在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型,本章会将其组装起来,构成特殊的数据结构,即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要,本质上对图的分析,就是对邻接矩阵的分析,而矩阵又是由若干个向量构成,因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
数据表可以按「键」合并,用 merge 函数;可以按「轴」来连接,用 concat 函数。
在 MATLAB中,根据元素在数组中的位置(索引)访问数组元素的方法主要有三种:按位置索引、线性索引和逻辑索引。
本文讨论关系数据库设计相关的一些内容,涉及关系模型,表结构设计等内容,以学生选修课程讲述设计过程,在尽量讲清楚设计要领的前提下,简化设计内容。
访问元素和提取子集是数据框的基本操作,在pandas中,提供了多种方式。对于一个数据框而言,既有从0开始的整数下标索引,也有行列的标签索引
今天这篇跟大家分享我的R VS Pyhton学习笔记系列5——数据索引与切片。 我之前分享过的所有学习笔记都不是从完全零基础开始的,因为没有包含任何的数据结构与变量类型等知识点。 因为一直觉得一门编程语言的对象解释,特别是数据结构与变量类型,作为语言的核心底层概念,看似简单,实则贯穿着整门语言的核心思想精髓,所以一直不敢随便乱讲,害怕误人子弟。还是建议每一个初学者(无论是R语言还是Python,都应该用一门权威的入门书好好学习其中最为基础的数据结构、变量类型以及基础语法函数)。 今天我要分享的内容涉及到R语
在学习语言时,我们都会遇到数组.大学期间学过C,C++,Java,C#.这些语言中都学了数组,那时候用的不多,概念比较模糊,现在又学了php,里面也有数组,就打算写一篇笔记总结下不同语言的数组之间的异同. 首先看下C是怎么定义数组的:
在大概了解了R语言和在自己电脑上安装了Rstudio之后,相信大家对学习使用R语言迫不及待了。接下来,我们会推出一系列的推文来帮助大家由浅入深的学习R语言,保证每一个同学在这系列推文结束的时候都能成为R语言编程的大牛。
Spread的公式计算引擎支持300多种内置函数,并支持通过内置函数和运算符来自定义公式。支持的函数包括日期、时间函数、工程计算函数、财务计算函数、逻辑函数、数学和三角函数、统计函数、文本函数等。 公式计算引擎支持单元格的引用、表单的交叉引用、循环引用、函数嵌套等。 放置公式在单元格中 你可以添加一个公式到一个单元格或单元格区域内。 你还可以向一行或者一列中所有的单元格添加公式。该公式是一个具有说明公式字符串的公式,通常是包含一个函数,运算符和常数的集合体。 当把一个公式分配到行或列的时候,这个公式为每一个
NumPy 的一个重要部分是能够执行快速的逐元素运算,包括基本算术(加法,减法,乘法等),和更复杂的运算(三角函数,指数函数和对数函数等)。Pandas 从 NumPy 继承了大部分功能,我们在“NumPy 数组上的计算:通用函数”中介绍的ufunc对此至关重要。
数据库(Database,简称DB)是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。
https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html
Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
通常来讲,索引都是基于字段本身或者字段前缀(第 20 篇),而函数索引是基于字段本身加上函数、操作符、表达式等计算而来。如果将表达式或者操作符也看做函数的话,简单来说,这样的索引就可以统称函数索引。
数据在磁盘上是以块的形式存储的。为确保对磁盘操作的原子性,访问数据的时候会一并访问所有数据块。磁盘上的这些数据块与链表类似,即它们都包含一个数据段和一个指针,指针指向下一个节点(数据块)的内存地址,而且它们都不需要连续存储(即逻辑上相邻的数据块在物理上可以相隔很远)。
我不是教授编程的专家,但是当我想要在某件事情上做得更好时,我会尝试找到一种方法来享受它。 例如,当我想更好地使用 shell 脚本时,我会决定在 Bash 中编写一个的扫雷游戏。
执行 select * from T where k between 3 and 5,需要几次树的搜索,扫描多少行?
在Oracle中,有一类特殊的索引,称为函数索引(Function-Based Indexes,FBI),它基于对表中列进行计算后的结果创建索引。函数索引在不修改应用程序的逻辑基础上提高了查询性能。如果没有函数索引,那么任何在列上执行了函数的查询都不能使用这个列的索引。当在查询中包含该函数时,数据库才会使用该函数索引。函数索引可以是一个B-Tree索引或位图索引。
MATLAB 是“matrix laboratory”的缩写形式。MATLAB® 主要用于处理整个的矩阵和数组,而其他编程语言大多逐个处理数值。矩阵是指通常用来进行线性代数运算的二维数组。
数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹,也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。 在实际应用场景下,虽然SQL(SQL类专业的etl语言)是数据处理的首选明星语言,性能佳、效率高、容易培养数据思维,但是SQL没法处理构建全流程的数据任务,之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务。 R语言作为专业的统计计算语言,数据处理是其一大特色功能,事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案(这通常也是初学者在入门R语言时,感觉内容太多无从下手的原因),当然这些不同方案确实存在
作为一个初学者,我发现自己学了很多,却没有好好总结一下。正好看到一位大佬 Yong Cui 总结的文章,我就按照他的方法,给大家分享用于Pandas中合并数据的 5 个最常用的函数。这样大家以后就可以了解它们的差异,并正确使用它们了。
实际工程中发现,Python做for循环非常缓慢,因此转换成numpy再找效率高很多。numpy中有两种方式可以找最大值(最小值同理)的位置。
easyui 为创建现代化,互动,JavaScript 应用程序,提供必要的功能。
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数,通过使用apply函数,我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是,由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的,所以apply函数族一直是初学者玩不转的一类核心函数。很多R语言新手,写了很多的for循环代码,也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚,最后把R代码写的跟C似得。
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了,才能在处理问题的过程中得心应手,快速地找到最优方案。
特殊符号常用,但不好搜索,收藏起来做个备用,欢迎大家继续补充。 (): 通常用于函数的调用,例如ggplot(data); 或者调整优先级,如1:3+1返回2 3 4,而1:(3+1)返回1 2 3 4。 []: 用于索引向量、列表、数据框。 [[]]: 用于索引获得列表、数据框的具体值。 $: 用于数据框索引某一列。三者的区别,具体见下面例子演示。 aVector <- 1:3+1 aVector[1] ## [1] 2 aList <- list(a=aVector, b=1:(3+1)) aLis
网上已经有很多拿PostgreSQL与MySQL比较的文章了,这篇文章只是对一些重要的信息进行下梳理。在开始分析前,先来看下这两张图:
在 统计信息(上) 中,我们介绍了统计信息基本概念、TiDB 的统计信息收集/更新机制以及如何用统计信息来估计算子代价,本篇将会结合原理介绍 TiDB 的源码实现。
小勤:还记得上次那个非标准报表吗?(详见《非标准报表-2:领导又要换个角度欣赏报表,那就满足他!》)
这一节话不多说,这一期直接进入主题,开始介绍R中的数据结构。这是学习R语言强大的统计分析功能的基础。R中自带了大量的数据集供大家在学习中联系。在开始介绍数据结构之前,先简单介绍以下如何查看及使用这些数据集,之后在介绍数据结构时,也会大量使用到这些数据集。
一个数据分析师,最怕的一件事情莫过于在没有数据的情况下,让你去做一个详细的数据分析报告。确实,巧妇难为无米之炊,数据是数据分析、数据挖掘乃至数据可视化最最基础的元素。
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1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 缺省情况下建立的索引是非群集索引,但有时它并不是最佳的。在非群集索引下,数据在物理上随机存放在数据页上。合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说: a.有大量重复值、且经常有范围查询( > ,< ,> =,< =)和 order by、group by 发生的列,可考虑建立集群索引; b.经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立组合索引, 选择度高的列建议作为索引的第一个字
索引是为了提高数据查询效率的数据结构,类似于书的目录一样,可以根据目录而快速找到相关内容。
在R中,一个object可以是任何可以赋值给变量的东西(数据结构、函数、甚至是graph),一个object有两个重要的东西叫mode和class,前者决定这个object的存储方式(numeric,character,logical),后者决定函数如何处理这个object。虽然有object的概念,但是R本身仍然是一种自顶向下式的编程方式,大部分功能都是通过各式各样的函数来实现的。
数据框(和矩阵)有2个维度(行和列),要想从中提取部分特定的数据,就需要指定“坐标”。和向量一样,使用方括号,但是需要两个索引。在方括号内,首先是行号,然后是列号(二者用逗号分隔)。以metadata数据框为例,如下所示是前六个样本:
Join的实现算法有三种,分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式,不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别,内存管理机制跟SQL Server不一样,因此查看执行计划,Oracle中nested loops运用非常多,而merge和hash方式相对较少,SQL Server中,merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
索引有很多种类型,为不同的场景提供更好的性能。在MySQL中,索引是在存储引擎层而不是服务器层实现。不同存储引擎的索引其工作方式并不一样。也不是所有存储引擎都支持所有类型的索引。即使多个存储引擎支持同一种类型的索引,其底层实现也可能不同。
计算机语言的学习并不困难,关键是一定要由浅入深的实际操作练习。也许最开始的比较简单,学习者一带而过没有实际操作,之后的进一步学习很可能会陷入不知所云的困境,实际操作所带来的感觉是无法替代的,其价值也是非常重要的。
本来想写文章来复习的,后面发现越写越多,而且感觉本末倒置了,查询语句写的最少,其他倒是写的很详细,数据库知识真的太细太碎了,整理起来难度真的挺大的,如果是数据库小白,这篇文章肯定很有用,它没有过多的实战,带你了解数据库的基本框架和能够完成的任务,如果是数据库学过的话,那这篇文章可能对你而言只有前面数据库概述和设计数据库有用,数据库sql语句这部分非常的精简,几乎只是了解个框架,第一次写长文欢迎评论区大佬们的指正。
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
当使用 WITH CHECK OPTION 子句创建视图时,MySQL 会通过视图检查正在更改的每个行,例如插入,更新,删除,以使其符合视图的定义。MySQL 允许基于另一个视图创建视图,它还会检查依赖视图中的规则以保持一致性。为了确定检查的范围,mysql 提供了两个选项:CASCADED 和 LOCAL,默认值为 CASCADED。
1)超键(super key) :在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键
MySQL分区就是将一个表分解为多个更小的表。从逻辑上讲,只有一个表或一个索引,但在物理上这个表或者索引可能由多个物理分区组成。每个分区在物理上都是独立的。MySQL数据库分区类型:Range分区:行数据基于属于一个给定连续区间的列值放入分区。
第一自变量h与与第二自变量sex是等长的, 对应元素分别为同一人的身高和性别, tapply()函数分男女两组计算了身高平均值
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一、奇异值分解简介 奇异值分解简称SVD(singular value decomposition),可以理解为:将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的三个子矩阵的相乘来表示,这三个小矩阵
其实之前读了李东风老师的内容,感觉收获颇丰;但因为自己的业务逻辑过于简单,渐渐又荒废掉了。
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