摘自数学建模清风课程 %% Matlab基本的小常识 % (1)在每一行的语句后面加上分号(一定要是英文的哦;中文的长这个样子;)表示不显示运行结果 a = 3; a = 5 % (2)多行注释:选中要注释的若干语句,快捷键Ctrl+R % a = 3; % a = 5 % (3)取消注释:选中要取消注释的语句,快捷键Ctrl+T % 我想要取消注释下面这行 % 还有这一行 % clear可以清楚工作区的所有变量 clear % clc可以清除命令行窗口中的所有文本,让屏幕变得干净 clc % 所
本文介绍了R语言中各种数据类型常见运算的函数,包括向量运算、矩阵运算、以及一般函数的运算。此外,还介绍了apply函数的用法,用于对各行各列进行运算。
作为数据分析师,有时候我们拿到的数据可能有成百上千行或者成百上千列,如果我们想要选中这成百上千数据中的一部分进行处理,常规的方法是拖动鼠标进行框选,但对于数据量大的情况这种方法不一定好,这时候就该Excel快捷键出马了。
Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
前言 上一篇我们介绍了 Octave 的一些基本情况,大家对 Octave 应该已经有了一个基本的了解,我相信看这篇文章的朋友已经在自己的电脑中安装好 Ocatve 了。矩阵的操作是 Octave 的一大特色。这一节,我将讲述 Octave 对于矩阵的一些操作,希望大家在看文章的过程中可以跟着一起敲一下代码,加深一下印象。 矩阵的生成 Octave 中,我们用一个中括号来表示一个矩阵,用分号来分隔每一行,即使在输入的时候不在同一行就像下面这样: >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A =
读书笔记(十) %% 矩阵的操作 format short A = magic(3) %产生三阶幻方矩阵 sum(A) %对列求和 sum(A')' %对行求和 sum(diag(A)) %对主对角线求和 sum(diag(flipud(A))) %对副对角线求和 sum(1:9)/3 %第一项到第九项和的三分之一 for k = 0:3 rot90(A,k) %将A逆时针旋转k个90度 rot90(A',k) %
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数,通过使用apply函数,我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是,由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的,所以apply函数族一直是使用者玩不转一类核心函数。
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
目前推荐系统中用的最多的就是矩阵分解方法,在Netflix Prize推荐系统大赛中取得突出效果。以用户-项目评分矩阵为例,矩阵分解就是预测出评分矩阵中的缺失值,然后根据预测值以某种方式向用户推荐。今天以“用户-项目评分矩阵R(M×N)”说明矩阵分解方式的原理以及python实现。
重塑 (reshape) 和打平 (ravel, flatten) 这两个操作仅仅只改变数组的维度
这个功能很简单也很常用,但是不加注意还是容易写错,比如只对每一行的前两个元素求和:
如下是一个电影评分系统。某个用户没有看过某电影时,通过得到预测评分来判断是否推荐该电影给该用户。
由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解,相信书中不懂的地方,你都可以在这里找打答案,建议配合书阅读本文
线性代数,基础知识,温故知新。 定义 向量: 向量默认为列向量: image.png 矩阵 \mathbf{X} \in \mathbb{R}^{m \times n},表示为: image.png 范数 向量范数 1-范数 各个元素的绝对值之和 image.png 2-范数 每个元素的平方和再开平方根 image.png p-范数 image.png 其中正整数p≥1,并且有 \lim _{p \rightarrow \infty}\|X\|_{p}=\m
哈喽,我是学习生物信息学的阿榜!非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记,将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误,欢迎指正。让我们一起加油,一起学习进步鸭🦆一、apply()隐式循环apply() 函数是一种隐式循环函数,可以在矩阵、数组、数据框等对象上进行操作。它的基本语法如下:apply(X, MARGIN, FUN, ...):对X的每一个维度(1对行、2对列)进行FUN函数操作X :需要操作的对象; MARGIN: X 的哪个维度需要进行循环操作,1是行、2是列;FUN
R 语言在统计分析方面起了很大的作用,并且其开开放性更是促进了大量分析R包的出现。今天我们就不一一去列举相关的R包,而是总结一下R语言自带的统计学函数。 一、统计学数据的生成函数: norm 正态分布 f F分布 unif 均匀分布 cauchy 柯西分布 binom 二项分布 geom 几何分布 diag 对角阵 二、基础的运算函数 abs 绝对值 sqrt 平方根 exp e^x次方 log 自然对数 log2,log10 其他对数 sin,cos,tan 三角函数 sinh,cosh,tanh 双曲
在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表,之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。
1、merge(a,b),纯粹地把两个数据集合在一起,没有沟通a、b数据集的by,这样出现的数据很多,相当于a*b条数据;
ndarray的创建可以使用多种创建函数,如下所示,只展示几种常见的创建方法,代码如下所示:
在 MATLAB中,根据元素在数组中的位置(索引)访问数组元素的方法主要有三种:按位置索引、线性索引和逻辑索引。
corr()函数默认计算的是两个变量之间的皮尔逊相关系数。该系数用于描述两个变量间线性相关性的强弱,取值范围为[-1,1]。系数为正值表示存在正相关性,为负值表示存在负相关性,为0表示不存在线性相关性。系数的绝对值越大,说明相关性越强。- 上表中第1行第2列的数值0.982321,表示的就是年销售额与年广告费投入额的皮尔逊相关系数,其余单元格中数值的含义依此类推。需要说明的是,上表中从左上角至右下角的对角线上的数值都为1,这个1其实没有什么实际意义,因为它表示的是变量自身与自身的皮尔逊相关系数,自然是1。- 从上表可以看到,年销售额与年广告费投入额、成本费用之间的皮尔逊相关系数均接近1,而与管理费用之间的皮尔逊相关系数接近0,说明年销售额与年广告费投入额、成本费用之间均存在较强的线性正相关性,而与管理费用之间基本不存在线性相关性。前面通过直接观察法得出的结论是比较准确的。- 第2行代码中的read_excel()是pandas模块中的函数,用于读取工作簿数据。3.5.2节曾简单介绍过这个函数,这里再详细介绍一下它的语法格式和常用参数的含义。- read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None)
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实际工程中发现,Python做for循环非常缓慢,因此转换成numpy再找效率高很多。numpy中有两种方式可以找最大值(最小值同理)的位置。
本文将介绍一种用于分类问题的后处理技巧(Trick),出自EMNLP 2021 Findings的一篇论文《When in Doubt: Improving Classification Performance with Alternating Normalization》。经过实测,CAN(Classification with Alternating Normalization)确实多数情况下能提升多分类问题的效果(CV、NLP通用),而且几乎没有增加预测成本,因为它仅仅只是对预测结果的重新归一化操作
首先,两个矩阵要是想相乘需要满足,第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数 满足的话就可以相乘得到新的矩阵了
今天小编来介绍一下如何用Python来操作Excel文件,当中需要用到的模块叫做openpyxl,其中我们会涉及到一些基本常规的操作,例如有
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能,R语言与Python作为优秀的数据分析工具,在数值型数据的描述,类别型变量的交叉分析方面,提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯,按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言: 描述性统计:(针对数值型) library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
这节我们将会讲解R语言基础的最后一节,数据的计算,包含了一些简单的统计数字特征和简单的四则运算,逻辑运算等等,也涉及到了矩阵方面的知识,由于数字特征,矩阵是高等数学的知识,所以这里会简单的介绍一下这些知识的数学背景,尽力的让各位知其然,也要知起所以然,如果我有讲解不清楚的,各位可以去翻翻相应的书籍,尽量弄懂这些知识,对于以后的数据分析有很大的帮助,因为许多模型都是需要这些基础知识的,几乎是到处要用.废话不多说,我首先来简单说明其数学含义,然后再用R来实现一次,这些函数语法都很简单,主要是理解数学含义
管道符 | 前面的输出作为后面的输入 grep 可以理解为正则表达式 grep [参数] 文件名 -c 打印符合要求的行数 -v 打印不符合要求的行 -n 在输出符合要求的行的同时连同行号一起输出 -i 忽略大小写 [0-9] ^ grep -c 'root' /etc/passwd grep -nv 'root' /etc/passwd grep '[0-9]' 文件名 grep '^#' -v test.py yhq@yhq-virtual-machine:~$ gr
简介:Epplus是一个使用Open Office XML(Xlsx)文件格式,能读写Excel 2007/2010文件的开源组件
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在数据分析过程中,不同的软件通常对数据格式有一定的要求,例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据,而SPSS软件经常使用宽格式数据。平时数据分析的时候,无法保证导入的数据一定是什么格式,因此需要了解长宽格式数据之间如何相互转换。
办公软件看似简单,其实花样很多,尤其Excel表格。真心后悔当初大学没好好学计算机,只顾着用电脑玩LOL,看美国大片,工作后才知道office的重要性,不夸张的说,只要玩转了office在哪个城市都不会失业。
语义分割是像素级别的分类,其常用评价指标: 像素准确率(Pixel Accuracy,PA)、 类别像素准确率(Class Pixel Accuray,CPA)、 类别平均像素准确率(Mean Pixel Accuracy,MPA)、 交并比(Intersection over Union,IoU)、 平均交并比(Mean Intersection over Union,MIoU), 其计算都是建立在混淆矩阵(Confusion Matrix)的基础上。因此,了解基本的混淆矩阵知识对理解上述5个常用评价指标是很有益处的!
循环 目标 程序的三大流程 while 循环基本使用 break 和 continue while 循环嵌套 01. 程序的三大流程 在程序开发中,一共有三种流程方式: 顺序 —— 从上向下,顺
循环 目标 程序的三大流程 while 循环基本使用 break 和 continue while 循环嵌套 01. 程序的三大流程 在程序开发中,一共有三种流程方式: 顺序 —— 从上向下,顺序执
注意,后面两列都是度量值。理论上不会同时显示两个名称为“器具”的行,也不会同时出现三把“椅子”,且对应着不同的聚合值。
Microsoft Excel 是微软为 Windows、macOS、Android 和 iOS 开发的电子表格软件,可以用来制作电子表格、完成许多复杂的数据运算,进行数据的分析和预测,并且具有强大的制作图表的功能。由于 Excel 具有十分友好的人机界面和强大的计算功能,它已成为国内外广大用户管理公司和个人财务、统计数据、绘制各种专业化表格的得力助手。允许用户自定义界面的电子制表软件包括字体、文字属性和单元格格式,它还引进了智能重算的功能,当单元格数据变动时,只有与之相关的数据才会更新,荒岛本次带来九十九个 Excel 技巧,提高您的办公效率。
会员价值度用来评估用户的价值情况,是区分会员价值的重要模型和参考依据,也是衡量不同营销效果的关键指标。
填写准则层判断矩阵的目的是确定各准则(指标)所占的比重,填写好层次分析表的指标权重列,例如在选择最佳旅游地问题的指标景色、花费、居住、饮食、交通各自占比是多少,后续可以通过这些指标占比计算出每一个可选方案的总分。
矩阵是一个二维数组,只是每个元素都拥有相同的模式(数值型、字符型或逻辑型)。可通过函数matrix创建矩阵。一般使用格式为:
在单细胞分析中,我们读取多个单细胞数据集时通常会用到lapply()函数,循环读取多个数据集
今天我们介绍的是Python操作Excel制作报表,我们需要用到的库是openpyxl,我们主要使用的功能有下列几个功能
利用数组进行数据处理 NumPy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数组表达式(否则需要编写循环)。用数组表达式代替循环的做法,通常被称为矢量化。 矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级 利用数组进行数据处理 将条件逻辑表述为数组运算 传统方式缺点: 列表推导的局限性 纯Python代码,速度不够快。 无法应用于高维数组 解决方法:where # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import numpy.random as n
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