)[i], '_high')] = dt1$col_name2 dt1$col_name2 <- NULL } dt1 <- dt1[,-(1:dim(dt)[2])] head(dt1) 输入数据...输出数据 ?
主要介绍使用pivot_longer进行长宽数据转换，这两个函数都是来自于tidyr包 问题背景 现在有一个表达矩阵，要画箱线图 但是，上面表格不满足向ggplot2画箱线图的函数传递参数的需求，要变换成数据框把所有数字变成一列传递给...首先行列转置 把原来的行名变成第一列 把原来的列名变成第二列 就变成数据框形式了。也就是把宽数据变成长数据。 代码如何实现？...先做个示例数据 # 表达矩阵 set.seed(10086) # 设置可重复随机数种子 exp = matrix(rnorm(18),ncol = 6) exp = round(exp,2) # 保留两位小数...,1:6) exp[,1:3] = exp[,1:3]+1 exp library(tidyr) library(tibble) library(dplyr) dat = t(exp) %>% # 先转置...列名有重复 详见使用pivot_longer和pivot_wider进行长宽数据转换-CSDN博客
将数据导出到Excel文件通常是任何用户阅读和解释一组数据的最优先和最方便的方式。...通过使用Pandas库，可以用Python代码将你的网络搜刮或其他收集的数据导出到Excel文件中，而且步骤非常简单。...将Pandas DataFrame转换为Excel的步骤 按照下面的步骤来学习如何将Pandas数据框架写入Excel文件。...创建一个你希望输出的数据的数据框架，并用行和列的值来初始化数据框架。 Python代码。...(在我们的例子中，我们将输出的excel文件命名为 "转换为excel.xlsx") # creating excel writer object writer = pd.ExcelWriter('converted-to-excel.xlsx
select * from A order by cast(name as unsigned);
墨墨导读：本文来自墨天轮用户投稿，文章详述安装一套RAC环境，并把单实例数据库通过通过rman还原到这个环境（通常如果是生产环境，我们会搭建从RAC到单实例数据库的ADG，以减少停机时间）。...单实例数据库转换为RAC数据库，Oracle 11.2.0.4 首先，安装一套RAC环境，并把单实例数据库通过通过rman还原到这个环境（通常如果是生产环境，我们会搭建从RAC到单实例数据库的ADG，以减少停机时间...然后生成一个源库（单实例数据库）spfile： startup pfile=/home/oracle/orcld/spfile.orclddb.tmp 08:07:25 sys@orclddb>show...initorclddb1.ora SPFILE='+datadg/orclddb/PARAMETERFILE/spfile.3296.878718931' [oracle@dm01db01 dbs]$ 检查数据库...然后启动数据库，检查2个数据库实例是否都正常了 SYS@orclddb2>startup ORACLE instance started.
// 这是存放jpg图片数据的数组，通常是从网络或其他外部环境获取的数据，用完后要记得置null否则存在内存泄漏风险 let data = Unit8Array(); let blob = new Blob
前面我们已经给大家介绍过TCGA数据库中样本barcode的详细组成：TCGA样本barcode详细介绍，现在我们来看看如何将基因表达矩阵与样本临床信息进行合并，方便后续做 比如生存分析，基因在不同样本分期...首先我们去TGCA下载如乳腺癌的基因表达矩阵 这里使用R包 TCGAbiolinks 去TCGA官网下载数据。..., 用getProjectSummary(project)查看所有类别 data.type ="Gene Expression Quantification", # 数据类型 workflow.type...4、整合成一个表达矩阵： ## 整理数据并存储为 R对象 GDCprepare(query,save=T,save.filename="TCGA-BRCA.transcriptome.Rdata",...################################################################ ########################## 3.批量下载临床数据
当我们把通过模型或者 AI 应用处理好的数据喂给它之后（“一堆特征向量”），它会根据一些固定的套路，例如像传统数据库进行查询优化加速那样，为这些数据建立索引。...、日期等数据看起来不大一样，但这些场景将能够帮助我们在不同的数据规模、业务场景下，带来出乎意料的高性能数据检索能力。...在准备好环境之后，我们就能够正式进入神奇的向量数据世界啦。 构建向量数据 前文提到了，适合 faiss 施展拳脚的地方是向量数据的世界，所以，需要先进行向量数据的构建准备。...为了方便后文中，我们更具象地了解向量数据库的资源占用，我们顺手查看下整理好的文本文件占磁盘空间是多少： du -hs ready.txt 5.5M ready.txt 使用模型将文本转换为向量...为了将文本转换为向量数据，我们需要使用能够处理文本嵌入的模型。
bits/stdc++.h> using namespace std; struct xyz { int i,j; int v; }Triple; struct xsjz{ // 存储系数矩阵...oder[10][3] = {{1,2,12},{1,3,9},{3,1,-3},{3,6,14},{4,3,24},{5,2,18},{6,1,15},{6,4,-7},{7,2,8}}; // 原始数据...xsjz M,T; void fastzz() // 快速转置 { printf("------------------------------\n"); printf("转置\n")
Problem Description 数组——矩阵的转置 给定一个m*n的矩阵(m,n矩阵的转置矩阵并输出。...Input 输入包含多组测试数据，每组测试数据格式如下： 第一行包含两个数m，n 以下m行，每行n个数，分别代表矩阵内的元素。...（保证矩阵内的数字在int范围之内） Output 对于每组输出，输出给定矩阵的转置矩阵。两组输出之间用空行隔开。
引言 图是一种常见的数据结构，用于表示对象之间的关系。在图的表示方法中，邻接表是一种常用的形式，特别适用于稀疏图。 本实验将介绍如何使用邻接表表示图，并通过C语言实现图的邻接表创建。 2....类型 图（Graph）是由节点（Vertex）和节点之间的边（Edge）组成的一种数据结构。图可以用来表示不同对象之间的关系或连接方式。...表示 图可以用多种方式表示，常见的有邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）两种形式。 邻接矩阵是一个二维数组，用于表示节点之间的连接关系。...对于有向图，邻接矩阵的元素表示从一个节点到另一个节点的边的存在与否；对于无向图，邻接矩阵是对称的。 邻接表是一种链表数组的形式，用于表示每个节点和与之相连的边。...实验内容 3.1 实验题目 将邻接矩阵存储转换为邻接表存储 （一）数据结构要求 邻接表中的顶点表用Head 数组存储，顶点表中元素的两个域的名字分别为 VerName和 Adjacent，边结点的两个域的名字分别为
在这个例子中，我们将数据移动到一个块存储设备上/mnt/volume-nyc1-01。您可以在DigitalOcean指南的“ 如何使用数据块存储”中了解如何设置。...第1步 - 移动MySQL数据目录 为了准备移动MySQL的数据目录，让我们通过使用管理凭证启动交互式MySQL会话来验证当前位置。...当有斜线时，rsync会将目录的内容转储到挂载点，而不是将其转移到包含的mysql目录中： sudo rsync -av /var/lib/mysql /mnt/volume-nyc1-01 一旦...通过重新命名它，我们将避免可能从新旧位置的文件中产生混淆： sudo mv /var/lib/mysql /var/lib/mysql.bak 现在我们准备把注意力转向配置。...一旦您验证了任何现有数据的完整性，您可以使用删除备份数据目录sudo rm -Rf /var/lib/mysql.bak。
在中文分词任务中，一般使用在标准数据集上词语级别的精准率、召回率以及F1值来衡量分词器的准确程度，这三种指标通常用于衡量分类器的准确程度。不过想要理解这三个指标，首先要理解什么是混淆矩阵。...上面的表格就是混淆矩阵的基本框架，混淆矩阵为四种情况分别命名。...如果想要计算中文分词中的精准率和召回率需要解决两个问题： 如何将中文分词的分块问题转换为分类问题？ 如何将转换为分类问题的中文分词映射到混淆矩阵中，进而求出精准率和召回率？...▍ 如何将中文分词的分块问题转换为分类问题 对于长度为n的字符串，分词结果为一系列单词。每个单词按它在文本中起始位置可以记作区间[i, j]，其中1 ≤ i ≤ j ≤ n。...▲分块问题转换为分类问题 将标准分词结果与分词算法预测的分词结果映射到混淆矩阵中。
4.2.1 矩阵的数组表示 【数据结构】数组和字符串（一）：矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储 矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...对角矩阵的压缩存储 【数据结构】数组和字符串（二）：特殊矩阵的压缩存储：对角矩阵——一维数组 b~c....三角、对称矩阵的压缩存储 【数据结构】数组和字符串（三）：特殊矩阵的压缩存储：三角矩阵、对称矩阵——一维数组 d....【数据结构】数组和字符串（四）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——三元组表 4.2.3三元组表的转置、加法、乘法、操作 【数据结构】数组和字符串（七）：特殊矩阵的压缩存储：三元组表的转置、加法、乘法操作...十字链表的基本操作 【数据结构】数组和字符串（八）：稀疏矩阵的链接存储：十字链表的创建、遍历打印（按行、按列、打印矩阵）、销毁 【数据结构】数组和字符串（九）：稀疏矩阵的链接存储：十字链表的插入、查找、
() 统计 true(非0) 的个数 count() m.count() 数据类型转换 操作 语法 示例 数据类型转换为 double .cast() A.cast()...数据类型转换为 float .cast() A.cast() 数据类型转换为 int .cast() A.cast() 数据类型转换为实部 .real(...) A.real() 数据类型转换为虚部 .imag() A.imag() 内存数据转 Eigen Map() Map(array) 内存数据转 Eigen： int array...，再赋给左值时可能有造成的混淆。...array出现在等式左右时，容易出现混淆 当确定不会出现混淆时，可以使用noalias() 混淆出现时，可以使用eval()和xxxInPlace()函数解决 参考资料 https://www.jianshu.com
那么现在我们的问题是找到最佳线性变换(线性算子将我们的数据转换为投影到较低维度)，以最小化降维损失： ? 在这里需要注意的是不要将PCA与线性回归混淆。...最小化将是最小化残差，残差是数据点和投影之间的正交距离。另一方面，最大化问题是最大化正交投影数据集的方差。我们可以直观地看一下最小化和最大化： ? 现在我们将k = 1表达式转换为通用k表达式。...等效于最大化协方差矩阵以及与X的X转置相关联的特征值。注意，X的X转置的维度是dxd，但是其轨迹被最大化的矩阵具有kx k的维度。...trace操作的输出是特征值之和的kxk矩阵，但是argmax操作的输出是（dxk）Q矩阵，其中每列是X的X转置的特征向量。因此，我们获得最大k个特征向量。 投影数据为： ?...但是，我们真正想要的是将原始数据投影到新维度上。PCA的最后一步是我们需要将Q的Q转置与原始数据矩阵相乘以获得投影矩阵。我们从（dxk）Q矩阵开始，Q的Q转置导致dxd维度。
其格式为YCbCr 4:2:0、YCbCr 4:2:2或YCbCr 4:4:4数据。...名称中的“YUV”部分源于这样一个事实：颜色空间YCbCr（用于数字媒体中的颜色编码）经常与颜色空间YUV（用于模拟PAL应用程序，包括模拟电视和视频磁带）错误地混淆。...由于最初的MPEG-2规范支持多种颜色空间（BT.601、BT.709等），如果没有这种格式的扩展，就无法知道用于从RGB转换为YCbCr的颜色空间。...每一个视频帧的原始数据大小计算公式如下： 帧大小 = width * height * 3 / 2 (4:2:0) 帧大小 = width * height * 2 (4:2:2) 帧大小 = width...y4m转成yuv 现在我们回归主题：如何将y4m文件转换成yuv文件？
以下演示了对流行的心脏疾病数据库进行的探索性数据分析。除此之外，还使用不同方法（如逻辑回归、随机森林和神经网络）进行心脏病预测。 数据集：数据集包含76个属性，但建议我们只使用其中的14个进行分析。...混淆矩阵 ggplot(data = t.df, aes(x = Var2, y = pred, label=Freq)) + ......pred <- predict(gbm.ada.1,ValidSet) ... res<-caret::confusionMatrix(t, positive="Heart Disease") res 混淆矩阵...混淆矩阵 混淆矩阵（Confusion Matrix）是用于评估分类模型性能的一种表格。...R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化
Preface 在相关聚类算法的实现过程中，用python语言实现，会经常出现array和matrix的混淆，这里做个总结。...若a是array，则a.T表示转置。 把array转换为matrix用asmatrix() 多数numpy函数返回的是array类型，不是matrix类型。...两个matrix的dot表示矩阵相乘。两个matrix的multiply表示对应元素的相乘。** - matrix中.H,.A,.I表示共轭，转置，逆矩阵。...- 把matrix转换为array用asarray（） - asanyarray()根据和你的输入的类型保持一致。...： [多维arrays数据结构理解][1] 这里暂时理解为秩，虽然这样理解是错误的，但是可以说的通一些事情。
然后，算法将声学特征转换为波形，例如通过将其与数据库中的例子匹配起来、调取它们相应的声音，或者通过参数来转化这些声学特征。...（b）从分类声音特性中而来的混淆矩阵。序列由混淆矩阵中行的聚集决定，对应每一个类别的混淆。 4....所得的材料分类有40.0%的平衡类别精度，混淆矩阵显示在图3(b)中。同时，声音相似的材料之间有很高的混淆度，例如靠垫、布料、硬纸板之间以及混凝土和瓷砖之间。...我们将一个用真实声音训练的分类器应用在我们算法产生的声音上，从而生成一个混淆矩阵。行对应单个类别的混淆。图3 (b) 展示了一个真实声音的混淆矩阵。...生成的材料类别混淆矩阵在图5(b)中，平衡精度为 18.2%（有了预先训练后，这项结果提升到 23.4%）。
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