在R中使用多个定制列展开数据帧 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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【Python】5种基本但功能非常强大的可视化类型

在某些情况下，可视化在传递信息方面也比普通数字好得多。使用数据可视化技术可以很容易地发现变量之间的关系、变量的分布以及数据中的底层结构。在本文中，我们将介绍数据分析中常用的5种基本数据可视化类型。...我建议你仔细检查一下，因为在同一个任务上比较不同的工具和框架会帮助你学得更好。让我们首先创建一个用于示例的示例数据帧。...数据帧由100行和5列组成。它包含datetime、categorical和numerical值。 1.折线图折线图显示了两个变量之间的关系。其中之一通常是时间。...我们首先将数据传递给图表对象。下一个函数指定绘图类型。encode函数指定绘图中使用的列。因此，在encode函数中写入的任何内容都必须链接到数据帧。...它将取值范围划分为离散的数据元，并统计每个数据元中的数据点个数。让我们创建“val3”列的直方图。

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《Honey Select》捏人剖析

也就是说, HS中的的头部骨骼, 全部是用于捏脸的, 表情动画使用MorphTargets驱动. 那身体总不能也用MorphTargets做动作吧? ?...也就是说, 一个调节项的插值可能是基于曲线(或多个关键帧), 而且可以同时影响骨骼Transform的多个分量. ? 眼睛的大小调节是最复杂的, 一共影响6根骨骼....):Tx/Ty/Tz/Rx/Ry/Rz/Sx/Sy/Sz 使用滑杆在预设的调节范围之间进行插值插值不一定是线性的, 可能是有多个关键帧每个调节项可能对应不只一根骨骼以此为指导思想, 继续结合ILSpy...第1列: 骨骼名第2~N列: 关键帧数据, 每一帧是9个float, 正好是一个Transform, 总共25帧...., 根据滑杆值插值出Local Transform 使用代码逻辑把老的Transform数据转换成新骨架能用的骨骼Transform 把骨骼Transform全部更新到模型上尝试在UE4中使用PoseableMesh

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R语言函数的含义与用法，实现过程解读

外部文件：创建数据帧最简单的方法应当是使用read.table()函数从外部文件中读取整个数据帧。...如：ls(), ls(2), ls(t) R可以在搜索路径中包含至多20个项目,列表和数据帧只能在位置2或更靠后的位置上挂接。...数据帧使用惯例 1 将每个独立的，适当定义的问题所包含的所有变量收入同一个数据帧中，并赋予合适的、易理解、易辨识的名称； 2 处理问题时，当相应的数据帧挂接于位置2，同时在第1层工作目录下存放操作的数值和临时变量...这样我们可以很简单的在同一个目录下处理多个问题，而且对每个问题都可以使用x,y,z这样的变量名。七从文件中读取数据 7.1 函数read.table() 该函数可以直接将文件中完整的数据帧读入。...2 显示多元数据如果X是一个数值矩阵或数据帧，下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵，矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成，得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的

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R语言函数的含义与用法，实现过程解读

外部文件：创建数据帧最简单的方法应当是使用read.table()函数从外部文件中读取整个数据帧。...如：ls(), ls(2), ls(t) R可以在搜索路径中包含至多20个项目,列表和数据帧只能在位置2或更靠后的位置上挂接。...数据帧使用惯例 1 将每个独立的，适当定义的问题所包含的所有变量收入同一个数据帧中，并赋予合适的、易理解、易辨识的名称； 2 处理问题时，当相应的数据帧挂接于位置2，同时在第1层工作目录下存放操作的数值和临时变量...这样我们可以很简单的在同一个目录下处理多个问题，而且对每个问题都可以使用x,y,z这样的变量名。七从文件中读取数据 7.1 函数read.table() 该函数可以直接将文件中完整的数据帧读入。...2 显示多元数据如果X是一个数值矩阵或数据帧，下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵，矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成，得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的

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《游戏引擎架构》阅读笔记第二部分第5章

当然，任何游戏引擎都无法完全避免动态内存分配，所以多数游戏引擎会实现一个或多个定制分配器(custom allocator)。定制分配器能享有比操作系统分配器更优的性能特征，原因有二。...第二，通过对定制分配器的使用模式(usage pattern）做出多个假设，定制分配器便可以比通用的堆分配器高效得多。（P194 1）基于堆栈的分配器：许多游戏会以堆栈般的形式分配内存。...程序员需要意识到，从单帧分配器分配的内存块只在目前的书有效。程序员绝不能把指向单帧内存块的指针跨帧使用! 动态堆分配的另一问题在于，会随时间产生内存碎片(memory fragmentation)。...（P207） 5.3 容器游戏程序员使用各式各样的集合型数据结构，也称为容器（container）或集合( collection)。各种容器的任务都一样——安置及管理0至多个数据元素。...这在调试时非常有用，并且可以把字符串显示在屏幕上或写入日志文件中。游戏程序员常使用字符串标识符(string id)一词指这种散列字符串。

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基于FPGA的AES256光纤加密设计

3.针对AES算法在光纤发送端进行特定的帧定制在算法移植过程中，我们针对俄歇算法对光纤协议进行了帧定制。传统的帧传输是对数据流进行传输，对固定长度的数据流加上帧头帧尾进行判断。...一旦丢包，整个帧全部丢弃，造成了极大的浪费。我们对原始的这种光纤帧协议进行了定制，在原来每一帧的基础上，内部对其封装了四个子帧，每一个子帧由128位组成(原因是我们每次加密的数据是128位)。...在算法中有多轮的重复的变换称为轮变换，轮变换有三种类型，分别为初始轮、重复轮和最终轮.每一轮中又包括：字节代换、行移位、列混合和子密钥加几个步骤，而最终轮没有列混合这一步骤。...数据排列描述了数据在通过一个通道后，如何在多个串行链路中进行传输。...由于我们需要用到奥罗拉协议传输加密数据，故冗余信息越少越好，否则对冗余信息加密将造成很大的带宽损失.奥罗拉协议的可定制性主要表现在： 1.可以很方便的使用AXI 4-流进行帧传输/流传输； 2.可附加16

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R语言中 apply 函数详解

apply函数集来转换R中的数据介绍数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。...因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...因此，在处理具有不同数据类型特性的数据帧时，最好使用vapply()。 tapply() 简单地说，tapply()允许我们将数据分组，并对每个分组执行操作。...因此，在处理数据帧时，mapply是一个非常方便的函数。现在，让我们看看如何在实际数据集上使用这些函数。...尾注到目前为止，我们学习了R中apply()函数族中的各种函数。这些函数集提供了在一瞬间对数据应用各种操作的极其有效的方法。本文介绍了这些函数的基础知识，目的是让你了解这些函数是如何工作的。

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你真的了解Lateral View explode吗？--源码复盘

Lateral view与UDTF函数一起使用，UDTF对每个输入行产生0或者多个输出行。...UDTF函数需要继承GenericUDTF.java，在hive源码中，可以查到有以下8种UDTF函数： ?...在这种情况下原有行永远不会出现在结果中。OUTRE可被用于阻止这种情况，输出行中来自UDTF的列将被设置为NULL。看下图结果便一目了然： ? 实际上从代码里，也能够看到： ?...不要丢了数据，还不知道为啥最后最后最后再考虑一下，在我们看来 Lateral view explode 仅仅是个很简单的数组 or map 结构展开，再联接的操作，几行代码就能搞定的事，为何，hive...UDTF 可以单独用，可以和Lateral view一起用，并且用户还可以定制自己的UDTF~~ 这一切都与hive这样灵活的设计分不开的

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seaborn的介绍

这些数据集没有什么特别之处; 它们只是pandas数据帧，我们可以用pandas.read_csv加载它们或手工构建它们。许多示例使用“提示”数据集，这非常无聊，但对于演示非常有用。...这些针对探索性分析进行了优化，因为它们设置了包含绘图的matplotlib图形，并且可以轻松地跨多个轴展开可视化。他们还处理一些棘手的事情，比如将传奇放在轴外。...可视化数据集结构在seaborn中还有另外两种图形级函数可用于使用多个图形进行可视化。它们各自面向照亮数据集的结构。一，jointplot()专注于单一关系： ?...自定义绘图外观绘图功能尝试使用良好的默认美学并添加信息标签，以便它们的输出立即有用。但默认情况只能到目前为止，创建一个完全抛光的自定义绘图将需要额外的步骤。可以进行多个级别的额外定制。...例如，时间序列数据有时与每个时间点一起存储为同一观察单元的一部分并出现在列中。

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教程 | 如何利用散点图矩阵进行数据可视化

本文，我们将介绍如何使用 Seaborn 可视化库（https://seaborn.pydata.org/）在 Python 中启动和运行散点图矩阵。...Seaborn 中的散点图矩阵我们需要先了解一下数据，以便开始后续的进展。我们可以 pandas 数据帧的形式加载这些社会经济数据，然后我们会看到下面这些列： ?...seaborn 中的默认散点图矩阵仅仅画出数值列，尽管我们随后也会使用类别变量来着色。...这在 seaborn 中也是极其简单的。我们唯一要做的就是在调用 sns.pairplot 函数的时候使用关键词 hue。 sns.pairplot(df, hue = 'continent') ?...本文主要集中在画图上面，如果希望更多地探索数据，我们可以使用 PairGrid 类定制散点图。

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R语言第二章数据处理③删除重复数据目录总结

R语言第二章数据处理③删除重复数据 ================================================ 这篇主要介绍如何在R中识别和删除重复数据。...主要用的到R base和dplyr函数： duplicated（）：用于识别重复的元素和 unique（）：用于提取唯一元素， distinct（）[dplyr package]删除数据框中的重复行...duplicated(x)] ## 1, 1 2,4, 5, 6 根据某一列删除数据框中重复值 # Remove duplicates based on Sepal.Width columns my_data...dplyr包删除数据框中的重复行函数distinct（）[dplyr package]可用于仅保留数据帧中的唯一行。...总结根据一个或多个列值删除重复行：my_data％>％dplyr :: distinct（Sepal.Length） R base函数从向量和数据帧中提取唯一元素：unique(my_data) R基函数确定重复元素

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第三章：HEVC中的空间（帧内）预测

“基于块”在这里意味着每个视频帧在编码过程中被划分为块，然后应用压缩算法。那么“混合”是什么意思呢？在很大程度上，编码过程中视频数据的压缩是通过从视频图像序列中消除冗余信息来实现的。...显然，在时间上相邻的视频帧中的图像极有可能看起来彼此相似。为了消除时间冗余，在先前编码的帧中搜索与当前帧中要编码的每个块最相似的图像。...HEVC提供了另一个选择，使用与当前块相同的视频帧中的像素值进行预测。这种预测被称为空间或帧内预测（intra）。因此，“混合”一词所指的是同时使用两种可能的方法来消除视频图像中的时间或空间冗余。...帧内预测的块划分如前所述，HEVC系统中的编解码是在逐块的基础上执行的。将视频帧划分为块的过程是自适应的，即根据图像的性质进行定制。...插值中使用的 r(x_1) 和 r(x_2) 的加权因子，即量 \Delta 和 1-\Delta ，是以 1/32 像素精度计算的。

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HTTP2内核剖析

r\n\r\n 在 Wireshark 里，HTTP/2 的“连接前言”被称为“Magic”，意思就是“不可知的魔法”。...只要服务器收到这个“有魔力的字符串”，就知道客户端在 TLS 上想要的是 HTTP/2 协议，而不是其他别的协议，后面就会都使用 HTTP/2 的数据格式。...帧属于数据帧控制帧: SETTINGS、PING、PRIORITY 等帧标志 END_HEADERS 表示头数据结束，相当于 HTTP/1 里头后的空行（“\r\n”） END_STREAM 表示单方向数据发送结束...上图的意思: 封装成的帧交给 tcp 后随便发, 接收端根据 stream id 进行组合 (组合成 headers + data) 其他: HTTP/2 在一个连接上使用多个流收发数据，那么它本身默认就会是长连接...，相当于 HTTP/1 里的一次“请求 - 应答”；在一个 HTTP/2 连接上可以并发多个流，也就是多个“请求 - 响应”报文，这就是“多路复用”

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提高效率 |ArcGIS Pro 中所有快捷键一网打尽

激活选择工具时用于选择工具的键盘快捷键键盘快捷键操作 Y 在“相交”和“位于”选择模式之间切换。 R 指定按圆选择时的半径。模型构建器可使用以下键盘快捷键在模型构建器中导航。...Shift+方向键在模型中平移。验证和运行用于验证和运行的键盘快捷键键盘快捷键操作 Ctrl+Shift+V 验证模型中的所有数据元素和参数值。 Ctrl+Shift+R 运行。...Ctrl + 右箭头展开模型中的选定组。 Ctrl + 左箭头折叠模型中的选定组。 Ctrl + Shift + 右箭头展开模型中的所有组。...全动态视频播放器全动态视频键盘快捷键键盘快捷键操作注释 Ctrl+Alt+A 将视频帧另存为目录中或工程地理数据库中的图像。这与帧转图像视频播放器工具相同。...要一次隐藏表格中的多个字段列，请按住 Shift 键并单击以选择多个字段。然后，右键单击字段名称，并单击隐藏字段。

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【人脸表情识别】基于视频的人脸表情识别数据集与基本方法

前面几篇专栏中，我们介绍了有关基于图片的人脸表情识别的相关内容。尽管该领域目前已取得了想当大的成就，但在实际使用中，仅仅依赖于图片并不一定能准确反映人的情绪状态。...图1左边一列为一个影视片段中的三帧，右边一列为相对应帧人脸检测出来的结果。...（ps：视频中除了有图像信息外，往往还包含丰富的语音甚至是文字信息，因此也有许多研究是利用多模态的方法来识别视频中人的情绪，本专栏更多围绕基于视觉的方法展开讨论。） ? 图1｜影视片段。...左边一列为原始序列；右边一列为相对应的人脸序列[1] 2 常用数据集跟介绍基于图片的人脸表情识别一样，在了解基于视频的人脸表情识别的具体方法之前，先了解该领域常用的一些数据集。...基于视频的人脸表情识别的预处理本质上跟基于图片的人脸表情识别一致，利用基于图片的预处理方法对视频中的每一帧使用即可。

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深入理解Wireshark过滤技法：语法、表达式、操作符与常见故障排查全解析

一、前言Wireshark是一款强大的网络协议分析工具，能够捕获并分析网络中的数据包。...，在Tshark中也可以同样使用，Tshark为Wireshark官方出品组件，可理解为CLI版的Wireshark，Wireshark和Tshark都是基于libpcap库的工具，共享相同的过滤语法，...首先需要找到ICMP响应耗时的字段，将ICMP Reply报文展开，找到Response time字段：鼠标右击这个字段，然后右击它 --> 应用为列（Apply as Column）：之后可以看到报文的最右边多出一列...TCP流中的帧按间隔时间排序首先点选任意一个TCP帧，找到时间戳字段，右击"Time since previous frame in this TCP stream"字段（含义为在TCP流中相对上一帧的时间...比如下面这个例子：第49帧和83帧，SYN报文在不同的TCP流中，使用同一个源IP、目的IP、源端口、目的端口，所以后面出现的SYN，Wireshark标记为端口复用。

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用 Pandas 做 ETL，不要太快

ETL 是数据分析中的基础工作，获取非结构化或难以使用的数据，把它变为干净、结构化的数据，比如导出 csv 文件，为后续的分析提供数据基础。...(response_list) 如果在 jupyter 上输出一下 df，你会看到这样一个数据帧：至此，数据提取完毕。...2、转换我们并不需要提取数据的所有这些列，所以接下来选择我们需要使用的列。...budget id imdb_id genres original_title release_date revenue runtime 创建一个名为 df_columns 的列名称列表，以便从主数据帧中选择所需的列...一种比较直观的方法是将 genres 内的分类分解为多个列，如果某个电影属于这个分类，那么就在该列赋值 1，否则就置 0，就像这样：现在我们用 pandas 来实现这个扩展效果。

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PNAS:皮层活动的高振幅共振荡驱动功能连接

在这里，我们使用一个时间展开过程来分解静止状态的功能连接，以评估时刻到时刻的活动共振荡对整体连接模式的贡献。 ...在rsFC 是短期和高振幅共振荡事件驱动的和高振幅帧是脑活动的任务阳性或阴性的共振荡驱动的两个部分中,我们分析由功能成像数据获得的作为人类Connnectome计划的一部分的共振荡时间序列。...使用这些数据生成的所有结果报告了以上部分;我们使用第二个数据集复制了这些发现，结果在SI附录中报告。...我们发现，在所有被试中，这些时间序列是高度相关的(r = 0.97)，这表明高振幅帧与高振幅BOLD波动几乎是一对一的对应(图2A)。...图4 高振幅帧的连接体指纹强，低振幅帧的弱 3. 讨论在此，我们提出了一种一般的方法，在时间上展开皮尔逊相关，以生成沿网络边的区域间共振荡的时间序列。

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【图表组件套件】上海道宁为开发人员提供Steema下载、试用、教程

如果您正在构建仪表板，您可以在每个仪表板面板上放置多个可调整大小的图表。FireMonkey框架将处理不同平台的大部分变化。...它使用了几个TeeChart功能以便在不同的图表和网格之间进行交互，以及一些图表工具。仪表板代表一家公司的销售活动，该公司的产品遍布全球多个市场。...01、功能齐全的VCL网格组件TeeGrid允许您轻松快速地管理信息、连接到数据源并显示数据。功能集包括锁定列、搜索、过滤、排序和分组数据、主从视图、可拖动选择、网格滚动。...04、主从视图VCL数据网格控件支持主从视图。任何行都可以展开以显示详细的子网格行。详细信息行可以显示在可扩展的分层数据网格中。...图片05、可定制的行和列拖动、滚动、调整大小、添加或删除行和列；数据网格组件提供了许多功能来管理网格的行和列大小、格式等。

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手把手教你用Pandas透视表处理数据（附学习资料）

本文示例还用到了category数据类型，而它也需要确保是最近版本。首先，将我们销售渠道的数据读入到数据帧中。 df = pd.read_excel(".....其实，并不严格要求这样做，但这样做能够在分析数据的整个过程中，帮助我们保持所想要的顺序。...最简单的透视表必须有一个数据帧和一个索引。在本例中，我们将使用“Name（名字）”列作为我们的索引。 pd.pivot_table(df,index=["Name"]) 此外，你也可以有多个索引。...我一般的经验法则是，一旦你使用多个“grouby”，那么你需要评估此时使用透视表是否是一种好的选择。高级透视表过滤一旦你生成了需要的数据，那么数据将存在于数据帧中。...所以，你可以使用自定义的标准数据帧函数来对其进行过滤。

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