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【DB笔试面试738】在Oracle中，将RAC备份集恢复到单实例数据库的步骤有哪些？

♣ 题目部分 在Oracle中，将RAC备份集恢复到单实例数据库的步骤有哪些？...♣ 答案部分 将RAC备份集恢复到单实例数据库的过程基本上就是先将备份集恢复为RAC数据库，然后再将数据库转换为单实例的数据库。...数据库的备份可以使用如下的脚本： run { allocate channel c1 type disk; allocate channel c2 type disk; backup database...备份集恢复到单实例数据库可以分为恢复为ASM存储的单实例和FS存储的单实例，其处理过程分别不同。...logfile group 4 ; drop tablespace undotbs2 including contents and datafiles; & 说明： 有关RAC备份集恢复到单实例数据库的更多内容可以参考我的

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快速掌握apply函数家族推荐这篇文档

❝apply 家族是 R 语言中常用的函数，用于对列表、数组或其他类型的数据进行循环操作。 ❞ apply 家族包括以下几个函数： ❝lapply：用于遍历列表中的每一个元素，并对其执行函数操作。...sapply：与 lapply 类似，但它自动将结果转换为向量、矩阵或数组。 apply：用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...❝如果想要将结果转换为向量、矩阵或数组，可以使用 sapply 函数。它的基本语法与 lapply 类似，只是将 lapply 替换为 sapply 即可。...❞ 例如，下面的代码使用 sapply 函数将列表中的每个字符串转换为大写： # 创建列表 x <- list("apple", "banana", "cherry") # 使用 sapply 函数对列表中的每个字符串执行...6 9 例子 2：使用 apply 函数将矩阵转置 下面的代码使用 apply 函数将矩阵转置： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数将矩阵转置

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R tips：细究FactoMineR的z-score标准化细节

R中的做主成分分析(PCA)有很多函数，如R自带的prcomp、princomp函数以及FactoMineR包中PCA函数，要论分析简单和出图优雅还是FactoMineR的PCA函数（绘图可以搭配factoextra...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...矩阵乘法代表表达矩阵的每一列都是和这个行权重的线性组合，其结果就是一个均值。 后面的代码就是将原来的表达矩阵减去这个均值向量即可，之所以要转置是因为R中的矩阵默认是进行列方向的自动对齐。...下面就是FactoMineR处理的比较稳健地方： 它将小于1e-16的值设为1，这是为了解决有一些基因的标准差是0的问题，如果表达量除以0的话，在R中会出现Inf或者NaN值，后续计算就容易出现报错，所以这里将非常小的值直接调整为

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【DB笔试面试823】在Oracle中，如何查看过去某一段时间数据库系统的会话是否有问题？

♣ 题目部分 【DB笔试面试823】在Oracle中，如何查看过去某一段时间数据库系统的会话是否有问题？...♣ 答案部分 可以通过DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY视图来进行查询，首先查询指定时间段的等待事件，下例中的SQL语句查询的是2016年5月10号下午17点30分到19点30分这段时间内数据库的等待事件和...SQL的执行情况，其中，COUNTS列的值比较大的就是SQL执行时间较长的，需要特别关注： SELECT D.EVENT, D.SQL_ID, COUNT(1) COUNTS FROM DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY...语句可以知道，对表做的是否是全表扫描，以及当时会话的等待事件是什么，然后就可以根据等待事件进行SQL分析了。...19:30:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND D.EVENT = 'enq: TX - row lock contention'; & 说明： 有关一些具体的分析过程可以参考我的

1.8K10

python转置矩阵代码_python 矩阵转置

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 用python怎么实现矩阵的转置 只能用循环自己写算法吗 自带函数有可以算的吗 或者网上的算法可以用的 python矩阵转置怎么做？...5.矩阵转置 给定:L=[[1,2,3],[4,5,6]] 用zip函数和列表推导式实现行列转def transpose(L): T = [list(tpl) for tpl in zip(*L)] return...T python 字符串如何变成矩阵进行矩阵转置 如输入一串“w,t,w;t,u,u;t,u,u”将其变成矩阵进行转置操作 需CSS布局HTML小编今天和大家分享: 你需要转置一个二维数组,将行列互换...df_T.to_excel(‘要 matlab里如何实现N行一列的矩阵变换成一行N列的矩阵 就是说A=1 2 3 4 如何使用函数将A变成 B=1 2 3 4 5 有两种方法可以实现： 转置矩阵： B...= A’; 通用方法：reshape()函数 示例如下： 说明：reshape(A,m,n) 表示将矩阵A变换为m行n列的矩阵，通常用于矩阵形状的改变，例如下面代码将原来的1行4列矩阵转换为2行2列矩阵

5.5K50

【生信技能树培训笔记】R语言基础（20230112更新）

是否为字符型数据as族函数实现数据类型之间的转换as.numeric()将其他数据类型转换为数值型as.logical() 将其他数据类型转换为逻辑型as.character() 将其他数据类型转换为字符型本节函数...后文的半连接[1] 1> setdiff(y,x) #取差集，y中有而x中没有的元素，即并集中去掉x[1] 2 6重点：%in%x %in% y #x的每个元素在y中是否存在> x;y[1] 1 3...见R_01项目中02_exercise.R练习第6题。> # 6.向量g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？...(m) #将矩阵转换成数据框的数据结构 a b c1 1 4 72 2 5 83 3 6 9重点：将数据框或举证转置之后，其数据结构都是矩阵。...：将两个数据框按照共同的列或行的名称进行合并。

3.9K51

左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换

转换之后，长数据结构保留了原始宽数据中的Name、Conpany字段，同时将剩余的年度指标进行堆栈，转换为一个代表年度的类别维度和对应年度的指标。（即转换后，所有年度字段被降维化了）。...而相对于数据宽转长而言，数据长转宽就显得不是很常用，因为长转宽是数据透视，这种透视过程可以通过汇总函数或者类数据透视表函数来完成。 但是既然数据长宽转换是成对的需求，自然有对应的长转宽函数。...除此之外，tidyr包中的spread函数在解决数据长转宽方面也是很好的一个选择。...Python中我只讲两个函数： melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名的melt函数来对数据进行塑型...奇怪的是我好像没有在pandas中找到对应melt的数据长转宽函数（R语言中都是成对出现的）。

2.5K60

Spark系列 - (3) Spark SQL

为了实现与Hive兼容，Shark在HiveQL方面重用了Hive中HiveQL的解析、逻辑执行计划、执行计划优化等逻辑；可以近似认为仅将物理执行计划从MapReduce作业替换成了Spark作业，通过...而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame是为数据提供了Schema的视图。...Dataframe 是 Dataset 的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 Dataframe 转换为 Dataset。...极端情况下，如果代码里面有创建、 转换，但是后面没有在Action中使用对应的结果，在执行时会被直接跳过； 都有partition的概念； 三者有许多共同的函数，如filter，排序等； DataFrame...如果使用DataFrame，你在也就是说，当你在 DataFrame 中调用了 API 之外的函数时，编译器就可以发现这个错。

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matlab复杂数据类型(二)

感谢大家关注matlab爱好者，今天大家介绍matlab复杂数据类型第二部分，有关表的使用以不同数据类型的识别与转换。最后补充有关函数句柄转字符和字符转函数句柄的相关内容。...1 表 table是一种适用于以下数据的数据类型：即以列的形式存储在文本文件或电子表格中的列向数据或者表格式数据。表由若干行向变量和若干列向变量组成。...点索引从一个表变量中提取数据。结果是与所提取变量具有相同数据类型的一个数组。可以在点索引后使用括号指定一个行子集来提取变量中的数据。例如：T.Variables 可将所有表变量都水平串联到一个数组中。...可以使用table数据类型来将混合类型的数据和元数据属性（例如变量名称、行名称、说明和变量单位）收集到单个容器中。表适用于列向数据或表格数据，这些数据通常以列形式存储于文本文件或电子表格中。...mat2cell：将数组转换为可能具有不同元胞大小的元胞数组 num2cell：将数组转换为相同大小的元胞数组 struct2cell：将结构体转换为元胞数组 4 特别补充 特别补充有关函数转字符(

5.7K10

Pandas行列转换的4大技巧

本文介绍的是Pandas中4个行列转换的方法，包含： melt 转置T或者transpose wide_to_long explode（爆炸函数） 最后回答一个读者朋友问到的数据处理问题。...pandas中的T属性或者transpose函数就是实现行转列的功能，准确地说就是转置 简单转置 模拟了一份数据，查看转置的结果： [008i3skNgy1gxenewxbo0j30pu0mgdgr.jpg...] 最后看一个简单的案例： [008i3skNgy1gxenhj6270j30p20riwgh.jpg] wide_to_long函数 字面意思就是：将数据集从宽格式转换为长格式 wide_to_long...stubnames：宽表中列名相同的存部分 i：要用作 id 变量的列 j：给长格式的“后缀”列设置 columns sep：设置要删除的分隔符。...有下面的这样一份数据，需求： 每个shop下每个fruit在各自shop的占比 fruit = pd.DataFrame({ "shop":["shop1","shop3","shop2","shop3

4.5K20

R语言的数据结构与转换

任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中，这个任务包括两个步骤：首先选择一种数据结构来存储数据，然后将数据输入或者导入这个数据结构中。...下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。 R 的数据结构 在大多数情况下，结构化的数据是一个由很多行和很多列组成的数据集。在 R 中，这种数据集被称为数据框。...因子在 R 中非常重要，它决定了数据的展示和分析方式。数据存储时因子经常以整数向量形式存储。所以在进行数据分析之前，经常需要将它们用函数 factor( ) 转换为因子。...常见的矩阵运算都可以在R 中实现，如矩阵加法、矩阵乘法、求逆矩阵、矩阵转置、求方阵的行列式、求方阵的特征值和特征向量等。...在进行数据分析时，分析者需要对数据的类型熟稔于心，因为数据分析方法的选择与数据的类型是有密切联系的。R 提供了一系列用于判断某个对象的数据类型的函数，还提供了将某种数据类型转换为另一种数据类型的函数。

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R语言入门系列之一

在R中对象（object）是指可以赋值给变量（variable）的任何事物，在R语言中使用对象来存储数据也即储存变量，对象类型有标量、向量、矩阵、数组、数据框、列表。...a,b,c,sep=" ")将a、b、c粘贴为一个字符串，空格分割tolower()转换为小写，toupper()转换为大写substring()substring(a,1,3)返回字符对象a中第1到第...R中的判断符号有“”、“>=”、“==”、“!...数据框元素索引有三种方法，第一种为通过列的序号索引，第二种通过列名字索引，第三种通过$变量名索引，如下所示： 可以使用attach()函数来将数据框添加到当前平台，这样就可以直接使用列名字或变量名来调用数据框中的数据...变量类型不同，在统计中其处理方法也不同（例如RDA、CCA等），结果也不相同。 由于因子的存在，数据分组信息等都可以转换为一个变量，从而使得数据框可以存储远多于矩阵的数据。

3.7K30

Leetcode 566. Reshape the Matrix 矩阵变形(数组,模拟,矩阵操作)

Reshape the Matrix 矩阵变形(数组,模拟,矩阵操作) 题目描述 在MATLAB中，reshape是一个非常有用的函数，它可以将矩阵变为另一种形状且保持数据不变。...已知一个由二维数组表示的矩阵，和两个正整数r(行),c(列)，将这个二维数组变换为r*c的矩阵。 如果不能由原矩阵转换为r*c的矩阵就输出原矩阵，否则输出转换后的矩阵。...详细分析 考虑将[[1,2],[3,4]]转换为1*4的[1,2,3,4]。...首先我们需要两个循环，将原矩阵数据填入新矩阵 for(int i=0;i<r;i++){ for(int k=0;k<c;k++){ ... } } 这里的难点是坐标的变换...比如，当我们填入newArr[0][3]时，它的一维坐标是0*c(新矩阵列数)+3,即3,然后3转化为旧的二维坐标就是old[3/原二维列数][3%原二维列数] 代码实现 class Solution

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强烈推荐Pandas常用操作知识大全！

['salary'], bins, labels=group_names) 缺失值处理 # 检查数据中是否含有任何缺失值 df.isnull().values.any() # 查看每列数据缺失值情况...# 用均值替换所有空值（均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 ） s.astype(float) # 将系列的数据类型转换为float s.replace...#np.mean() 在每列上应用该函数 df.apply(np.max,axis=1) # np.max() 在每行上应用功能 数据合并 df1.append(df2...返回均值的所有列 df.corr() # 返回DataFrame中各列之间的相关性 df.count() # 返回非空值的每个数据帧列中的数字 df.max()...(":","-") 12.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用；- 先不要管下面这个案例有没有用，你只需要知道，使用正则做数据清洗多好用

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Day3

注意事项：数据分析每一步都要有检查，代码不报错，不代表真的没错，需要检查目的是否达到数据框data.frame-**二维，与表格类似，每列是向量，只允许一种数据类型新建用代码新建df1 <- data.frame...(列名 =向量(列的内容), 列名 =向量(列的内容))###由已有数据转换或处理得到读取表格文件df2 <- read.csv("gene.csv")R语言内置数据属性dim(df1)#维度nrow(...取多列/行修改一个格-取出后赋值df13,3 <- 5一整列 df1$score <- c(12,23,50,2) 新增一列-$接原来表格中不存在的列。...= "NAME")# name为test1需要合并的列的列名矩阵matrix -**二维，只允许一种数据类型新建 <- matrix()取子集-[]转置-t()转换为数据框: as.data.frame...写函数的函 function

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NumPy 1.26 中文官方指南（三）

A @ v将v视为列向量，而v @ A将v视为行向量。这可以节省您的很多转置输入。...:( 您必须记住，矩阵乘法有自己的运算符@。 :) 您可以将一维数组视为行向量或列向量。A @ v将v视为列向量，而v @ A将v视为行向量。这样可以避免您输入许多转置。...A @ v 将 v 视为列向量，而 v @ A 将 v 视为行向量。这样可以减少输入转置的次数。...定制环境 在 MATLAB 中，定制环境的主要工具是修改搜索路径以包含你喜欢的函数的位置。你可以将这样的定制放入 MATLAB 在启动时运行的启动脚本中。...当 NumPy 函数遇到外部对象时，它们将按顺序尝试： 缓冲区协议，在 Python C-API 文档中 有描述。 __array_interface__ 协议，在 这个页面 有描述。

22810

1w 字的 pandas 核心操作知识大全。

# df2df df_jj2yyb['r_time'] = pd.to_datetime(df_jj2yyb['cTime']) # 新增一列根据salary将数据分为3组 bins = [0,5000...) 缺失值处理 # 检查数据中是否含有任何缺失值 df.isnull().values.any() # 查看每列数据缺失值情况 df.isnull().sum() # 提取某列含有空值的行 df[...# 用均值替换所有空值（均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 ） s.astype(float) # 将系列的数据类型转换为float s.replace...df.min() # 返回每一列中的最小值 df.median() # 返回每列的中位数 df.std() # 返回每列的标准偏差 16个函数，用于数据清洗...(":","-") 12.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用； 先不要管下面这个案例有没有用，你只需要知道，使用正则做数据清洗多好用

14.8K30

R语言-基础

R的使用 在Rstudioy中新建项目（R project） File-New Project-New Directory-New Project-Directory name-Creat...数据结构（向量、数据框、矩阵、列表） 字符型向量必须加引号（单双皆可）不能为中文值 逻辑型（logical）包括TRUE(T)、FALSE(F)、 NA(缺失值） 判断数据类型的函数class（） 数据框单独拿出来一列是向量...is.numeric('4') #是否数值型数据 is.logical(F) #是否逻辑型数据 is.character('4') #是否字符型数据 #.as as.numeric...("4") #转换为数值型数据 as.logical() #转换为逻辑型数据 as.character() #转换为字符型数据 3.1向量 3.1.1向量的生成 （1...按条件 df$scoredf$score > 0, 数据框按照逻辑取子集，TURE对应的行/列留下，FALSE对应的行/列丢掉。

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