首先,我们选择一个枢轴,并在线性时间内定义其在排序数组中位置。这可以通过 划分算法 帮助来完成。 为了实现划分,沿着数组移动,将每个元素与枢轴进行比较,并将小于枢轴所有元素移动到枢轴左侧。...这样,在输出数组中,枢轴达到其合适位置。所有小于枢轴元素都在其左侧,所有大于或等于元素都在其右侧。 这样,数组就被分成了两部分。如果是快速排序算法,会在这里递归地对两部分进行快速排序。...而在这里,由于知道要找第 N - k 小元素在哪部分中,我们不需要对两部分都做处理。 最终算法十分直接了当 : 随机选择一个枢轴使用划分算法将枢轴放在数组中合适位置 pos。...将小于枢轴元素移到左边,大于等于枢轴元素移到右边。 比较 pos 和 N - k 以决定在哪边继续递归处理。...,比枢轴元素大理论应该放右边,但右边这部分甚至不需要排序 // 只需要找到N-k个位置就可以了 int pivot = this.nums[pivot_index];

34410

基础算法|5 快速排序

---- 快速排序实现过程 在待排序n个元素中任取一个元素(通常取第一个元素)作为枢轴,记录它在序列中位置为pivotkey,记录待排序元素第一个元素位置为low,最后一个元素位置为high...通过一次排序之后,比枢轴元素全部排列在起左侧,比枢轴元素全部在其右侧,然后通过枢轴作为分界线,将原数列一分为二(一个子列从low到pivotkey-1,另一个子列从pivotkey+1到high...,已用红色标明)进行比较,若元素值大于等于枢轴值(49),则high自减(high--)。...直到将第一个比枢轴处值要小元素与枢轴值交换,则交换之后数列变为[27,38,65,97,76,13,49,49]。...pivotkey =high; //更改枢轴位置 while(low<high && a[low] <=a[pivotkey]){ //从最左侧开始,如果a[low]值<=枢轴

54820
领券