对具有不同函数的多组列执行mutate_at - 腾讯云开发者社区

(GCP)能够显著提升深层卷积神经网络在视觉分类任务中的性能。...尽管如此，GCP在深层卷积神经网络中的作用机理尚未得到很好的研究。本文试图从优化的角度来理解GCP为深层卷积神经网络带来了哪些好处。...详细地来说，本文从优化损失的利普希茨平滑性和梯度的可预测性两个方面探讨了GCP对深层卷积神经网络的影响，同时讨论了GCP与二阶优化之间的联系。...更重要的是，本文的发现可以解释一些GCP以前尚未被认识到或充分探索的优点，包括显著加快了网络收敛，对图像破坏和扰动产生的失真样本具有较强的鲁棒性，对不同的视觉任务具有较好的泛化能力。...通过利用不同网络架构在多种视觉任务上进行大量的实验，为本文的发现提供了有力的支持。下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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R语言第二章数据处理⑤数据框列的转化和计算目录正文

同时还有mutate（）和transmutate（）的三个变体来一次修改多个列： Mutate_all（）/ transmutate_all（）：将函数应用于数据框中的每个列。...Mutate_at（）/ transmutate_at（）：将函数应用于使用字符向量选择的特定列 Mutate_if（）/ transmutate_if（）：将函数应用于使用返回TRUE的谓词函数选择的列...tbl：一个tbl数据框 funs：由funs（）生成的函数调用列表，或函数名称的字符向量，或简称为函数。predicate：要应用于列或逻辑向量的谓词函数。...转换特定列 mutate_at（）：转换按名称选择的特定列： my_data2 %>% mutate_at( c("Sepal.Length", "Petal.Width"),...funs(cm = ./2.54) ) mutate_if（）：转换由谓词函数选择的特定列。

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Fama French (FF) 三因子模型和CAPM模型分析股票市场投资组合风险收益可视化

这篇文章的很大一部分内容涉及从FF网站导入数据，并对其进行整理，以用于我们的投资组合收益。我们将看到，处理数据在概念上很容易理解，但在实际操作中却很耗时。...然而，对于任何拥有来自不同供应商的数据流并想创造性地使用它们的行业来说，将不同来源的数据混在一起是一项必要的技能。一旦数据被整理好，拟合模型就不费时间了。...如果我们导入不同的 FF 因子集，我们将需要指定不同的列名。作为一种替代方法，下面的代码块在导入后将列转换为数字，但更通用。它可以应用于其他 FF 因子集合。...vars()函数的操作与select()函数类似，我们可以通过在date前面加一个负号来告诉它对所有列进行操作，除了date列。...现在我们有了格式不错的数据。CAPM 使用简单的线性回归，而 FF 使用具有许多自变量的多元回归。

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「R」dplyr 列式计算

❝在近期使用「dplyr」进行多列选择性操作，如 mutate_at() 时，发现文档提示一系列的「dplyr」函数变体已经过期，看来后续要退休了，使用 across() 是它们的统一替代品，所以最近抽时间针对性的学习和翻译下...原文来自 [dplyr 文档](Column-wise operations • dplyr (tidyverse.org "dplyr 文档")) - 2021-01❞ 同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用...你可以通过对第二个参数传入一个函数（包括 lambda 函数）的命名列表来对每个变量同时执行多个函数操作。..._if, _at, _all 「dplyr」以前的版本允许以不同的方式将函数应用到多个列：使用带有_if、_at和_all后缀的函数。这些功能解决了迫切的需求而被许多人使用，但现在被取代了。...这与 mutate_if()、mutate_at() 和 mutate_all() 不同，后者一次只完成一个转换。

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数据处理第2节：将列转换为正确的形状

如果同时具有数字和字符列，则尝试对数据进行舍入将导致错误。...通过使用mutate_at（），我们在管道中需要两个参数：首先，它需要有关列的信息。...如果我想在几分钟内完成，我可以使用mutate_at（）并将包含列的所有'sleep'包装在vars（）中。其次，我在飞行中创建一个函数，将每个值乘以60。...例如，在上面的示例中，令人困惑的是睡眠列位于不同的单元中，您可以通过调用重命名函数来更改它： msleep %>% select(name, sleep_total:awake) %>% mutate_at...如果您已经开始使用上一列，则可以在不同的列中获得不同的睡眠度量： msleep_g %>% spread(sleep_measure, time) ## # A tibble: 83 x 4 ##

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「R」dplyr 包使用

()函数会对列进行处理，并且创建新的列表，简单来说就是把向量作为输入值，输出单个数值。...function处理 summarise_at()对特定的列进行function处理 summarise_if()对所有属于一个类型的列进行处理 group的用法 group_by(.data, ......0.1 setosa 6 5.8 4.0 1.2 0.2 setosa arrange(.data, ...)根据列的内容对...= 1/mpg) gpm 1 0.04761905 2 0.04761905 3 0.04385965 mutate_all(.tbl, .funs, ...)把.funs函数应用到数据框的每列...(.tbl, .cols, .funs, ...)把函数应用到数据框指定的列举例：vars(-Species)表示除了这列，对其他的进行运算 > mutate_at(iris, vars(-Species

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在Python里面如何达到R的gplots包的balloonplot函数对table后的列联表的可视化效果

在 R 编程语言中，使用 table() 函数可以创建列联表（contingency table），也称为频数表或交叉表。列联表用于显示两个或多个分类变量之间的关系，它显示了每个组合的计数（频数）。...在列联表中，行代表一个变量的水平（类别），列代表另一个变量的水平（类别），交叉点的值表示两个变量对应水平的组合出现的次数。...我们做单细胞转录组数据分析的时候尤其是喜欢使用这个函数，比如我们的多个样品整合后细分到亚群，然后在R的gplots包的balloonplot函数对table后的列联表的可视化效果如下所示： R的gplots...包的balloonplot函数对table后的列联表的可视化效果从上面的列联表可以看到06的这个样品其实是有点惨淡，它整体就细胞数量偏少。...Cell Type') plt.title('Cross-tabulation of Cell Type and Orig Ident') plt.show() 可以看到，效果如下所示： Python的列联表

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R语言tidyverse包使用杂记：删除行、设置因子水平、指定列小写转大写

首选是构造一份数据集 image.png 数据是excel存储，读取数据使用R包readxl中的函数read_excel() 读取数据 library(readxl) df% ggplot(aes(x=var,y=value))+ geom_col(aes(fill=var)) image.png 指定列大小写转换...df %>% mutate_at("var",toupper) 欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本小明的数据分析笔记本公众号主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子...；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记！

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Nature图表解读｜系统发育树循环添加背景

论文论文原图图形解读此图使用门水平的信息进行绘制 1.根据OTU丰度表+注释表可以获得每一个门水平的包含的OTU信息 2.根据需要在门水平下选取一定量的OTU编号 3.进化树的构建则根据选取的...OTU编号从代表序列中提取，对代表序列进行多序列比对后构树。...❝完成上述操作后就得到了基础的树图，但是由于我们是根据已有的分组信息来对OTU添加背景条带，此时若是使用「geom_strip」函数来添加条带则会比较麻烦，因此通过循环来添加则比较便捷。...taxonomy, into=c("domain","phylum","class","order","family","genus","species"),sep=";") %>% mutate_at...Rokubacteria") %>% pull(ASV) 绘制树干 p <- ggtree(tree, layout = "circular", branch.length = "none") 绘制不同组的条带

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每天 5 分钟，轻轻松松上手 R 语言（七）

今天的我们继续来看 dplyr 的 arrange 和 mutate。...0.07000, 0… $ bodywt 50.000, 0.480, 1.350, 0.019, 600.000, 3.850, 20.490, 0.04… 如果我们只想保留新构造的列...83 Variables: 1 $ newcol 11.1, 16.0, 13.4, 13.9, 3.0, 13.4, 7.7, 6.0, 9.1, 2.0, 4.3, 8.4… 如果我们想对所有变量都进行相同的变换...,比如我们想把包含 sleep 的列都乘以60，即用分钟来表示时长； msleep %>% + mutate_at(vars(contains('sleep')),~(.*60)) %>% glimpse...mutate_* 系列函数还有很多高级用法，后面我们用到的时候还会接着讨论，现在拿起 mutate 把你的数据重新打造一遍吧！

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R语言利用转录组基因表达矩阵做基因共表达分析的学习资料推荐

参考资料链接 https://github.com/cxli233/SimpleTidy_GeneCoEx/tree/v1.0.1 提供完整的示例数据和代码，非常好的学习材料做基因共表达比较常用的是...WGCNA那个R包，这个链接里提供的代码不是用WGCNA这个R包实现的，而是利用表达量数据计算不同基因之间的相关性，这种方法也挺常用的在论文里见过表达量数据是来源于论文 High-resolution...mapping of tomato fruit development and ripening https://www.nature.com/articles/s41467-017-02782-9 数据是不同发育阶段的转录数据...上面的代码有一步是对TPM值加1然后取log10，他的实现方式是先将宽格式数据转换为长格式，然后把取log10后的长格式再转换为宽格式，这里我没能还可以借助mutate_at()函数 Exp_table...%>% select(1,2,3) %>% rename("gene_id"="...1") %>% mutate_at(vars(starts_with("SRR")),

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R语言之可视化（20）ggradar雷达图

ggradar是一个ggplot2函数，主要用于绘制数据分析的雷达图。它基于Ricardo Bion的ggradar和Paul Williamson的CreateRadialPlot。...这个软件包基于Paul Williamson的代码，具有新的美学和与ggplot2 2.0的兼容性。...一些主要的函数： ggradar(plot.data, axis.labels = colnames(plot.data)[-1], grid.min = 0, grid.mid = 0.5, grid.max...library(dplyr)) library(scales) library(tibble) mtcars %>% rownames_to_column( var = "group" ) %>% mutate_at

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这就是TDSQL的向量化执行引擎？有效降低函数调用开销，提升CPU利用率

SIMD即单指令多数据流，一次操作完成多组操作数的计算，可以进一步提高计算效率。像SIMD等新硬件提供了更强的执行能力。...基于向量化查询执行引擎，每层算子获取的都是表示成列向量的一组元组，并对每个列向量进行批量计算。 1.5 向量化执行实例下面通过一个聚合计算的例子来进一步介绍向量化执行的具体步骤。...1.6 向量化执行效果接下来看一下向量化执行的效果。下面给出了一些测试用例，主要包含多种不同类型的Agg和Join场景，涵盖了定长和变长列。 ? 蓝色是行存，橙色是原列存，灰色是列存向量化。...1.7 下一步计划最后介绍关于向量化的下一步计划，主要有以下四方面： ●Just-in-Time编译优化。对函数调用进行展开，减少函数调用，比较适合于复杂的表达式或者算子计算。 ●SIMD指令加速。...CK也具有出色的向量化执行引擎，特别是在AGG计算中，针对不同数据类型设计不同的数据结构和算法，将CPU和内存能力发挥到极致。右图中列了一下针对于Hash AGG计算设计的不同数据结构。

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【数据库设计和SQL基础语法】--查询数据--分组查询

一、分组查询概述 1.1 什么是分组查询分组查询是一种 SQL 查询技术，通过使用 GROUP BY 子句，将具有相同值的数据行分组在一起，然后对每个组应用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG等）...aggregate_function: 对每个分组执行的聚合函数，如 COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN 等。...它允许你在单个查询中同时指定多个不同的分组，从而获取多个层次上的聚合结果。这样，你可以一次性获取多个聚合级别的数据，而不必多次执行相似的查询。...5.2 使用 GROUPING SETS 进行多组分组 GROUPING SETS 允许你一次性对多个组进行分组，并在同一查询中获取多个层次上的聚合结果。...这样，你可以在同一查询中获得不同层次的汇总信息。 ROLLUP 提供了一种方便的方式，通过单一查询获取多个层次上的聚合结果，避免了多次执行类似的查询。

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手把手掌握临床研究的必备绘图技能：列线图

根据百度百科给的解释，其主要是通过模型中各个影响因素对结局变量的贡献程度，给每个影响因素的每个取值水平进行赋分，然后再将各个评分相加得到总评分，最后通过总评分与结局事件发生概率之间的函数转换关系，从而计算出该个体结局事件的预测值...列线图既然也是一种图，那么它究竟代表的是什么呢？从本质上讲应该就是函数关系的可视化，将回归方程通过图形进行展示，使得结果更具有可读性。...建立生存函数 ? 5. 绘制列线图 ? #此处maxscale=100定义了单项分数刻度为100分，也可以设置10分；fun.at是要显示的横坐标轴，可以不设置，但可能出现数字重叠的情况。 6....R语言系列第四期：②R语言多组样本方差分析与KW检验 R语言系列第四期：①R语言单样本双样本差异性检验 R语言系列第三期：③R语言表格及其图形展示 R语言系列第三期：②R语言多组汇总及图形展示...轻轻松松绘制桑基图手把手教你学会风险因子关联图绘制手把手教你绘制临床三线表手把手教你学会森林图绘制 ggpubr—专为学术绘图而生手把手教你用ggsci包绘制不同杂志风格的图形

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ClickHouse *MergeTree表引擎

MergeTree 数据是由多组part文件组成，每一个part的数据是按照主键进行字典序排列。这些数据片段在后台按照一定规则合并。...ReplacingMergeTree 该引擎和MergeTree的不同之处在于它会删除具有相同主键的重复项。但数据的去重只会在merge的过程中出现，merge操作是后台进程异步执行。...OPTIMIZE TABLE 操作可以手动触发merge操作，但会引发对大量数据的读和写操作，降低性能。...，ReplacingMergeTree 从所有具有相同主键的行中选择一行留下：如果 ver 列未指定，选择最后一条。...按片段合并数据，会出现不同数据片段中包含具有相同主键的行。 AggregatingMergeTree ClickHouse会将相同主键的行（在一个数据片段内）替换为单个存储一系列聚合函数状态的行。

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SQL命令 SELECT（一）

别名必须是有效的标识符。描述 SELECT语句执行从IRIS数据库检索数据的查询。在其最简单的形式中，它从单个表的一个或多个列(字段)中检索数据。...在更复杂的查询中，SELECT可以检索列、聚合和非列数据，可以使用连接从多个表检索数据，也可以使用视图检索数据。 SELECT还可以用于从SQL函数、宿主变量或字面量返回值。...权限要在一个或多个表上执行SELECT查询，必须对所有指定的选择项列具有列级SELECT权限，或者对指定的表引用表或视图具有表级SELECT权限。...它们将查询结果集组织为具有匹配一个或多个列值的子集，并确定返回行的顺序。 groupby允许标量表达式和列。 HAVING子句，指定行必须匹配的布尔谓词条件。...HAVING子句谓词可以指定聚合函数。这些谓词通常对group by子句指定的每个组进行操作。 ORDER BY子句，指定显示行的顺序。

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Tensorflow 笔记：搭建神经网络

5:TensorFlow的会话（Session）：执行计算图中的节点运算。...③:前向传播前向传播就是搭建模型的计算过程，让模型具有推理能力，可以针对一组输入给出相应的输出。...对于计算图中的运算，我们直接把运算节点填入 sess.run 即可，比如要计算输出 y，直接写 sess.run(y) 即可。...−1 )为损失函数的梯度。 ③tf.train.AdamOptimizer()是利用自适应学习率的优化算法，Adam 算法和随机梯度下降算法不同。...随机梯度下降算法保持单一的学习率更新所有的参数，学习率在训练过程中并不会改变。而 Adam 算法通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计而为不同的参数设计独立的自适应性学习率。

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SQL多维分析

OLAP可细分为不同类型，常见类型包括： ROLAP：Relational OLAP，基于关系型数据库扩展的多维数据集分析操作，基于标准的SQL查询来执行复杂的分析和聚合，例如Spark、Presto系统...分析算子以下将以Spark SQL举例，说明ROLAP中常用的多维分析算子 GROUP BY GROUP BY 子句通过一组指定的分组表达式对行数据分组，并基于一个或多个聚合函数在对应行进行聚合计算，...GROUPING SETS GROUPING SETS 是基于GROUP BY子句之上提供的高级分组聚合功能，允许在单个 SQL语句中对多组列进行聚合计算。...CUBE CUBE与ROLLUP思想类似，都是对GROUP BY子句的多组合上卷展开，但CUBE会遍历每一种可能的维度组合，如GroupBy N个字段，则产生的分组数量为 2^N 个。...这种分析方法允许用户从多个维度（即不同的角度或分类）对数据进行高效、灵活的探索和分析。多维分析的核心概念是将数据按照不同的属性或特征进行组织，以便用户可以从不同层面深入了解数据的内在联系和潜在价值。

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多组学数据联合分析构建预后模型的8分+发文思路

本文作者对多组学数据进行研究，构建缺氧-免疫相关的多组学预后模型。...不同免疫浸润水平下体细胞突变分析随后，作者进一步研究低缺氧高免疫和高缺氧低免疫组患者的基因突变情况。使用R包maftools对TCGA的WES数据进行SNV，SNP，INS和DEL分析和可视化。...图8 高风险组和低风险组的免疫治疗反应评估此外，作者预测两组对10种常见化疗药物的反应。其中有五种药物在两组之间的IC50具有显著差异（图9A-9F）。...本研究作者基于TCGA数据库的多组学数据鉴定缺氧-免疫相关基因并构建包含多组学信息的预后模型，该预后模型预测效果较好且可以预测患者对免疫治疗的反应。...本研究的亮点在于作者不局限于单一组学数据，而是对RNA-seq，WES和甲基化数据均进行分析并构建包含多组学数据的预后模型，准确性较高。

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【模型优化】开源|GCP显著加快网络收敛，对图像破坏和扰动产生的失真样本具有较强的鲁棒性，对不同的视觉任务具有较好的泛化能力

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