基于分区的SIMD处理及在列存数据库系统中的应用 单指令多数据（SIMD）范式称为列存数据库系统中优化查询处理的核心原则。...我们概述了一种新的访问模式，该模式允许细粒度、基于分区的SIMD实现。然后，我们将这种基于分区的处理应用到列存数据库系统中，通过2个代表性示例，证明我们新的访问模式的效率及适用性。...3、基于分区的SIMD 上述实验说明，在单线程和多线程环境中，SIMD寄存器可以实验GATHER操作访问非连续内存中的元素，可达到LOAD指令访问连续内存的性能。...因此，我们基于分区的SIMD处理概念旨在显式地缓存当前和未来处理多个页面所需的数据，与线性访问相比，可以提高该处理模型的性能。 对满足列B上的谓词条件的记录，在列A上进行聚合sum操作。...根据评估结果他认为基于分区的SIMD处理概念可以高效应用到向量化处理模型中。 理解：仅将基于分区的处理应用在加载上，感觉没啥实际可用的价值。
数据框由不同的行和列构成，不同的列可以是不同类型（数值型、字符型、逻辑型等）的数据，比如可以其中一列是数值型，另一列是逻辑型，另一列是字符型，等。但是同一列中必须是相同的类型。...数据框的创建 手动创建 数据框可通过函数data.frame()创建，使用方式如下： #创建数据框 df data.frame( Name = c("Alice", "Bob", "Charlie...数据访问与操作 访问数据 数据框和向量不一样，向量是一维的，数据框既有行也有列，数据框是二维的，所以在使用方括号时，我们也要指定行和列，行和列之间用,隔开，,前面表示行，后面表示列。...tran_df 行列拼接 拼接列：把列拼起来，也就是对多个数据框水平堆叠，也就是在一个数据框的右侧添加另一个数据框，要求行数相同。...拼接行：把行拼起来，也就是对多个数据框垂直堆叠，也就是在一个数据框的下方添加另一个数据框，要求列数相同。
为方便大家理解记忆，对每种数据结构的基本操作概括为四大类： 创建数据结构 往里面添加数据 从里面查询数据 对里面的数据进行修改 这篇文章我们将介绍数据框的使用 数据框 数据框是R语言中的一种类似于表格的数据结构...数据框中的每个向量可以是不同的类型，但同一列的元素必须是相同的类型。 创建数据框 创建数据框的一种常用方法是使用data.frame()函数，它可以将多个向量组合成一个数据框。...data.frame()函数的参数有： ...: 这些参数可以采用value或tag = value的形式。组件名称将基于tag（如果存在）或被解析的参数本身。...[1] 90 80 70 如果数据框中的元素是一个向量，可以在双方括号[[]]或者美元符号$后面加上方括号[]和相应的索引号来访问子元素。...# 2 Bob FALSE 21 London 删除数据框 下面示例代码展示了如何使用负数索引和subset()函数在R语言中删除数据框中的行或列，并在每个操作后注释了相应的输出结果。
如安装中遇到问题可参考《为什么在r-stdio,cran安装程序包总出错？》或https://zhuanlan.zhihu.com/p/74512190 ?...02 — 认识数据/数据集 练习6：生成数据和创建vector、matrix、list、factor、data.frame 要求：生成随机数、创建matrix、factor和创建data.frame...简单数据操作 练习8：数据引用（类似excel选择行/列） 要求：行列引用、值引用、取子集 提示：参考《R语言快速入门：数据结构+生成数据+数据引用+读取外部数据》 ?...练习9：创建新变量、重命名、数据类型转换 要求：赋值（变量名<-表达式）、names（）函数、as.datatype（）函数 提示：参考《R语言实战》-4....06 — 关于可视化 练习18：认识常见的图形函数hist和plot 入门要求：图形函数hist&plot、图形参数、其他自定义图形参数 提示：参考《R语言 图形初阶：hist、plot和图形布局layout
一个用于模型训练（建立），一个用于模型测试（评估）。在下面的例子中，我们加载的是训练数据。存在（1）和不存在（0）被记录在第2列。环境变量在第3至14列。...我们在每个交叉验证中计算每个统计量（在确定的最佳树数下，根据所有交叉验证中预测偏差的平均变化进行计算），然后在此呈现这些基于交叉验证的统计量的平均值和标准误差。...persp( lr005, z.range=c(0,0.6) 对新数据进行预测 如果您想对一组地点进行预测（而不是对整个地图进行预测），一般的程序是建立一个数据框架，行代表地点，列代表您模型中的变量...我们用于预测站点的数据集在一个名为test的文件中。"列需要转换为一个因子变量，其水平与建模数据中的水平一致。使用predict对BRT模型中的站点进行预测，预测结果在一个名为preds的向量中。...> plot(grids) 我们用一个常量值（"因子 "类）创建一个data.frame，并将其传递给预测函数。
我们在每个交叉验证中计算每个统计量（在确定的最佳树数下，根据所有交叉验证中预测偏差的平均变化进行计算），然后在此呈现这些基于交叉验证的统计量的平均值和标准误差。...绘制交互作用 该代码评估数据中成对的交互作用的程度。 inter( lr005) 返回一个列表。前两个部分是对结果的总结，首先是5个最重要的交互作用的排名列表，其次是所有交互作用的表格。...persp( lr005, z.range=c(0,0.6) 对新数据进行预测 如果您想对一组地点进行预测（而不是对整个地图进行预测），一般的程序是建立一个数据框架，行代表地点，列代表您模型中的变量...我们用于预测站点的数据集在一个名为test的文件中。"列需要转换为一个因子变量，其水平与建模数据中的水平一致。使用predict对BRT模型中的站点进行预测，预测结果在一个名为preds的向量中。...> plot(grids) 我们用一个常量值（"因子 "类）创建一个data.frame，并将其传递给预测函数。
现在让我们看看结果中存储了哪些信息：res_tableOE %>% data.frame() %>% View()图片我们可以使用 mcols() 函数来提取有关存储在每列中的值代表什么的信息：mcols...结果中的 padj 列代表针对多重检验调整的 p 值，是结果中最重要的一列。通常，padj 的良好起点。...这是基于这样一种观念，即计数非常低的基因通常由于高度分散而不太可能看到显著差异。...在使用其他工具时，请务必遵循预过滤步骤，如 Bioconductor 上的用户指南中所述，因为它们通常表现得更好。5. Fold change结果中的另一个重要列是 log2FoldChange。...要生成缩小的 log2 倍变化估计值，您必须使用函数 lfcShrink() 在您的结果对象（我们将在下面创建）上运行一个额外的步骤。
我们在每个交叉验证中计算每个统计量（在确定的最佳树数下，根据所有交叉验证中预测偏差的平均变化进行计算），然后在此呈现这些基于交叉验证的统计量的平均值和标准误差。...绘制交互作用该代码评估数据中成对的交互作用的程度。 inter( lr005)返回一个列表。前两个部分是对结果的总结，首先是5个最重要的交互作用的排名列表，其次是所有交互作用的表格。...persp( lr005, z.range=c(0,0.6)对新数据进行预测如果您想对一组地点进行预测（而不是对整个地图进行预测），一般的程序是建立一个数据框架，行代表地点，列代表您模型中的变量。...我们用于预测站点的数据集在一个名为test的文件中。"列需要转换为一个因子变量，其水平与建模数据中的水平一致。使用predict对BRT模型中的站点进行预测，预测结果在一个名为preds的向量中。...> plot(grids)我们用一个常量值（"因子 "类）创建一个data.frame，并将其传递给预测函数。
示例数据 有两套短鳍鳗的记录数据。一个用于模型训练（建立），一个用于模型测试（评估）。在下面的例子中，我们加载的是训练数据。存在（1）和不存在（0）被记录在第2列。环境变量在第3至14列。...我们在每个交叉验证中计算每个统计量（在确定的最佳树数下，根据所有交叉验证中预测偏差的平均变化进行计算），然后在此呈现这些基于交叉验证的统计量的平均值和标准误差。...persp( lr005, z.range=c(0,0.6) 对新数据进行预测 如果您想对一组地点进行预测（而不是对整个地图进行预测），一般的程序是建立一个数据框架，行代表地点，列代表您模型中的变量...我们用于预测站点的数据集在一个名为test的文件中。"列需要转换为一个因子变量，其水平与建模数据中的水平一致。使用predict对BRT模型中的站点进行预测，预测结果在一个名为preds的向量中。...> plot(grids) 我们用一个常量值（"因子 "类）创建一个data.frame，并将其传递给预测函数。
综上所述，这行代码的作用是创建一个新的数据框 test，它包含了 iris 数据集中的第1、2、51、52、101、102行. 4 五个基础函数 1.新增列：mutate() 2.选择列（按列筛选） 列号...test1 的赋值操作符，用于将data.frame()函数创建的数据框赋值给变量test1。...这意味着函数将查找 test1 和 test2 中列名为 "x" 的列，并基于这两列中的匹配值来合并行。只有当两个数据框中都存在列 "x" 且某些行在这一列的值相等时，这些行才会出现在最终的结果中。...结果将是一个新的数据框，其中包含了test1中那些在test2中找到匹配项的行，而不包含在test2中找不到匹配项的行。这种操作通常用于数据集的筛选，以保留与另一个数据集相关的数据。...结果将是一个新的数据框，其中包含了test2中那些在test1中找不到匹配项的行。这种操作通常用于数据集的清洗和筛选，以删除重复的或不需要的数据。
现在让我们看看结果中存储了哪些信息： res_tableOE %>% data.frame() %>% View() res_tableOE 我们可以使用 mcols() 函数来提取有关存储在每列中的值代表什么的信息...然而，因为我们正在对每个单独的基因进行测试，所以我们需要更正这些 p 值以进行多次测试。 结果中的 padj 列代表针对多重检验调整的 p 值，是结果中最重要的一列。...res_tableOE[which(res_tableOE$baseMean == 0),] %>% data.frame() %>% View() ★ 这些基因的 baseMean 列将为零，log2...在使用其他工具时，请务必遵循预过滤步骤，如 Bioconductor 上的用户指南中所述，因为它们通常表现得更好。 ” 5....要生成缩小的 log2 倍变化估计值，您必须使用函数 lfcShrink() 在您的结果对象（我们将在下面创建）上运行一个额外的步骤。
3.3 数据格式构造 构造新的数据类型`realRatingMatrix，以便更好的分析。生成一个以v1为行，v2为列的矩阵，使用v3进行填充。最后生成26762 x 39稀疏矩阵。...[,-1] #第一列数字为序列，可以删除 结果包含两个属性，我们使用data.frame格式，并将其转换为realRatingMatrix。...，本文采用后一种方法，即将数据集简单分为training和test，在training训练模型，然后在test上评估。...在此我们比较三种方法的结果：IBCF(基于物品的推荐)，RANDOM（随机推荐）,POPULAR（基于流行度的推荐），结果保存在results中。...通过结果我们可以看到：三种方法的比较基于随机推荐系统对于本案例数据的效果最好，RMSE，MSE，MAE都是三者中的最小值。其次是基于物品的推荐，最后是基于流行度过滤。
既生 data.frame，何生 tibble？ tibble 是一种简单数据框，它对传统数据框的功能进行了一些修改，其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。...install.packages('tidyverse') 创建 tibble 因为 tibble 是 tidyverse 的标准功能之一，所以 tidyverse 中几乎所有函数都可以创建 tibble...tidyverse 中许多函数都可以创建 tibble，因为 tibble 是 tidyverse 的标准功能之一。 可以通过 tibble() 函数使用一个向量来创建新 tibble。...可以在 tibble 中使用在 R 中无效的变量名称（即不符合语法的名称）作为列名称。例如， 列名称可以不以字母开头，也可以包含特殊字符（如空格）。...tribble() 是定制化的，可以对数据按行进行编码：列标题由公式（以 ~ 开头） 定义，数据条目以逗号分隔，这样就可以用易读的方式对少量数据进行布局： tribble( ~x, ~y, ~z,
函数实现，其余的热图函数都是基于它的修改。...而aheatmap函数本身又是pheatmap包pheatmap函数的修改版本。引擎具体的优点作者有在文档是写，我就不唠叨了。...数据和模型 为了演示热图函数的用法，我们这里创建一个随机的NMF输入矩阵，以及一些注释和协变量。...该函数默认添加2个注释通道用来展示从最佳拟合结果中获得的簇（聚类数）和一致性矩阵的层次聚类。在图例中，这两个通道分别以_basis_和_consensus_命名。...50个刻度 一致性矩阵：consensusmap 当使用NMF进行矩阵的时候，一种评估基于指定rank评估聚类稳定性的方法是考虑由多个独立NMF运行结果计算得到的连接矩阵。
，基因在行，样本在列。...每个基因表达值用于分类时是基因内部在不同样品直接比较，只要是样品之间标准化的数据即可，其他任何线性转换如log2，scale等都没有影响 (数据在：https://gitee.com/ct5869/shengxin-baodian...通常我们是一行一个基因，一列一个样品。在构建模型时，数据通常是反过来的，一列一个基因，一行一个样品。每一列代表一个变量 (variable)，每一行代表一个案例 (case)。...先自评，评估模型对训练集的分类效果 采用训练数据集评估构建的模型，Accuracy=1; Kappa=1，非常完美。...如某套数据中，分组A有80个样品，分组B有20个样品，我们只要猜A，正确率就会有80%，这就是NIR。如果基于这套数据构建的模型准确率也是80%，那么这个看上去准确率较高的模型也没有意义。
也就回到了开始创建的数据框test。 separate&&unite 将同一列中的内容分为两列内容。或将两列内容合并为同一列内容。 首先还是可以创建一个数据框。...对于待分离的对象（col），不必加上引号；但对于即将创建的新列（into），需要使用引号，由于是两列，这里使用向量创建。sep参数设定读取表格信息时以何符号作为分隔符。...everything 可以实现对列的自定义排序。其语法逻辑为，去掉指定的列后，筛选其他的列。...因此我们可以对select 与everything 处理，先筛选某列，接着去掉该列后，对其他列取everything，便可以将先筛选的列顺序提到最前。...x所有的在y中存在的记录。
这些方法通常与单个元素的内置字符串方法具有匹配的名称，但是在每个值的列上逐个应用（记得逐元素计算吗？）。 创建一个新列Surname，其中包含乘客的姓氏，通过提取逗号前的部分。...在 R 中，您可能希望获取data.frame的行，其中一列的值小于另一列的值： df data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10)) subset(df, a...在 R 中，您可能希望获取data.frame的行，其中一列的值小于另一列的值： df data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10)) subset(df, a...with 在 R 中使用名为df的数据框（data.frame）和列a和b的表达式将使用with进行评估，如下所示： df data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10...在 R 中，您可能希望获取 data.frame 的行，其中一个列的值小于另一个列的值： df data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10)) subset(df,
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