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如何在矩阵的行上显示“其他”【4】看得见与看不见，看上去看不见但还是能看得见，看上去看不见也真的看不见

按照惯例，先上链接： 往期推荐 如何在矩阵的行上显示“其他”【1】 如何在矩阵的行上显示“其他”【2】 如何在矩阵的行上显示“其他”【3】切片器动态筛选的猫腻 引子 正常情况下，我们所见的表或者矩阵...，都是这样的（销售额是度量值）： 子类别是列，销售额是度量值聚合sum求和，子类别不会有重复值。...正文开始 上一篇文章中我们已经实现了这个效果： 当年度切片器变换筛选时，子类别中显示的种类和顺序是不相同的，但不变的是： ①others永远显示在最后一行 ②显示的10个子类别按照sales或sales...历史数据中只有2016-2019年，我们可以在不同的年份对应的子类别上分别加上不同数量的空格，这样，在[子类别3]这一列中，就不会有重复值了，也就是说在对[子类别3]进行“按列排序”选择[sales.oneyear.rankx2...） 正如我在这篇文章中所采用的思想： Power BI巧用“空白度量值”，解决诸多复杂的问题 将某一列的宽度缩小到最小，可以实现假装“隐藏”，仿佛这一列不存在一样： 但是，一定不能让报告使用者点击其他列排序

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pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法，如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算，使得我们可以在很短的时间内处理整份数据。...Series当中的排序方法有两个，一个是sort_index，顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values，根据Series中的值来排序。...我们通过by参数传入我们希望排序参照的列，可以是一列也可以是多列。 ?...首先是sum，我们可以使用sum来对DataFrame进行求和，如果不传任何参数，默认是对每一行进行求和。 ? 除了sum之外，另一个常用的就是mean，可以针对一行或者是一列求平均。 ?...另一个我个人觉得很好用的方法是descirbe，可以返回DataFrame当中的整体信息。比如每一列的均值、样本数量、标准差、最小值、最大值等等。

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pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法，如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算，使得我们可以在很短的时间内处理整份数据。...Series当中的排序方法有两个，一个是sort_index，顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values，根据Series中的值来排序。...我们通过by参数传入我们希望排序参照的列，可以是一列也可以是多列。...首先是sum，我们可以使用sum来对DataFrame进行求和，如果不传任何参数，默认是对每一行进行求和。 除了sum之外，另一个常用的就是mean，可以针对一行或者是一列求平均。...另一个我个人觉得很好用的方法是descirbe，可以返回DataFrame当中的整体信息。比如每一列的均值、样本数量、标准差、最小值、最大值等等。

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什么是语义分割_词法分析语法分析语义分析

②矩阵每一行数字求和的值，其含义：真实值中，真实情况下属于该行对应类别的数目！...如：第一行，5+1=6，表示真实情况狗有6只. ③矩阵每一列数字求和的值，其含义：预测值中，预测为该列对应类别的数目！...如：第一列，5+0=5，表示模型预测为狗的数目有5只；第二列，1+4=5，表示模型预测为猫的数目有5只（预测有对有错，对4只，错1只） 现小小总结一下这3个小点： 口诀：对角全为对，横看是真实，竖看是预测...解释：混淆矩阵对角元素全是预测正确的，数字的值表示各类别预测正确的数目；横（行）的数字求和，表示某类别真实值的个数，竖（列）的数字求和，表示模型预测为该类别的个数！...2的像素点被错误地预测为类别1； ②绿色表格的每一行求和得到的数字的含义是真实标签中属于某一类别的所有像素点数目，拿第一行为例，3+0+0=3，即真实属于类别0的像素点一共3个； ③绿色表格的每一列求和得到的数字的含义是预测为某一类别的所有像素点数目

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【涨姿势】统计名词和数据挖掘术语大盘点

如相互关联着的两变量，一个增大另一个也随之增大，一个减小另一个也随之减小，变化方向一致是正相关。如相互关联着的两变量，一个增大另一个反而减小，变化方向相反是负相关。...，另一列是连续变量的数据。...如语文基础知识水平可测验加以测量但学生的课文朗读水平却只能根据若干准则由老师给予大体的评估。...点双列相关适用于双变量数据中，有一列数据是连续变量数据，如体重、身高以及许多测验与考试的分数；另一列数据是二分类的称名变量数据，如性别 【原始分数；原始分数的意义必须要跟一定的参照物（系统）作比较，...一个分数的百分等级，就是该分数在所属分数组中，取值比它小的分数个数占该分数组总个数的百分数。百分等级值只有可比性而无可加性，不能累加求和与进一步求平均；这是百分等级常模的一个局限所在。

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R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化|附代码数据

其中，均值是表示收益的期望值，方差则是衡量投资组合的风险。在MV Efficient Portfolio模型中，投资者可以根据自身的风险承受能力和预期收益，选择最优的投资组合。...X = na.omit(X)删除X中包含缺失值的行。...exr = apply(ex, 2, sum)exr对ex的每一列求和，得到预期收益率的向量exr。以上包含了读取数据、投资组合分析的过程。...最后，根据随机选择的列索引，创建一个时间序列对象X，其中包含了X0数据集的选定列。...对ex的每一列求和，得到预期收益率的向量exr。pt = 1:30 创建一个长度为30的向量pt，用于表示横轴上的日期。

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R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化

其中，均值是表示收益的期望值，方差则是衡量投资组合的风险。 在MV Efficient Portfolio模型中，投资者可以根据自身的风险承受能力和预期收益，选择最优的投资组合。...X = na.omit(X) 删除X中包含缺失值的行。...exr = apply(ex, 2, sum) exr 对ex的每一列求和，得到预期收益率的向量exr。 以上包含了读取数据、投资组合分析的过程。...最后，根据随机选择的列索引，创建一个时间序列对象X，其中包含了X0数据集的选定列。...对ex的每一列求和，得到预期收益率的向量exr。 pt = 1:30 创建一个长度为30的向量pt，用于表示横轴上的日期。

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整理了25个Pandas实用技巧

你将会注意到有些值是缺失的。 为了找出每一列中有多少值是缺失的，你可以使用isna()函数，然后再使用sum(): ?...类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。 ? 如果你想要舍弃那些包含了缺失值的列，你可以使用dropna()函数： ?...一个字符串划分成多列 我们先创建另一个新的示例DataFrame: ? 如果我们需要将“name”这一列划分为三个独立的列，用来表示first, middle, last name呢？...这个结果展示了每一对类别变量组合后的记录总数。 连续数据转类别数据 让我们来看一下Titanic数据集中的Age那一列： ? 它现在是连续性数据，但是如果我们想要将它转变成类别数据呢？...我们可以通过链式调用函数来应用更多的格式化： ? 我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。 这里有另一个DataFrame格式化的例子： ?

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整理了25个Pandas实用技巧（下）

类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。...一个字符串划分成多列 我们先创建另一个新的示例DataFrame: 如果我们需要将“name”这一列划分为三个独立的列，用来表示first, middle, last name呢？...连续数据转类别数据 让我们来看一下Titanic数据集中的Age那一列： 它现在是连续性数据，但是如果我们想要将它转变成类别数据呢？...注意到，该数据类型为类别变量，该类别变量自动排好序了（有序的类别变量）。 Style a DataFrame 上一个技巧在你想要修改整个jupyter notebook中的显示会很有用。...我们可以通过链式调用函数来应用更多的格式化： 我们现在隐藏了索引，将Close列中的最小值高亮成红色，将Close列中的最大值高亮成浅绿色。

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按部就班的吴恩达机器学习网课用于讨论（14）

表示没有看过，对应的r=0。其它表示在图中给出。从常识上看，电影列表中前三个为爱情片，后两个为动作片，这为评分预测提供了线索。...可以进行针对每个用户将电影分类，求得该用户对某类电影的平均评分，作为评价，如第一列中？为5，第二列为4.5。 ?...基于内容的推荐系统 假设使用x手动设置了每个电影中的，爱情片成分和动作片成分，并添加偏置项1，则x为三行一列的向量。 ? 假定已经针对每个用户，学习到了一个theta，theta的大小是和x相同的。...如第一行，当x为[1,1,0]列向量，通过thetaT*x，求得的结果和第一行的实际值相同，则该x为应该求得的x。 ?...具体的方法和求theta相同，只是如下图中，第一行是根据不同用户同一电影，加上正则项，得x。 第二行求和过程中是所有电影的误差求和。

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商业数据分析从入门到入职（3）Excel进阶应用

比如对于公式=PI()*A@^2： 组成部分包括： 函数 如PI()函数返回pi值3.14159…。 引用 如A2返回单元格A2中的值。 常量 直接输入到公式中的数字或文本值，例如2。...对一列根据条件进行不同赋值，如下： ?...还可以进行混合引用，即位置的行和列中只有一个改变，另一个不改变，不改变的用$修饰。 如下： ? 显然，通过混合引用实现了打印九九乘法表。 函数基本用法如下： ?...SUMIF 和COUNTIF类似，SUMIF是根据条件进行求和的，简单使用如下： 待求和数据所在的列和条件所在的列不是同一列时，稍微复杂一点，如下： 显然，此时需要传递3个参数，才能求和。...还可以根据多个条件进行求和，有多种方式，一种方式是增加辅助列拼接两个条件，再进行求和，如下： 可以看到，计算出来的结果是依赖于辅助列的，如果删除或修改辅助列，结果也会发生变化。

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多层感知器神经网络速成课

我们希望保持网络中的权重是可取的，此时我们可以使用正则化技术。 激活 对加权输入求和，并通过一个激活函数（有时称为传递函数）。 激活函数是求和后的加权输入与神经元输出的简单映射。...通常神经网络是用一个可见层绘制的，其中每个输入值或数据集中的一列对应一个神经元。这些则不是如上所述的神经元，它们只是将输入值传递给下一层。...这是为每个类别值添加一个新列（在男性和女性的情况下共添加两列），并且每行根据具体的类别值来添加 0 或 1。 对于不止一个类别的分类问题，可以在输出变量上使用相同的一位有效编码。...这将从单个列创建一个二进制向量，它可以很容易地与网络输出层中神经元的输出进行直接比较，并且如上所述为每个类输出一个值。 神经网络要求以一致的方式对输入进行缩放（Scale）。...您可以将其重新调整到 0 和 1 的范围，这样的操作也被称为标准化。另一个主流的标准化技术是，使每个列的分布的均值为 0，标准差为 1。 缩放同样适用于图像像素数据。

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在线Excel的计算函数引入方法有哪些？提升工作效率的技巧分享！

基本函数 Excel中包含450个基本原生函数：比如常见的求和、求差函数，取最大值和最小值函数等。由于篇幅原因，原生函数的详细解释可以看这里。...、一列值或行值和列值的组合。...如何在Excel中引入数组公式和动态数组： 数组公式的引入 动态数组的引入 2.Filter函数的引入（FILTER函数可以根据定义的条件过滤一系列数据） FILTER函数基于布尔数组来过滤数组。...，为false或省略时返回所有的唯一值 6.SORTBY函数 SORTBY函数根据相应区域或数组中的值对区域或数组的内容进行排序。...该LAMBDA需要一个单一的参数。 row 阵列中的一行。 7. BYCOL函数 将LAMBDA应用于每一列，并返回结果的数组。例如，如果原始数组是3列2行，返回的数组是3列1行。

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Python中应用决策树算法预测客户等级

显然这是一个多分类问题，且这一列的数据类型为int64（整形），没有缺失值，所以不需要对该列进行缺失值处理。...可以发现这一列是数值型，且没有空值，无需处理，可直接入模。...可以发现这一列同样是数值型，且没有空值，无需处理，可直接入模。...首先找出受教育程度的所有类别(本例中是五种),把这五种受教育程度每一个都当成一列，如果顾客受教育程度是该种类别的就标记为1，否则标记为0。 ?...cross_val_score表示对自变量X和因变量y采用clf对应的算法，进行交叉验证。每一次都有一列真实值和预测值，两者进行对比算出这次训练的得分，依次保存到scores中。

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使用R或者Python编程语言完成Excel的基础操作

以下是一些其他的操作： 数据分析工具 数据透视表：对大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图：将数据透视表的数据以图表形式展示。 条件格式 数据条：根据单元格的值显示条形图。...色阶：根据单元格的值变化显示颜色的深浅。 图标集：在单元格中显示图标，以直观地表示数据的大小。 公式和函数 数组公式：对一系列数据进行复杂的计算。...图表 插入图表：根据数据快速创建各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等。 自定义图表：调整图表样式、布局、图例等。 文本处理 文本分列：将一列数据根据分隔符分成多列。...以下是一些基础操作在R中的实现方式，以及一个实战案例。...在Python编程语言中 处理表格数据通常使用Pandas库，它提供了非常强大的数据结构和数据分析工具。以下是如何在Python中使用Pandas完成类似于R语言中的操作，以及一个实战案例。

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技巧：Excel用得好，天天没烦恼

用 “Alt + =” Excel的函数功能非常强悍，求和应该是最常用到的函数之一了。只需要连续按下快捷键“alt”和“=”就可以求出一列数字的和。 ? 2....当你想快速插入一列时，键入Ctrl + Shift + ‘=' （Shift + ‘='其实就是+号啦）就能在你所选中那列的左边插入一列，而Ctrl + ‘-‘（减号）就能删除你所选中的一列。 7....IF函数 If函数的意思就是“如果”啦，如果满足某个条件，就返回一个值，如果不满足，就返回另一个。...SUMIF 函数 Sum的意思是“加和”，再加上“IF”，意思就是对范围中符合指定条件的值求和。 例如，假设在含有数字的某一列中，需要对大于 1000000 的数值求和。 请使用以下公式： 4....而 match(a,r,t)是一个匹配函数，t为0时，返回区域r内与a值精确匹配的单元格顺序位置；t为1时返回区域r内与a值最接近的单元格顺序位置（汉字通常按拼音字母比较，数字按值比较，数值符号按位值比较

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基础知识 | R语言数据管理之变量创建

R语言数据管理之变量 在做任何数据分析的第一步，是根据个人需求创建数据集，存储数据的结构是多样的，包括向量，矩阵、数据框、因子以及列表等。...其实，以上几个R语言的独特术语，在C++中也会经常用到，导致很多人都会误认为自己很熟悉了（特别是小编），然而在实际的应用中，却经常出现错误。...67,87,45,25,18,96) > mydata<-data.frame(PatientID,Data,Age,Gender,City,Pr1,Pr2,Pr3,Pr4,Pr5,S1,S2) #在数据框中添加一列...可以理解为将数据框中个别错误值进行修正，或者将一列或者一行的连续性的变量修改为一组类别值等。...，学R的初衷就是为了绘制实验过程产生的数据图，然而随着深度学习，会发现，R语言的数据分析也很重要，常常在绘制图形的过程中，因为数据框存在格式不统一，字符或者缺失值等原因导致绘图失败。

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数据处理：离散型变量编码及效果分析

，就是把所有的相同类别的特征编码成同一个值，例如女=0，男=1，狗狗=2，所以最后编码的特征值是在[0, n-1]之间的整数。...对于一列有N种取值的特征，Onehot方法会创建出对应的N列特征，其中每列代表该样本是否为该特征的某一种取值。因为生成的每一列有值的都是1，所以这个方法起名为Onehot特征。...Dummy特征也是一样，只是少了一列，因为第N列可以看做是前N-1列的线性组合。但是在离散特征的特征值过多的时候不宜使用，因为会导致生成特征的数量太多且过于稀疏。 3....其中 n 代表的是该某个特征取值的个数，n+代表某个特征取值下正Label的个数，mdl为一个最小阈值，样本数量小于此值的特征类别将被忽略，prior是Label的均值。...其中y+代表所有正Label的个数，m是一个调参的参数，m越大过拟合的程度就会越小，同洋的在处理连续值时n+可以换成label的求和，y+换成所有label的求和。 8.

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