R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
不知道大家平时在使用R的时候有没有见到过这样一些比较奇怪的操作符，%>%, %T>%, %$% 和 %<>%。今天小编就来跟大家掰次掰次。这些操作符都是来自于一个叫做magrittr的R包，所以我们先来安装一下。
1、merge(a,b)，纯粹地把两个数据集合在一起，没有沟通a、b数据集的by，这样出现的数据很多，相当于a*b条数据；
select * from 表1 left join 表2 on (表1和表2共同的条件)
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哈喽，我是学习生物信息学的阿榜！非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记，将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误，欢迎指正。让我们一起加油，一起学习进步鸭🦆一、apply()隐式循环apply() 函数是一种隐式循环函数，可以在矩阵、数组、数据框等对象上进行操作。它的基本语法如下：apply(X, MARGIN, FUN, ...)：对X的每一个维度（1对行、2对列）进行FUN函数操作X ：需要操作的对象； MARGIN： X 的哪个维度需要进行循环操作，1是行、2是列；FUN
1:二维数组(理解) (1)元素是一维数组的数组。 (2)格式： A:数据类型[][] 数组名 = new 数据类型[m][n]; B:数据类型[][] 数组名 = new 数据类型[m][]; C:数据类型[][] 数组名 = new 数据类型[][]{{...},{...},{...}}; D:数据类型[][] 数组名 = {{...},{...},{...}}; /* 二维数组：就是元素为一维数组的一个数组。 格式1： 数据类型[][] 数组名 = new 数据类型[m][n];
本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解，相信书中不懂的地方，你都可以在这里找打答案，建议配合书阅读本文
重塑 (reshape) 和打平 (ravel, flatten) 这两个操作仅仅只改变数组的维度
最近开始学习R语言，把学习笔记和小伙伴们分享一下吧，欢迎一起交流 R 起源： R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实
在数据分析中，常常有这样的场景，需要对不同类别的数据，分别进行处理，然后再将处理之后的内容合并，作为结果输出。对于这样的场景，就需要借助灵活的groupby功能来处理。
第303场的LeetCode周赛，由佳期投资赞助。前100名同学可以获得直通面试的机会。前10名还有机会获得飞盘等礼物。也算是紧扣热点了……
如果想从事数据科学，但是又没有数学背景，那么有多少数学知识是做数据科学所必须的？
一、NumPy简介 NumPy是针对多维数组（Ndarray）的一个科学计算（各种运算）包，封装了多个可以用于数组间计算的函数。 数组是相同数据类型的元素按一定顺序排列的组合，注意必须是相同数据类型的，比如说全是整数、全是字符串等。 array([1,2,3]) # 数值型数组 array(['w','s','q'],dtype = '<U1') # 字符型数组 二、NumPy 数组的生成 要使用 NumPy，要先有符合NumPy数组的数据，不同的包
餐厅经营的好坏需要用数据来说明，如果一个餐厅生意惨淡，那么应该先收集最近的数据，然后进行数据分析，再对应相应出现的问题进行解决和做出对应的商业调整。今天开始我们分析一来家餐厅的数据。
(1) y=max(X):返回向量X的最大值存入y，如果X中包含复数元素，则按模取最大值。
这篇笔记适合机器学习初学者，我是加入了一个DC算法竞赛的一个小组，故开始入门机器学习，希望能够以此正式进入机器学习领域。 在网上我也找了很多入门机器学习的教程，但都不让人满意，是因为没有一个以竞赛的形式来进行教授机器学习的课程，但我在DC学院上看到了这门课程，而课程的内容设计也是涵盖了大部分机器学习的内容，虽然不是很详细，但能够系统的学习，窥探机器学习的“真身”。 学完这个我想市面上的AI算法竞赛都知道该怎么入手了，也就进入了门槛，但要想取得不错的成绩，那还需努力，这篇仅是作为入门课已是足够。虽然带有点高数的内容，但不要害怕，都是基础内容，不要对数学产生恐慌，因为正是数学造就了今天的繁荣昌盛。
数学就像一个章鱼：它的「触手」可以触及到几乎所有学科。虽然有些学科只是沾了点数学的边，但有些学科则被数学的「触手」紧紧缠住。数据科学就属于后者。如果你想从事数据科学工作，你就必须解决数学问题。如果你已经获得了数学学位或其它强调数学技能的学位，你可能想知道你学到的这些知识是否都是必要的。而如果你没有相关背景，你可能想知道：从事数据科学工作究竟需要多少数学知识？在本文中，我们将探讨数据科学意味着什么，并讨论我们到底需要多少数学知识。让我们从「数据科学」的实际含义开始讲起。
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，同时对数组运算提供了大量的数学函数库。 Numpy 是一个运行速度非常快的数学库，内部解除了CPython的GIL，运行效率极好，主要用于数组计算，是大量机器学习框架的基础库，NumPy主要包括如下： （1）强大的N维数组对象 ndarray （2）广播功能函数 （3）整合 C/C++/Fortran 代码的工具 （4）线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。 NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）组合使用，用于替代 MatLab。
# -*- coding: utf-8 -*- """ 主要记录代码，相关说明采用注释形势，供日常总结、查阅使用，不定时更新。 Created on Fri Aug 24 19:57:53 2018
1、 Import 函数 from 库，往后可以直接使用 函数 import库，要使用函数则需 库.函数。
以下案例来自《Python数据挖掘入门与实践（第二版）》第一章1.3亲和性分析的简单示例。
Pandas是一个基于Numpy的数据分析库，它提供了多种数据统计和数据分析功能，使得数据分析人员在Python中进行数据处理变得方便快捷，接下来将使用Pandas对MovieLens 1M数据集进行相关的数据处理操作，运用具体例子更好地认识和学习Pandas在数据分析方面的独特魅力。
summary()函数会对 列 进行处理，并且 创建新的列表 ，简单来说就是把向量作为输入值，输出单个数值。
前面一篇就是基础性的推导过程。从反馈的情况看，总体还是讲明白了。但是在导数的部分，仍有不少的存疑。 其实在数学方面，我也是学渣。所以尽我所能，希望再次的补充能讲的明白。若有谬误，期盼指正。
3 这个公式的计算方法是先按照行求平均值得到一个向量a，按行求标准差得到一个向量b，最后是按照列来进行abs（x-a）/b
由于业务中接触的数据量很大，于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是，data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
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。我们仅用目标变量作为预测变量，现在试着用数据集中的其他变量来更有效的预测结果吧。 这场灾难中，“妇女和儿童优先”是为人熟知的，所以我们首先看看性别变量和年龄变量，观察一下它们能够导致生存结果的不同。我们首先看一下乘客的性别。将数据载入R后，看一下这个变量的摘要： > summary(train$Sex) female male 314 577 船上的大部分
NumPy makes it possible to generate all kinds of random variables. NumPy使生成各种随机变量成为可能。 We’ll explore just a couple of them to get you familiar with the NumPy random module. 为了让您熟悉NumPy随机模块，我们将探索其中的几个模块。 The reason for using NumPy to deal with random variables is that first, it has a broad range of different kinds of random variables. 使用NumPy来处理随机变量的原因是，首先，它有广泛的不同种类的随机变量。 And second, it’s also very fast. 第二，速度也很快。 Let’s start with generating numbers from the standard uniform distribution,which is a the completely flat distribution between 0 and 1 such that any floating point number between these two endpoints is equally likely. 让我们从标准均匀分布开始生成数字，这是一个0和1之间完全平坦的分布，因此这两个端点之间的任何浮点数的可能性相等。 We will first important NumPy as np as usual. 我们会像往常一样，先做一个重要的事情。 To generate just one realization from this distribution,we’ll type np dot random dot random. 为了从这个分布生成一个实现，我们将键入np-dot-random-dot-random。 And this enables us to generate one realization from the 0 1 uniform distribution. 这使我们能够从01均匀分布生成一个实现。 We can use the same function to generate multiple realizations or an array of random numbers from the same distribution. 我们可以使用同一个函数从同一个分布生成多个实现或一个随机数数组。 If I wanted to generate a 1d array of numbers,I will simply insert the size of that array, say 5 in this case. 如果我想生成一个一维数字数组，我只需插入该数组的大小，在本例中为5。 And that would generate five random numbers drawn from the 0 1 uniform distribution. 这将从0-1均匀分布中产生五个随机数。 It’s also possible to use the same function to generate a 2d array of random numbers. 也可以使用相同的函数生成随机数的2d数组。 In this case, inside the parentheses we need to insert as a tuple the dimensions of that array. 在本例中，我们需要在括号内插入该数组的维度作为元组。 The first argument is the number of rows,and the second argument is the number of columns. 第一个参数是行数，第二个参数是列数。 In this case, we have generated a table — a 2d table of random numbers with five rows and three columns. 在本例中，我们生成了一个表——一个由五行三列随机数组成的二维表。 Let’s then look at the normal distribution. 让我们看看正态分布。 It requires the mean and the standard deviation as its input parameters. 它需
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
大家好，我是 Lemon，今天来跟大家分享下 pandas 中 groupby 的用法。
整理数据的本质可以归纳为：对数据进行分割（Split），然后应用（Apply）某些处理函数，最后将结果重新组合（Combine）成所需的格式返回，简单描述为：Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的，函数名的第一个字符代表输入数据的类型，第二个字符代表输出数据的类型，其中第一个字符可以是(d、l、a)，第二个字母可以是(d、l、a、_ )，不同的字母表示不同的数据格式，d表示数据框格式，l表示列表，a表示数组，_则表示没有输出。
numpy的功能: 提供数组的矢量化操作，所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。 提供数学函数应用到每个数组中元素 提供线性代数，随机数生成，傅里叶变换等数学模块 numpy数组操作 numpy.array([],dttype=)生成ndarry数组,dttype指定存储数据类型 numpy.zeros((3,4))生成指定元素0的3行4列矩阵。 numpy.reshape((2,2))转换数组阵维数为2行2列 numpy.ara
在中土大地上，有一位名为"数据剑客"的江湖人士，他手持一柄闪烁着银光的利剑，剑法犀利，能够破解数据的种种奥秘。传言他曾在一场数据风暴中横扫八方，击溃了无数数据乱象，以无情的数据剑法征服了各路数据恶徒。
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
标量、向量、矩阵和任意数量轴的张量（本小节中的“张量”指代数对象）有一些实用的属性。例如，你可能已经从按元素操作的定义中注意到，任何按元素的一元运算都不会改变其操作数的形状。同样，给定具有相同形状的任意两个张量，任何按元素二元运算的结果都将是相同形状的张量。例如，将两个相同形状的矩阵相加，会在这两个矩阵上执行元素加法。
>，<，>=，<=，==，!=。 (大于，小于，大于等于，小于等于，等于，不等于。)
出现在其他语句中的select语句，称为子查询或内查询 外部出现的查询语句，称为主查或外查询
step1 对matrix进行转置：使gene名变为列名，将样本名转化为data.frame中的第一列
对于有误差的统计值，我们一般都是采用均值作为使用值。但是这种使用均值代替的方式是不是合理？为什么不用中位数、几何平均数什么的？这需要一个解释。
TEX有两种数学公式，一种是夹杂在行文段落中的公式，一般称为行内(inline) 数学公式，或正文(in-tex:t)数学公式；另一种就是像单独占据整行居中展示出来的，称为显示(displayed)数学公式（或行间公式、列表公式），显示数学环境更适合表现更复杂的数学内容。两种公式使用不同的方式进入数学模式。在TEX中，行内数学公式一般在前后单给美元符号表示。
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。
05.01_Java语言基础(数组概述和定义格式说明) A:为什么要有数组(容器) B:数组概念 C:数组定义格式 数据类型[] 数组名 = new 数据类型[数组的长度]; 05.02_Java语
数据决定了模型的上限，算法只能无线逼近这个上限。模型好坏很大程度上还是取决于数据的质量、特征的选择。
数据预处理的过程包括数据清洗、数据集成、数据变换和规约。获取到数据后的第一步，是要进行数据清洗，主要是删除原始数据集中的无关数据，重复数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值。
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