> sum(x) # 矩阵中所有元素相加 [1] 210 > max(x) # 矩阵x中的最大值 [1] 20 > colSums(x) # 对矩阵中每一列求和 A1 A2 A3 A4 A5 10...26 42 58 74 > rowSums(x) # 对矩阵中每一行求和 B1 B2 B3 B4 45 50 55 60 > colMeans(x) # 对矩阵中每一列求平均值 A1 A2...，并把求和结果添加到最后一列 N.Amer Europe Asia S.Amer Oceania Africa Mid.Amer sum 1951 45939 21574 2876...mpg列进行排序，排在第一个的是15，就说明原来矩阵第15行对应的mpg值是这一列中最小的。...数据框特点： 数据框形状上很像矩阵； 数据框是比较规则的列表； 矩阵必须为同一数据类型； 数据框每一列必须同一类型，每一行可以不同。
矩阵 矩阵（matrix）是一种特殊的向量，包含两个附加的属性：行数和列数，R生存矩阵按列存储 注意：向量不能看成只有一行或者一列的矩阵，二者不能混为一谈 矩阵的创建 利用matrix()函数 例如 matrix...使用下标和中括号来选择矩阵中的行或列或元素，矩阵名+中括号，中括号里面写需要的行与列 例如，设置一个矩阵，名字为mymatrix，5行5列 > mymatrix <- matrix(c(1:25),5,5...")] c1 c3 r3 3 13 r5 5 15 drop处理意外降维 上面矩阵的引用1~5条，从一个矩阵中提取的结果都为向量，如果说，我取一行或者一列返回结果要求是矩阵，虽然说可以先去后变为矩阵...#矩阵右下角有个空，使用NA值填一下，方便连接 > A <- cbind(mymatrix,mymatrix_rowmean1) #按照列把两个矩阵连接起来 > B <- rbind(A,mymatrix_colmean1...#矩阵右下角有个空，使用NA值填一下，方便连接 > A <- cbind(mymatrix,mymatrix_rowmean1) #按照列把两个矩阵连接起来 > B <- rbind(A,mymatrix_colmean1
：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 是用于操作的函数；......表示可以传入其他参数；下面是一个例子，对矩阵 mat 的每一列进行求和操作：mat <- matrix(1:9, 3, 3)matapply(mat, 2, sum)图片这里的 2 表示对 mat...矩阵的列进行操作， sum 表示对mat的每一列进行求和操作。...如果y中没有匹配的行，则将其相应列填充为 NA 。right_join(x, y) : 返回以y为基础的所有行，并将x中的匹配行合并到y中。如果x中没有匹配的行，则将其相应列填充为 NA 。...解决方法是检查数据集中是否缺少需要的列或者是否存在 NA 值。"
sep2,对于是list的一列，写出去时list成员间以sep2分隔，它们是处于一列之内，然后内部再用字符分开； eol，行分隔符，默认Windows是"\r\n",其它的是"\n"； na,na...n列，.N（总列数，直接在j输入.N取最后一列）,:=（直接在data.table上添加列，没有copy过程，所以快，有需要的话注意备份），.SD输出子集，.SD[n]输出子集的第n列，DT[,....(sv=sum(v))] #对y列求和，输出sv列，列中的内容就是sum(v) DT[, ....(y=max(y)), lapply(.SD, min)), by=x, .SDcols=y:v] #对DT取y:v之间的列，按x分组，输出max(y),对y到v之间的列每列求最小值输出。...，mult控制返回的行，"all"返回全部（默认），"first",返回第一行，"last"返回最后一行 roll 当i中全部行匹配只有某一行不匹配时，填充该行空白，+Inf(或者TRUE)用上一行的值填充
对整个矩阵求和 a = sum(sum(E)) a = sum(E(:)) %% 基础：matlab中如何提取矩阵中指定位置的元素？...(A,m,n):将矩阵A复制m×n块，即把A作为B的元素，B由m×n个A平铺而成。...% 在Matlab中，计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A),其中最常用的两个用法： A = [1 2 3 ;2 2 1;2 0 3] % （1）E=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成向量...（V的每一列都是D中与之相同列的特征值的特征向量） [V,D]=eig(A) %% find函数的基本用法 % 下面例子来自博客：https://www.cnblogs.com/anzhiwu815/...[r,c] = find(X) [r,c] = find(X,1) %只找第一个非0元素 %% 矩阵与常数的大小判断运算 % 共有三种运算符：大于> ;小于< ;等于 == （一个等号表示赋值；两个等号表示判断
偶然发现这个新包，想起以前都是自己撰写函数，进行缺失值分析 缺失值分析一般包括 缺失值查看 缺失变量间关系 缺失模式 查看缺失值 通常情况下，我们使用summary函数或者is.na对缺失值进行查看，但是当数据量增大的时候...vis_miss不仅提供缺失情况，还提供缺失的数量百分比，同样和上一个函数有同样的缺陷 ##缺失变量关系 查看airquality中Solar.R和Ozone的缺失 通过ggplot对两个变量绘制散点图...NA ## # ... with 143 more rows bind_shadow和nabular可以将这个矩阵绑定在数据框中，称为nabular结构 # 这两种方式生成的内容是一样的 #...数字化缺失查看函数】 对于个案的查看 n_miss 查看缺失值数量 n_complete 查看非缺失值数量 prop_miss_case 查看缺失比例 pct_miss_case 查看缺失百分比 miss_case_summary...结束语 naniar包是一个较新的包，记得去年我还是自己编码进行缺失值分析的，有些函数还是比较有用的，比如对变量和个案分别进行缺失值分析，这个包还在不断的完善中，未来会变得越来越好。
Next数组的实质是找模式串中的最长相同的前缀和后缀（前缀不包括最后一个字符，后缀不包括第一个字符），实际意义为k=模式串第j位前的子串最长相同的前缀和后缀的长度+1，即将子串移动至第k位再次进行比较，...M中的每一列的第一个非零元素在数组中的位置，需要先求得矩阵M中的每一列中非零元素的个数。...num[]：储存每一列非零元素的个数 cpot[]：储存每一列的第一个非零元素在数组中的位置 通过这两个数组，我们可以在仅遍历数组两次的情况下完成矩阵的转置： 在第一次遍历时，通过对列的遍历，...，即我们熟知的二项式系数(a+b)^n=C^0_na^n+C^1_na^{n-1}b^1+\dots+C^n_nb^n中的C^k_n。...那么，我们可以发现，对于每一个n，a_n[0]=a_n[n]=1，且对于0<k<na_n[k]=a_{n-1}[k-1]+a_{n-1}[k]。
相比来说，其他一些方法要好一些，有dplyr，sqldf中的union 5、sqldf包 利用SQL语句来写，进行数据合并，适合数据库熟悉的人，可参考： R语言︱ 数据库SQL-R连接与SQL语句执行...（RODBC、sqldf包） 二、数据增减 x=x[,-1] #这个就代表，删除了x数据集中第一列数据 或用dplyr包中的mutate函数 a=mutate(Hdma_dat,dou=2*survived...rowSums函数对行求和，使用colSums函数对列求和。...四、不等长合并 1、plyr包 rbind.fill函数可以很好将数据进行合并，并且补齐没有匹配到的缺失值为NA。...（do.call用法） 关于do.call其他用法（R语言 函数do.call()使用 ） 有一个list，想把里面的所有元素相加求和。
2022-10-05：在一个 n x n 的整数矩阵 grid 中，每一个方格的值 gridi 表示位置 (i, j) 的平台高度。当开始下雨时，在时间为 t 时，水池中的水位为 t 。...你可以从一个平台游向四周相邻的任意一个平台，但是前提是此时水位必须同时淹没这两个平台。假定你可以瞬间移动无限距离，也就是默认在方格内部游动是不耗时的。当然，在你游泳的时候你必须待在坐标方格里面。...你从坐标方格的左上平台 (0，0) 出发。返回 你到达坐标方格的右下平台 (n-1, n-1) 所需的最少时间 。...时间复杂度：O(N*2logN)。空间复杂度：O(N**2)。代码用rust编写。...if r == n - 1 && c == m - 1 { ans = v; break; } add(grid, &mut heap
数据框要求每一列只能有一种数据类型，且数据框只是R语言内部的一个数据，不是一个文件。- 数据框单独拿出来的一列是一个向量，视为一个整体。一个向量可以出自数据框的一列，也可以用代码生成。...%in%返回的逻辑值向量与该符号前面向量中的每个元素一一对应。...（叹号）重点：按照逻辑值：中括号里是与x等长且一一对应的逻辑值向量。按照位置：中括号里是由x下标组成的向量。因此，指定向量中的具体某个元素时，无论用逻辑值还是位置来指定，都必须使用向量。...)[1] "character"若强行将某一列转换成数值类型，则非数值的单元格将由NA代替。...#取数据框最后一列（不知道具体列数）> df1[,ncol(df1)] #函数ncol()求出数据框的总列数，最后一列即为第“总列数”列。
某个变量中的一个缺失值就有可能导致函数返回NA结果，甚至可能造成计算机在计算过程中报错： > x <- c(0,1,1,2,3,NA) > mean(x) [1] NA > sd(x) [1] NA 虽然...对于R软件返回的结果你应该慎重地考虑：数据中的缺失值是否会严重影响统计结果？...如果是，那么R软件返回错误结果是正确的；如果不是，则可以通过设置参数na.rm=TRUE, 告知R软件忽略缺失值： > x <- c(0,1,1,2,3,NA) > mean(x, na.rm=TRUE...) [1] 1.4 > sd(x, na.rm=TRUE) [1] 1.140175 mean函数和sd函数能巧妙地处理数据框数据，自动将数据框中的每一列认为是不同的变量，并对每列数据分别进行计算。...，每个数值对应着对数据框中一列数据的计算结果（一般地，R软件会以一个包含三个元素的向量返回结果，其中每个元素的names属性由数据框中各个列的名称得来）。
a=2向量索引正负整数索引length(x) #向量中有多少个元素x[1] #访问向量第一个值 x[-19] #不输出第19个元素x[c(4:18)] #输出x中第4-18个元素x...[c(1,2,3,4,5)] #输出x中第1,2,3,4,5个元素逻辑向量索引y <- c(1:10)y[c(T,F,T,F,T,F,T,F,T,F)] 1 3 5 7 9 #只输出TRUE值y...、列的名字rownames=c("R1","R2","R3")cnamesdimnames(m)=list(rownames,cnames)数组#创建数组dim(x)=c(2,2,5)矩阵的索引# 矩阵下标访问...m[1,2]矩阵的计算#直接计算（矩阵之间行和列数要一致）m+1m+m#内置函数colsums() #每一列的和rowsums() #每一行的和colmeans() #取均值rowmeans...()n*t #内积n%*%t #外积diag() #对角线的值t(m) #行和列互换列表创建a=1:20b=matrix(1:20,4)c=mtcarsd="this is
输入：grid = [[4,3,2,-1],[3,2,1,-1],[1,1,-1,-2],[-1,-1,-2,-3]] 输出：8 解释：矩阵中共有 8 个负数。...} } return count; } } 第一个for...循环控制行,第二个while循环来二分查找, 让Low=high 结束找到第一个负数开始出现的下标(此时 Low=high=第一个负数下标), 让count+(总长度-low)
：查看最后5行数据 难度：⭐ R解法 # R中head和tail默认是6行，可以指定数字 tail(df,5) 17 数据修改 题目：删除最后一行数据 难度：⭐ R解法 df[-dim(df)[1],]...R解法 df[is.na(df$日期),] 55 缺失值处理 题目：输出每列缺失值具体行数 难度：⭐⭐⭐ 期望结果 列名："代码", 第[327]行位置有缺失值 列名："简称", 第[327, 328]...#R中没有expanding完全一致的函数 #考虑到expanding实际功能就是累积均值 #可以用cummean #但cummean的功能和我预想的不同 #可能是包之间相互干扰 #最后采用cumsum...,'col2','col3') 89 数据提取 题目：提取第一列中不在第二列出现的数字 难度：⭐⭐⭐ R语言解法 df[!...难度：⭐⭐⭐ 备注 对salary求平均，对score列求和 R语言解法 df %>% summarise(salary_sum = sum(salary), score_mean
长数据矩阵中一列代表变量类型，另外一列表示对用的变量值。...915 day 27 ## 916 day 28 ## 917 day 29 ## 918 day 30 默认情况下melt会认为全部为数值的每一列都是带有变量的值...R中的实现 一文看懂PCA主成分分析 富集分析DotPlot，可以服 基因共表达聚类分析和可视化 R中1010个热图绘制方法 还在用PCA降维？...12个ggplot2扩展包帮你实现更强大的可视化 编程模板-R语言脚本写作：最简单的统计与绘图，包安装、命令行参数解析、文件读取、表格和矢量图输出 R语言统计入门课程推荐——生物科学中的数据分析Data...、存储导出 9绘图需要的数据整理技术 创建属于自己的调色板 28个实用绘图包，总有几个适合你 热图绘制 R做线性回归 绘图相关系数矩阵corrplot 相关矩阵可视化ggcorrplot 绘制交互式图形
【R笔记】R语言函数总结 R语言与数据挖掘：公式；数据；方法 R语言特征 对大小写敏感 通常，数字，字母，. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母)。不过，一个命名必须以 ....(user_id，item_id)作为每行的一对标识ID（因子），前面的“.”号省略数据框名称；summrize是一个函数fun；liulan是一个变量，最后生成的数据框只有user_id，item_id...x是查询对象，table是待匹配的向量，nomatch是不匹配项的设置值（默认为NA值），incomparables设置table表中不参加匹配的数值，默认为NULL %n%...x和y是没有重复的同一类数据，比如向量集 is.element(x, y) 和 %n%——对x中每个元素，判断是否在y中存在，TRUE为x，y重共有的元素，Fasle为y中没有。...），返回值loadings每一列代表每一个成分的载荷因子 summary（x，loadings=FALSE）——提取主成分的信息，x是princomp（）得到的对象，loadings是逻辑变量
插入n个等间距的间隔点，从而将区间分成n+1个相等区域，在画图中常用 ⑵函数 R可以非常灵活的处理数值与文本数据，并且有很好的面向对象的编程方式，对于标量与向量，常用内置基本函数如下所示（其中绿色部分为数值处理...()对向量元素排序，decreasing=TRUE则为降序，na.last=TRUE将缺失值排在最后，返回值为元素排名sort()对对象元素排序（不限于向量），返回排序后的对象union()union(...=m, ncol=n) #使用向量生成m行n列的矩阵 matrix(NA, nrow=m, ncol=n) #生成一个m行n列的空矩阵 as.matrix(x) #将对象转换为矩阵 is.matrix(...x) #判断对象是否为矩阵 具体示例如下： 矩阵通过行、列id或者行列name对元素进行索引，也可以使用向量，id前加负号“-”则表示删除改行、列的元素，索引值也可以引入逻辑判断，如下所示： 注意，...示例如下： 数组可以通过三元id进行索引，如下所示： 1.3数据框与因子 有时候通过实验、调查获得的数据不只有一种模式，也即字符型、数值型等混杂在一起（但是每一列必须同一模式），需要一种简单的数据集来存储变量数据
矩阵和数据框每行每列处理 列表向量中每个元素处理apply()族函数1.apply 处理矩阵或数据框#apply(X, MARGIN, FUN, …) #其中X是数据框/矩阵名；#MARGIN为1表示行...，为2表示列，FUN是函数test group2 4.5full_join(test1,test2,by="name") # 取全集，NA补充缺失值## name blood_type group vision## 1
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！.../ (TP + FP + FN) MIoU：平均交并比 含义：模型对每一类预测的结果和真实值的交集与并集的比值，求和再平均的结果 混淆矩阵计算： 以求二分类的MIoU为例 MIoU = (IoU正例...下面继续引用大佬讲解，遵循：对角都对，横看真实，竖看预测 原则 表格分析注意小点： ①绿色表格中对角线元素上的数字即为该类别预测正确的像素点数目，非对角线元素都是预测错误的，拿最后一行的数字1为例，其含义即为有一个原本应属于类别...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
中任取一组基向量组成 b.若 ? ,则 ? 仅有n-1个线性无关的特征向量，该组特征向量由 ? 中任取一组基向量组成 4. ? 5.对任意非零向量 ? ,必可适当选取 ? 使得 ?...上半带宽为s，下半带宽为r，存在LU分解，其中L是下半带宽为r的单位下三角矩阵，U是上半带宽为s的上三角矩阵 对于r=s=1的这一类更加特殊的矩阵，称为三对角矩阵，对于此类矩阵的三角分解，介绍一种“追赶法...对于非负正定，当仅当x=0，有N（x）=0，否则N（x）> 0; 对于齐次性，有 ? 对于三角不等式，有 ? 这里介绍几种常见的向量范数 ? 向量中的元素的绝对值之和 ?...我们利用诱导范数的定义可以从原来的向量范数中诱导出三种范数，分别是 1范数：对矩阵的每一列中的元素取绝对值之后求和，然后选取其中的最大列作为1范数 2范数：矩阵的最大奇异值，也就是矩阵与矩阵的转置的乘积的最大特征值...无穷范数：对于矩阵的每一行的元素取绝对值之后求和，然后选取其中的最大行作为无穷范数 关于矩阵的应用，这里引入一个Banach引理 设矩阵A属于n*m的复矩阵空间，对于该空间上的某种矩阵范数 ?
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