本文介绍在C++语言中，使用一个函数，并返回两个及以上、同类型或不同类型的返回值的具体方法。 ...对于C++语言而言，其不能像Python等语言一样在一个函数中返回多个返回值；但是我们也会经常遇到需要返回两个甚至更多个值的需求。...针对这种情况，我们可以通过pair、tuple（元组）等数据结构，实现C++函数返回两个或多个返回值的需求。本文就以pair为例，介绍二者的具体用法。 ...至此，我们即实现了通过一个C++函数返回两个返回值的方法。 如果需要返回三个或更多的返回值，则可以基于tuple（元组）这一数据结构，用类似于上述操作的方法来实现。...举一个例子，假如我们想通过一个函数返回三个返回值，就需要将前述代码中函数的类型定义为tuple，将make_pair()函数更改为make_tuple()，且在调用函数时首先将返回值赋给一个
python函数如何返回多个值 一般情况下，一个函数只有一个返回值，Python也是如此，只是Python函数可以通过返回列表或元组的方式将返回的多个值保存到序列中，从而间接达到返回多个值的目的。...说明 1、将要返回的多个值提前存储在列表或元组中，然后函数返回该列表或元组。 2、函数直接返回多个值，用逗号分隔，Python会自动将多个值封装到一个元组，它的返回值仍然是一个元组。...multi_return2(): return '张三', 12 print(multi_return()) result = multi_return2() print('multi_return2返回值是...=,类型是=', result, type(result)) 以上就是python函数返回多个值的方法，希望对大家有所帮助。
1 . pair 返回两个值 //返回两个值的情况 pair,int> R_R(Mat& img) { int n=img.rows; vector...make_pair(v1, v2); // 以v1和v2的值创建一个新的pair对象，其元素类型分别是v1和v2的类型。...(p2.first < p1.first) && (p1.second < p2.second) 则返回true。...p1.first; // 返回对象p1中名为first的公有数据成员 p1.second; //创建与初始化 pair ob; ...#include //返回多个值的情况， std::tuple > foo(Mat& img) {
痛点：判断条件可能会改或增删，全写在case_when里，代码冗余且不利于复制和维护，stackoverflow找了一圈，没发现好的解决方案，干脆自己写了一个通用代码以自动生成批量case_when判断...<- eval(parse(text=x2)) fx({ { x}})} 需要用到的包： library(purrr) library(stringr) 使用示例： 初始表tibble...结果如下图： 单纯用case_when，需要写成 tibble(fruit=stringr::fruit) %>% mutate( category=case_when(...contains an or ch' ) 或者写在Excel里， 然后复制单元格，用conditions <- clipr::read_clip_tbl()读进R 2. allCaseWhen走起 tibble...allCaseWhen(fruit, conditions$pattern, #读取条件 conditions$result #返回结果
它涵盖了操纵列以便按照您希望的方式获取它们的工具：这可以是计算新列，将列更改为离散值或拆分/合并列。...最简单的选项之一是基于其他列中的值的计算。 在示例代码中，我们将睡眠数据从以小时为单位的数据更改为分钟。...想象一下，我们有一个包含两个大值的数据库，我们假设它们是拼写错误或测量错误，我们想要排除它们。 下面的代码将使任何brainwt值超过4并返回NA。 在这种情况下，代码不会因4以下的任何内容而改变。...此信息必须是返回布尔值的函数。...不幸的是，似乎没有简单的方法让case_when（）返回一个有序的因子，所以你需要自己做，之后使用forcats :: fct_relevel（），或者只是一个因子（）函数。
=2022/12/12person.map.k1=k1person.list=a,bc,cperson.dog.name=xiaogouperson.dog.age=2 @Value 获取配置文件的值...import java.util.List;import java.util.Map;/** * @author sunyc * @create 2022-04-24 9:43 *///将配置文件中的值映射到...ConfigurationProperties(prefix = "person")@Validated//数据校验public class Person {//@Email@Value("${person.name}")//从properties...配置文件中获取值String name;@Value("${person.age}") //从properties配置文件中获取值int age;@Value("${person.birth}")//从
来源：DeepHub IMBA本文6400字，建议阅读12分钟我们看到了很多不同的方法来比较两个或多个分布，无论是在可视化上还是在统计上。 比较一个变量在不同组中的分布是数据科学中的一个常见问题。...在 x 轴（收入）的每个点，我们绘制具有相等或更低值的数据点的百分比。...该函数返回检验统计量和隐含的 p 值。...可以选择任何统计数据并检查其在原始样本中的值如何与其在组标签排列中的分布进行比较。例如使用实验组和对照组之间样本均值的差异作为检验统计。...那么应该如何解释 p 值？这意味着数据中均值的差异大于置换样本中均值差异的 1–0.0560 = 94.4%。 我们可以通过绘制检验统计在排列中的分布与其样本值的分布来可视化。
在 x 轴（收入）的每个点，我们绘制具有相等或更低值的数据点的百分比。...该函数返回检验统计量和隐含的 p 值。...可以选择任何统计数据并检查其在原始样本中的值如何与其在组标签排列中的分布进行比较。例如使用实验组和对照组之间样本均值的差异作为检验统计。...那么应该如何解释 p 值？这意味着数据中均值的差异大于置换样本中均值差异的 1–0.0560 = 94.4%。 我们可以通过绘制检验统计在排列中的分布与其样本值的分布来可视化。...总结 在这篇文章中，我们看到了很多不同的方法来比较两个或多个分布，无论是在可视化上还是在统计上。这是许多应用程序中的主要问题，尤其是在因果推断中，我们需要使随机化使实验组和对照组尽可能具有可比性。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有观众老爷询问绘制相关性分析网络图中的报错，本节就来解答如何处理这个问题，整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...type = "spearman") : must have >4 observations 报错信息表明rcorr函数在尝试计算Spearman相关性时遇到了问题，原因是数据中的某些变量（列）的观测值数量不足以进行相关性分析...具体来说rcorr 函数要求每个变量至少有5个观测值来计算相关性。...df_cor$P df_cor_r[df_cor_p>0.05|abs(df_cor_r)<0.7] = 0 将邻接矩阵转换为边列表 edge_list % as_tibble...(weight = df.weight) %>% mutate( color = case_when( weight > 0 ~ "#E6956F", weight
没想到已经完成一周了，内容逐渐从单打独斗到了进阶的内容，gan ba dei！ Tidyverse Day！...不可以是多个逻辑值组成的向量 } #if+else的格式 if (){ }else{ } #ifelse的格式 ifelse( , ,) #第一个逗号前是逻辑值 #for的格式 for(){...T ~ "0") 4.隐式循环 碎碎念：这个玩意儿是真好用，但是学了很多遍还是不进脑子 rm(list = ls()) # 1.apply 处理矩阵或数据框 apply(X, MARGIN, FUN,...ggplot2) p = ggplot(pdat,aes(gene,count))+ geom_boxplot(aes(fill = group))+ theme_bw() p TIPS 1.如何看某一列是否有重复值...“ ”转换为NA iris$Species[iris$Species=='']=NA 3.如何删除多余的信息 #这里示例数据中，a$tumor_stage.diagnoses内的数据可能的值有stage
全文并非是对数据整理的实操整理,主要整理在数据整理/清洗中常用的R包介绍 library(tidyr) library(dplyr) library(stringr) library(tibble) 1...,实际参数不能加" " library(dplyr) arrange(test, Sepal.Length) #从小到大排序 arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小排序...pheatmap() 3.条件和循环 3.1 if(){ } 3.1.1 只有if没有else，那么条件是FALSE时就什么都不做 i = -1 if (i<0) print('up') #if()只能有一个逻辑值...character.only = T)) install.packages(g,ask = F,update = F) } 4.隐式循环 4.1 apply()族函数 4.1.1 apply 处理矩阵或数据框...防止在后续代码运行过程中行名丢失 图片 图片 step2 把原来的行名转变为第一列 图片 step3 宽变长 ：test、gene、count数均在一行上（将上图的宽数据变为长数据） 图片 6.2实操代码 6.2.1 如何生成一个
由于一个知识星球的小伙伴急需学习如何从 PDF 文档中提取表格，所以先插这个课，「使用 R 语言处理 netCDF 数据」系列的课程下次再发新的哈。...本课程介绍了如何使用 R 语言从 WHO（世界卫生组织）的官网上下载新冠疫情的每日报告以及如何从这些报告中的表格里面提取数据。...html # 创建 pdf 文件夹 dir.create("pdf") html %>% html_nodes("a") %>% html_attr("href") %>% as_tibble...从 PDF 里面提取表格数据 我选择最新的一个 PDF 做演示：20200523-covid-19-sitrep-124.pdf，下面使用 tabulizer 包进行数据提取，不过这个包依赖于 rJava...", "Days_since_last_reported_case")) %>% mutate(Reporting_Country_Territory_Area = case_when
首先我们从 GitHub 上安装或本地安装这个包： # 从 GitHub 上，需要先安装 devtools 包 devtools::install_github('czxa/ncov') # 本地安装...这样绘图过于粗糙，我们下面还是从数据出发，手工一步步分析疫情数据。...10～99人", "100～999人", "1000～10000人", "> 10000人") ), value = as.character(value), value = case_when...id" = "id")) %>% select(name = name.y) %>% left_join(df$othercountry) %>% mutate( value = case_when..."10～49人", "50～99人", "100～1000人", "> 1000人") ) %>% as.character() ) %>% mutate( value = case_when
arrange(test, Sepal.Length) #将Sepal.LengthSepal.Length这一列从小到大排序 arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小...i =1 if (i>0){ print('+') } else { print("-") } i = 1 ifelse(i>0,"+","-") ifelse(x,yes,no) x:逻辑值或逻辑向量...； yes：逻辑值为TRUE时的返回值 no：逻辑值为FALSE时的返回值 x = rnorm(3) x ifelse(x>0,"+","-") #ifelse()+str_detect(),王炸...("gene",1:3) colnames(exp) = paste0("test",1:6) exp[,1:3] = exp[,1:3]+1 exp library(tidyr) library(tibble...theme_bw() p p + facet_wrap(~gene,scales = "free") 一些函数 # 1.match----- load("matchtest.Rdata") x y ## 如何把
它们允许你避免显式的循环和/或使用 apply() 或 purrr::map 家族函数。...2 3 #> 3 3 但是返回的是列的长度，而不是单独值的长度。... #> 2 2 10 100 #> 3 3 100 1000 注意这里使用了list()——runif()返回多个值...，而mutate()表达式必须返回长度为1的值。...list()意味着我们将得到一个列表列，其中每一行都是一个包含多个值的列表。
二、case_when用法 东哥了解了一下case_when用法，总结了以下几点要点。 对象：case_when属于series对象的方法，dataframe对象无法使用。...参数：只有一个参数caselist，是一个元组构成的列表，元组内包含判断条件和想要替换的值。...如果是可调用对象，那么应用在series上计算然后返回一个布尔类型的数组或者series。另外，可调用对象不得更改输入series数据。...replacement（替换值）：可以是一维数组类对象、标量或者可调用对象。如果是可调用对象，那么应用在series上计算然后返回标量或series。同样的，可调用对象不得更改输入series数据。...替换值：替换值使用了lambda隐函数对输入series计算。 这就是case_when非常灵活的原因，判断条件和替换值既可以是固定的值，也可以是自定义的函数，根据自己的需求随意设置。
# 3个参数# ifelse(x,yes,no)# x:逻辑值或者逻辑向量；yes:逻辑值为T时的返回值；no:逻辑值为F时的返回值# 简单示范i = 1ifelse(i>0,'+','-')## [1...'和'tumor'ifelse(k1,"normal","tumor")## [1] "tumor" "tumor" "tumor" "normal" "normal" "normal"1.4 多个条件...()# 用之前先加载R包dplyrlibrary(dplyr)# 先来个简单的,case_when是按顺序进行判断的i = 0case_when(i>0 ~ "+", # 如果i大于0，就输出"+"...所以不让他以科学计数法显示x = c(0.01,0.001,0.07,0.03,0.00001); x## [1] 0.01000 0.00100 0.07000 0.03000 0.00001# 由于case_when...按顺序进行判断，条件严格的往前写哈# 这个用来看p值比较多case_when(x <= 0.0001 ~ "****", x <= 0.001 ~ "***", x
2.3 if条件语句控制代码运行elseif(F){}啥都不敢if(F){}elese{}#运行else后的{}中的代码2.4 ifelse函数只有3个参数ifelse(x,yes,no)x：逻辑或逻辑值向量...yes：逻辑值T时返回的值no，逻辑值F时返回的值ifelse函数和str_detect()函数连用，王炸炸炸！！！...代码2实现结果和代码1相同2.6 练习library(dplyr)x = c(-1,-1,4,5,2,0)case_when(x>0 ~ "A", x==0 ~ "0",...name")#左边更重要，右边的有的留没有不留right_join(test1,test2,by="name")#右连接full_join(test1,test2,by="name")#左右数据都保留思考题如何挑出...paste0("gene",1:3)colnames(exp) = paste0("test",1:6)exp[,1:3] = exp[,1:3]+1explibrary(tidyr)library(tibble
在这篇文章中，我们将介绍如何挑选您的数据。 除了filter的基础知识外，它还介绍了一些更好的方法，用near（）和between（）挑选数字列，或用正则表达式过滤字符串列。...在这种情况下，我们需要一个函数来评估字符串上的正则表达式并返回布尔值。 每当语句为“TRUE”时，该行将被过滤。...condition2）将返回条件1为真但条件2不为的所有行。 *filter（condition1 | condition2）将返回满足条件1和/或条件2的行。...*filter（xor（condition1，condition2）将返回只满足其中一个条件的所有行，而不是满足两个条件时。 可以组合多个AND，OR和NOT条件。...： *filter_all（）将根据您的进一步说明过滤所有列 *filter_if（）需要一个返回布尔值的函数来指示要过滤的列。
5 5.73 #> 6 2013 1 6 7.15 #> # … with 359 more rows 5.6.3 计数 无论何时进行任何聚合，最好包括count(n())或非缺失值的计数...让我们来看看棒球击球手的平均表现如何与他们击球的次数有关。在这里，使用来自拉赫曼包的数据来计算每个大联盟棒球运动员的击球率（击球次数/尝试次数）。...与x[1]，x[2]和x[length(x)]相似，但是如果该位置不存在，则允许设置默认值（即，您试图从组中获取第3个元素）只有两个元素）。...当您按多个变量分组时，每个概括都会剥离一个分组级别。...5.6.6 取消组合 如果需要删除分组，并返回对未分组数据的操作，使用ungroup()。
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