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OEEL高阶应用——matrixUnit()函数的使用

简介 matrixUnit函数是一种用于创建单位矩阵的函数。单位矩阵，又称为恒等矩阵，是一个对角线上元素全为1，其余元素全为0的方阵。...在数学和计算机科学中，单位矩阵常被用于表示线性变换中的恒等变换，即不改变向量的大小和方向的变换。它也被广泛应用于线性代数、计算机图形学、机器学习和深度学习等领域。...matrixUnit函数的具体实现会依据编程语言和库的不同而有所差异。...在函数内部，通过两个for循环来构建矩阵。外层循环用于遍历行，内层循环用于遍历列。当行与列相等时，就将1添加到矩阵的当前位置；否则，添加0。最后，返回构建好的单位矩阵。...例如，调用matrixUnit(3)将返回一个3×3的单位矩阵： [ [1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1] ] 这就是一个典型的单位矩阵࿰

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scanf函数的实战应用: 实例演示scanf函数在实际应用中的使用方法

在C语言中，scanf函数是一种常用的读取数据的方式，它可以按照我们预期的格式读取数据。为了让scanf函数更高效地工作，我们可以使用格式化字符串来限制输入的数据类型和长度。...scanf函数的返回值表示成功读取的项目数。...因此，我们可以通过检查scanf函数的返回值来确定是否读取成功。如果返回值为0或负数，则说明读取失败。...总之，scanf函数的返回值是一个很有用的指标，可以用来判断读取是否成功，在编写代码时需要注意使用。...总结 总之，scanf函数是C语言中非常常用的函数，其强大的格式化字符串可以帮助我们限制输入的格式，但是，我们在使用scanf函数时也要注意一些细节，如缓存区问题，还要注意scanf函数的返回值，以确定读取是否成功

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EX-函数应用：提取一列中最后单元格的数据

针对在Excel中提取一列中最后单元格的数据问题，根据不同情况，可以用来很多方法来解决。...比如数据从1行开始，且中间没有空行的，可以直接用Offset和Count等函数简单组合得到，但是，数据没有那么规整，公式所得的结果将可能不是你想要的，比如以下这个： 以下分2种情况进行详细说明...： 一、提取最后一个数字 如果仅是提取数字，比较简单，使用lookup函数即可，如下图所示： 公式：=Lookup(9e307,A:A) 二、提取最后一个非空单元格的内容...这种情况下，使用函数写公式一定要注意前后或中间可能出现的空单元格情况，如果使用count等函数来进行计数，将会因为忽视了空白单元格而出错，因此，建议采用公式如下图所示： 数组公式：{=INDEX(A:A...在线M函数快查及系列文章链接（建议收藏在浏览器中）： https://app.powerbi.com/view?

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函数参数与返回值的应用

调用带有参数函数的运行过程： 二、练一练 要求：定义一个函数，完成前2个数完成加法运算，然后对第3个数，进行减法；然后调用这个函数 使用def定义函数，要注意有3个参数 调用的时候，这个函数定义时有几个参数...，只有调用者拥有了这个返回值，才能够根据当前的温度做适当的调整 综上所述： 所谓“返回值”，就是程序中函数完成一件事情后，最后给调用者的结果 使用返回值的前提需求就是函数调用者想要在函数外使用计算结果...二、带有返回值的函数 想要在函数中把结果返回给调用者，需要在函数中使用return 如下示例: def add2num(a, b): c = a+b return c # return...，最后儿子给你冰淇淋时，你一定是从儿子手中接过来 对么，程序也是如此，如果一个函数返回了一个数据，那么想要用这个数据，那么就需要保存 保存函数的返回值示例如下: #定义函数 def add2num(a,...b): return a+b #调用函数，顺便保存函数的返回值 result = add2num(100,98) #因为result已经保存了add2num的返回值，所以接下来就可以使用了

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工业应用中如何选取合适的损失函数（MAE、MSE、Huber）-Pytorch版

来源：计算机视觉与机器学习作者丨小可乐大魔王@知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/378822530本文约2800字，建议阅读5分钟文章总结了如何针对应用场景选择合适损失函数、...损失函数有许多不同的类型，根据具体模型和应用场景需要选择不同的损失函数，如何选择模型的损失函数，是作为算法工程师实践应用中最基础也是最关键的能力之一。...最近在学习pytorch的时候，参考了很多说明文档和优秀贴文，总结了如何针对应用场景选择合适损失函数、对比不同损失函数的优缺点及相关pytorch代码，用作学习记录，方便自己回顾。...= True，那么 loss 返回的是标量 如果 size_average = True，返回 loss.mean(); 如果 size_average = True，返回 loss.sum(); 为了更好地理解损失函数的定义以下代码部分将这两个参数均设置为...print(input); print(target); print(loss)print(input.size(), target.size(), loss.size()) 代码结果： 总结：工业应用中如何选择合适的损失函数

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盘点一道使用pandas.groupby函数实战的应用题目

一、前言 前几天Python青铜群有个叫【假装新手】的粉丝问了一个数据分析的问题，这里拿出来给大家分享下。...一开始以为只是一个简单的去重问题而已，【编程数学钟老师】大佬提出使用set函数，后来有粉丝发现其实没有想的这么简单。目前粉丝就需要编号，然后把重复的编号删除，但是需要保留前边的审批意见。...这么来看，使用set集合的办不到了。 二、实现过程 这里给出两个解决方法，一起来看看吧。...方法一 这个方法来自【（这是月亮的背面）】大佬提供的方法，使用pandas中的groupby函数巧妙解决，非常奈斯！...这篇文章基于粉丝提问，在实际工作中运用Python工具实现了数据批量分组的问题，在实现过程中，巧妙的运用了pandas.groupby()函数，顺利的帮助粉丝解决了问题，加深了对该函数的认识。

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iOS学习——如何在mac上获取开发使用的模拟器的资源以及模拟器中每个应用的应用沙盒

如题，本文主要研究如何在mac上获取开发使用的模拟器的资源以及模拟器中每个应用的应用沙盒。...做过安卓开发的小伙伴肯定很方便就能像打开资源管理器一样查看我们写到手机本地或应用中的各种资源，但是在iOS开发中，在真机上还可以通过一些软件工具 iExplorer 等查看手机上的资源，但是如果你在开发过程中经常使用...xcode自带的模拟器进行调试，这是你要查看模拟器中相关应用的数据则显得无能为力。。。 　　...下面两张图第一张是模拟器上的资源文件夹式的资源库，第二张是模拟器中某个应用App对应的应用沙盒（其实就是该应用对应的文件系统目录）。 　　...最后，我们需要找到该模拟器下每个app的应用沙盒，即最上面图2的文件夹。

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tidyverse：R语言中相当于python中pandas+matplotlib的存在

出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。...install.packages("tidyverse") #安装包 关联的包比较多，耐心等待一会儿 library(tidyverse) #使用前，记得载入包 以下讲：readr（读）、tibble...，是弱类型的，同时与data.frame有相同的语法，使用起来更方便。...——将左侧的值应用到右侧数据data位置 管道函数在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读！...tidyr包的下述四个函数用法 5.1 宽数据转为长数据：gather （excel透视表反向操作） 5.2 长数据转为宽数据：spread （excel透视表功能） 5.3 多列合并为一列：unit

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

我们可以使用tidyverse 系统来操作，其中包括了magrittr 包，readr 包，dplyr 包和 tidyr 包等。...，再转换回长列表，比如： 这个数据的问题是 x, y 应该放在两列中却合并成一个了，2018 和 2019 应该放在一列中却分成了两列。...2.10 表格的拆分与合并 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。...nest 和 unnest 函数，可以将子数据框保存在 tibble 中，可以将保存在 tibble 中的子数据框合并为一个大数据 框。...实际上，tibble 允许存在数据类型是列表 (list) 的列，子数据框就是以列表数据类型保存在 tibble 的一列中的。

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「R」用purrr实现迭代

接下来我们将学习和使用purrr包，它提供的函数可以替代很多常见的for循环应用。R基础包中的apply应用函数族也可以完成类似的任务，但purrr包的函数更一致，也更容易学习。...每种类型的输出都有一个相应的函数： map()用于输出列表 map_lgl()用于输出逻辑型向量 map_dbl()用于输出双精度型向量 map_chr()用于输出字符型向量 每个函数都使用一个向量（注意列表可以作为递归向量看待...）作为输入，并对向量的每个元素应用一个函数，然后返回和输入向量同样长度的一个新向量。...第2个参数是列表的一个列表，给出了要传给各个函数的不同参数。随后的参数要传给每个函数。...reduce()函数使用一个“二元函数”（即两个基本输入），将其不断应用于一个列表，直到最后只剩下一个元素。

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R数据科学-2（tidyr）

R数据科学-2 是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。...“ tidyr”包含用于更改数据集的形状（旋转）和层次结构（嵌套和“取消嵌套”），将深度嵌套的列表转换为矩形数据框（“矩形”）以及从字符串列中提取值的工具。...image.png 宽数据转成长数据，这里使用gather函数，gathe函数涉及三个参数 gather("key", "value", x, y, z) library(tidyverse) # creat...spread函数，spread函数涉及2个参数 df %>% spread(key, value) image.png 重复列变量 有时候会碰到，需要新增一列是重复该变量的多少次，如上述例子中，...上海id=1的有2个，然后重复shanghai2次，5次，3次，形成新增一列。

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Tidyverse|tidyr数据重塑之gather，spread（长数据宽数据转化）

R-tidyr主要有以下几大功能： gather—宽数据转为长数据； spread—长数据转为宽数据； unit—多列合并为一列； separate—将一列分离为多列 unit和separate可参考Tidyverse...一 载入R包，数据 library(tidyverse) #library(tidyr) #使用mtcars内置数据集 data(mtcars) head(mtcars) ?...二 宽数据转为长数据 使用gather函数：gather(data, key, value, … , na.rm = FALSE, convert = FALSE) 其中 data：为待转换的宽数据 key...三 长数据转为宽数据 使用spread函数：spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE) data：待转换的长数据...这实际将原来gather后的结果还原为gather前, 结果与mtcars一样，只是各列的相互位置稍有调整。 参考资料： Working_in_the_Tidyverse

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Tidyverse|数据列的分分合合，一分多，多合一

一 载入数据 R包 使用TCGA下载的数据，仅使用以下几行几列， 作为示例 library(tidyverse) data <- read.csv("separate.csv",header = TRUE...第一列的ID，和人为添加的ID2，名称不规则，我们只需要前面的基因名。...二 合久可分-一列拆多列 使用separate函数， 将“指定”分隔符出现的位置一列分成多列 2.1 默认，不指定分隔符 data %>% separate(ID, into = c("Gene",...可参考：盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select，玩转列操作 Tips： 1）数据分列可以先默认试一下，如2.1所示 2）使用R的帮助，一定！...三 分久必合-多列合一列 使用unite函数， 可将多列按照“指定”分隔符合并为一列 data %>% unite(ID_new, ID:ID2, sep = "_") %>% head() ?

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tidyverse

背景 Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr...《R 数据科学》电子书：https://r4ds.had.co.nz/ tidyverse 包重构了 R 语言处理数据的语法，比默认的 R 函数更加方便，相当于一套新的语法，使用起来更加方便...tidyr 之前的版本主要包含以下几个重要函数： gather：宽数据变成长数据； spread：长数据变成宽数据； unite：将多列按指定分隔符合并为一列...所谓“整洁数据”，根据 Hadley Wickham 对整洁数据的专门研究，其定义如下： 1. 每个变量构成一列； 2. 每项观察构成一行； 3....二、tidyr 使用案例 library(tidyverse) library(tidyr) tdata <- mtcars[1:10,1:3] tdata gather(tdata) tdata <-

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数据处理的R包

），然后应用（Apply）某些处理函数，最后将结果重新组合（Combine）成所需的格式返回，简单描述为：Split - Apply - Combine。...参数注释： data：函数处理的列表； fun：应用到每行的函数 > x = list(a=c(1:3,letters[1:3])) > x $a [1] "1" "2" "3" "a" "b" "c"...参数注释： data：函数处理的数据，矩阵或者数据框 fun：应用到每行的函数 progress：是否显示进度条，可以设置为 text parallel：是否使用并行 > # 双参数 > f <- function...tidyr包主要涉及：gather（宽数据转为长数据），spread（长数据转为宽数据），separate（多列合并为一列）和unite（将一列分离为多列） （1）gather 使用gather()函数实现宽表转长表...（3）unite tidyr包中提供了unite函数，可以将列，变量以某种形式合并为一列，一个变量 unite语法如下： unite(data, col, sep = "_", remove = TRUE

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基因表达差异分析前的准备工作

回顾 单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵 学习目标 了解R言语使用的各种数据类型和数据结构 在R中使用函数并了解如何获取有关参数的帮助 使用dplyr包中的管道...加载库并读入数据，同时并思考以下问题 加载tidyverse 库 使用read.csv()读取所下载的文件并保存为counts object/variable 函数的语法是什么？...为每列创建vectors/factors(提示：您可以键入每个vectors/factors，如果您希望更快速的创建，可以尝试使用rep()函数) 将它们放到一个数据框中，这个数据框命名为meta 使用...meta数据框，执行以下练习(问题之间不是相互依赖)： 使用[]仅返回genotype和sex列 使用[]返回样本1、7和8的genotype值 用于filter()返回基因型为WT的样本的所有数据 使用...让我们使用ggplot2来探索基于基因型的Myc基因表达的差异。 使用theme_minimal()为KO和WT样本绘制Myc表达式的箱线图，并为绘图指定新的轴名和居中的标题。

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从Tidyverse学起！

有些类似于先认识编程，再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。...那么，tidyverse就提供了一个很好的学习思路（tidyverse first），让我们先忽略编程这道大关，其理念是一开始不谈向量、矩阵、数据框、因子、流程控制等概念，直接从数据的操纵入手，让初学者在最短时间内学会数据的处理与可视化应用...同时也出了一本《R for Data Science》，这本书里面也详细介绍了tidyverse的使用方法，这本书的电子版获取方式见本文末尾。...(处理因子问题) tidyverse的安装也很简单，在R中输入以下命令： #安装包 install.packages("tidyverse") #使用前，记得载入包 library(tidyverse...总结 初学者从tidyverse 入门是一个不错的使用R的切入方式，它提供了一整套data science的工具，而且还特别好用。

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