attach（）——将数据框中的变量链接到内存中，便于数据调用 detach()——对应attach()，取消变量的链接...merge函数参数的说明: x,y:用于合并的两个数据框 by,by.x,by.y:指定依据哪些行合并数据框,默认值为相同列名的列....详情参见例子 R语言利器之ddply transform(x，y)——将x和y的列转换成·一个数据框。...*——矩阵中每个元素对应相乘 %*%——矩阵相乘 因子 因子和向量的区别： 向量里面存的元素类型可以是 字符型，而因子里面存的是 整型数值对应因子的类别...，列联表 table(, )——比较两个data_var，为列，为行， 先列后行！
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中，这个任务包括两个步骤：首先选择一种数据结构来存储数据，然后将数据输入或者导入这个数据结构中。...下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。 R 的数据结构 在大多数情况下，结构化的数据是一个由很多行和很多列组成的数据集。在 R 中，这种数据集被称为数据框。...很多时候我们需要改变因子水平的排列顺序以改变参考组，这可以通过两种方法实现。...1.3.2 相乘：%*% 矩阵乘法中要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数，其运算符为 %*%。...与矩阵不同的是，数据框里不同的列可以是不同模式（数值型、字符型等）的数据。数据框可以通过函数 data.frame( ) 创建。
因子分析又存在两个方向，一个是探索性因子分析（exploratory factor analysis）。另一个是验证性因子分析（confirmatory factor analysis）。...因子分析有两个核心问题，一是如何构造因子变量，二是如何对因子变量进行命名解释。...因子分析的一般步骤 将原始数据标准化处理 X 计算相关矩阵C 计算相关矩阵C的特征值 r 和特征向量 U 确定公共因子个数k 构造初始因子载荷矩阵,其中U为r的特征向量 建立因子模型 对初始因子载荷矩阵...将因子表示成变量的线性组合，其中的系数可以通过最小二乘法得到....T #行平方和 h[i]=a[0,0] #计算变量X共同度,描述全部公共因子F对变量X_i的总方差所做的贡献，及变量X_i方差中能够被全体因子解释的部分 D[i,i]=1-a[0,0]
参考文章 http://www.afenxi.com/post/41432 R中的merge函数类似于Excel中的Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能。...names(y)) 是获取数据集x，y的列名后，提取其公共列名，作为两个数据集的连接列， 当有多个公共列时，需用下标指出公共列，如names(x)[1]，指定x数据集的第1列作为公共列 也可以直接写为...by = ‘公共列名’ ，前提是两个数据集中都有该列名，并且大小写完全一致，R语言区分大小写 by.x，by.y：指定依据哪些行合并数据框，默认值为相同列名的列 all，all.x，all.y：指定x..."English" [1] "name" "school" "class" "maths" "English" # 可以看出两个数据集有公共列 5、inner 模式匹配，只显示两个数据集公共列中均有的行...= ‘F’ 不显示，只显示公有的name行，并且用q数据集A行匹配了w数据集所有的A行 6、outer 模式，将两张表的数据汇总，表中原来没有的数据置为空 merge(w, q, all=TRUE, sort
Rahgozar等人 （1994）则根据行列来进行表格结构的识别，其先 识别出图片中的文本块，然后按照文本块的位置以及两个单元格中间的空白区域做行的聚类和列的聚类，之后通过行和列的交叉得到每个单元格的位...其次，它使用最先进的文本识别技术来提取所有的文本框。最后，CluSTi使用具有最优参数的水平和垂直聚类技术将文本框组织成正确的行和列。...将这些矩阵称为u，d，l，r。而作者的独立性假设表明作者在方程式中将两个个体的概率相乘。...这两个模块被连接到一个由ResNet-FPN主干生成的共享卷积特征图P2上图片基于SepRETR的分割模块 在分割模块中，将两个并行分支附加到共享特征映射P2上，分别预测行和列分隔符。...由于这种策略可以为一个分割行分配多个查询，为了删除重复的结果，实验将NMS应用于从每个预测行的两个边界生成的多边形。
2向量的循环补齐 两个向量使用运算符，如果两个向量长度不同，R会自动循环补齐（recycle），也就是它会自动重复较短的向量，直到与另外一个向量匹配。...直观上看，数据框更类似矩阵，有行和列两个维度，但是数据框与矩阵的不同是，数据框的每一列可以是不同的模式mode。...比如一列数字，一列字符串，一列布尔值。 所以，数据框可以类比为二维矩阵，当然这里的类比是异质性的，因为每个组件的数据类型不同。 技术层面看，数据框是每个组件长度相等的列表。...还有合并 apply族函数在数据框中的用法 apply lapply sapply apply 如果数据框的每一列的数据类型相同，则可以对该数据框使用apply函数。或针对数据框中的某些列应用。...但是，tapply的第一个参数必须是向量，不能是矩阵或数据框，而回归分析必须至少两列的数据或数据框，其中第一列是被预测的变量，第二列或多列是预测变量。所以tapply函数不能满足任务。
1ms；MySQL 在执行读操作时，会先从数据库的缓冲区中读取，如果不存在与缓冲区中就会尝试从内存中加载页面，如果前面的两个步骤都失败了，最后就只能执行随机 IO 从磁盘中获取对应的数据页。...索引片（Index Slices） 索引片其实就是 SQL 查询在执行过程中扫描的一个索引片段，在这个范围中的索引将被顺序扫描，根据索引片包含的列数不同，《数据库索引设计与优化》书中对将索引分为宽索引和窄索引...，如果不同的列之间有相关性，那么得到的结果就会比直接乘积得出的结果大一些，比如：所在的城市和邮政编码就有非常强的相关性，两者的过滤因子直接相乘其实与实际的过滤因子会有很大的偏差，不过这在多数情况下都不是太大的问题...对于一张表中的同一个列，不同的值也会有不同的过滤因子，这也就造成了同一列的不同值最终的查询性能也会有很大差别： 当我们评估一个索引是否合适时，需要考虑极端情况下查询语句的性能，比如 0% 或者 50%...在执行上述查询时，会选择 name 和 sex 作为匹配列，扫描所有满足条件的数据行，然后将 age 当做过滤列（Filtering Column）： 过滤列虽然不能够减少索引片的大小，但是能够减少从表中随机读取数据的次数
a, b)求两个向量并集intersect()求两个向量的交集setdiff()setdiff(a, b)求在a中而不在b中的部分setequal()setequal(a, b)检验ab是否完全相同...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...数据框元素索引有三种方法，第一种为通过列的序号索引，第二种通过列名字索引，第三种通过$变量名索引，如下所示： 可以使用attach()函数来将数据框添加到当前平台，这样就可以直接使用列名字或变量名来调用数据框中的数据...名义型变量例如不同膳食类型、不同糖尿病类型，一般为字符型；有序型变量表示一种顺序关系，例如癌症的早、中、晚期，虽然也可以用数字表示，但不是数值关系，没有比较的意义，也无法衡量不同阶段间的差别大小；连续性变量可以为两个值之间的任何值...由于因子的存在，数据分组信息等都可以转换为一个变量，从而使得数据框可以存储远多于矩阵的数据。 1.4列表 列表（list）是R中最复杂的一种数据类型。
我们创建上面数据为2018年碳酸钙企业，通过Stata导入xlsx，注意：必须选择：将第一行作为变量名，不然你无法选择列名，一开始我以为列名不能有中文和括号，结果浪费我好多时间。 ?...因子分析模型是把原观测变量分解成公共因子和特殊因子两部分 其中是原始变量标准化后的数据，是公共因子，是特殊因子。...因子分析的一般步骤 将原始数据标准化处理 计算相关矩阵 计算相关矩阵的特征值和特征向量 确定公共因子个数 构造初始因子载荷矩阵 ,其中为的特征向量 建立因子模型 对初始因子载荷矩阵A进行旋转变换，...将因子表示成变量的线性组合，其中的系数可以通过最小二乘法得到. 计算因子得分 看看一般步骤，读取数据我就pass了 ? 在这里插入图片描述 ? 在这里插入图片描述 ?...而SPSS两款工具，SPSS Modeler和SPSS Statistics是SPSS中的“哼哈二将”，一个负责统计分析，一个负责挖掘。 ?
数据框（data frame）是和矩阵类似的一种结构。在数据框中，列可以是不同的对象。可以把数据框看作是一个行表示观测个体并且（可能）同时拥有数值变量和分类变量的`数据矩阵’ 。...如果a 和b 是两个数值数组，它们的外积将是这样的一个数组：维度向量通过连接两个操作数的维度向量得到；数据向量则由a的数据向量元素和b的数据向量元素的所有可能乘积得到。...对于可能属于数据框的列表对象有下面一些限制条件， 分量必须是向量(数值, 字符, 逻辑)，因子，数值矩阵，列表或者其他数据框; 矩阵，列表和数据框为新的数据框提供了尽可能多的变量，因为它们各自拥有列，元素或者变量...数据框常常会被看作是一个由不同模式和属性的列构成的矩阵。...第一行可以有该数据框各个变量的名字。 随后的行中第一个条目是行标签，其他条目是各个变量的值。 scan() 函数 假定有三个数据向量，长度一致并且要求并行读入。
那么，tidyverse就提供了一个很好的学习思路（tidyverse first），让我们先忽略编程这道大关，其理念是一开始不谈向量、矩阵、数据框、因子、流程控制等概念，直接从数据的操纵入手，让初学者在最短时间内学会数据的处理与可视化应用...生成的数据框数据每列可以保持原来的数据格式，不会被强制性改变,即字符串，不会莫名其妙的变成因子格式； 2. 查看数据时，不再会一行显示不下，多行显示得非常丑； 3....（对数据分组） 1. filter 只选取Species列中，值为virginica的数据 （这里也是用到了管道符，将filter函数作用于iris数据） ?...3. mutate 增加一列，列名为Sepal.Area，值为width和length相乘，然后不保留原来的Sepal.Length 和 Sepal.Width两列 ?...tidyr包 tidyr的两个主要函数是 gather() 和 spread() 。
我搜索了一下，是如下3个步骤： ①利用代入法或加减法,消去一个未知数,得出一个二元一次方程组; ②解这个二元一次方程组,求得两个未知数的值; ③将这两个未知数的值代入原方程中较简单的一个方程,求出第三个未知数的值...矩阵提取的示例如下： ? 在R里面可以很容易进行矩阵求解，也就是线性代数，就是上面提到的 ax=b ，然后已知a是一个矩阵，3行3列，b是一个向量有3个元素，就可以求解x啦。...关于 %*% 运算符 以前接触的比较多的是match函数和 %in%，都是用来做两个向量的元素匹配的，这个 %*% 运算符第一次见，因为以前并没有把R语言用到线性代数，很少去对两个矩阵进行运算。...有空的话跟着《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》购买R基础书籍，逼自己一次，把R的知识点路线图搞定，如下： 了解常量和变量概念 加减乘除等运算（计算器） 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子...） 多种数据结构（向量，矩阵，数组，数据框，列表） 文件读取和写出 简单统计可视化 无限量函数学习 再听完我B站的R语言公开课：https://www.bilibili.com/video/BV1cs411j75B
神经网络中的几个基本数据类型 PyTorch 是一个建立在 Torch 库之上的 Python 包。其内部主要是将数据封装成张量（Tensor）来进行运算的。...点积（dot product） 点积是指两个矩阵之间的相乘，矩阵相乘的标准方法不是将一个元素的每个元素与另一个元素的每个元素相乘（这是逐个元素的乘积），而是计算行与列之间的乘积之和。...1. tf.multiply函数 tf.multiply函数可以实现两个矩阵对应元素相乘（哈达玛积），并不是真正的点积运算。它要求两个矩阵的维度必须匹配。...，能够进行K.batch_dot计算的两个矩阵也是有要求的：在两个矩阵的维度中，属于axis前面的公共维度部分（例如维度2，3）需要完全相等，并且axis只能指定最后2个维度。...只不过生成的矩阵形状是两个相乘矩阵的叠加。
对于两个 NxN 的矩阵 A 和 B 的相乘，一个最简单的并行方法是对于其输出矩阵 C（大小同为 ? ）的每一个元素开一个线程，该线程载入 A 的一行和 B 的一列，然后对其做一次向量的内积。...这个线程组将 A 的行小片和 B 的列小片一一载入共享内存，在共享内存上对其做矩阵相乘，然后叠加在原有结果上。...矩阵相乘，在之前的直观算法中，计算一个 C 矩阵的元素是按照矩阵乘法的定义 ? ，取 A 中的一行和 B 中的一列做内积。A 中的一行和 B 中的一列都要被用到 64 次。...如果换一个思路，不从输出矩阵 C 的角度，而从输入矩阵的角度，不难发现 A 的第 k 列仅被用于和 B 的第 k 行的元素相乘，也就是说如果取 A 的第 k 列和 B 的第 k 行，将其中所有元素对两两相乘并加到其所贡献的输出矩阵元素上...，其中k为A的列数和B的行数，即两个相乘矩阵的公共维度，对于NxN的矩阵， k=N。
Query 与 Key的转置进行点积，产生一个中间矩阵，即所谓“因子矩阵”。因子矩阵的每个单元都是两个词向量之间的矩阵乘法。...如下所示，因子矩阵第4行的每一列都对应于Q4向量与每个K向量之间的点积；因子矩阵的第2列对应与每个Q向量与K2向量之间的点积。...加权的权重就是“因子矩阵”中对应的注意力权重。 “因子矩阵”中的注意力权重是通过该词的查询向量（Query）与所有词的键向量（Key）做点积计算得到的。...让我们放大看看这些向量之间的矩阵乘法是如何计算的： 当我们在两个向量之间做点积时，我们将一对数字相乘，然后相加： 如果这两个成对的数字（如上面的‘a’和‘d’）都是正数或都是负数，那么积就会是正数。...乘积会增加最后的总和。 如果一个数字是正数，另一个是负数，那么乘积将是负数。乘积将最后减少最后的总和。 如果乘积是正数，两个数字越大，它们对最后的总和贡献越大。
在这个过程中，对同样的查询（Q）、键（K）和值（V）求一次注意力，得到一个输出。这种机制允许模型从不同的表示子空间在不同位置关注信息。...Key矩阵（K）：包含输入序列中各个位置的标识信息，用于被Query矩阵查询匹配。...点积计算： 通过计算Query矩阵和Key矩阵之间的点积（即对应元素相乘后求和），来衡量Query与每个Key之间的相似度或匹配程度。...这个矩阵的每一行对应一个token，每一列也对应一个token，矩阵中的每个元素表示了对应行token对列token的注意力权重。...每个编码器层都有两个子层，即多头注意力层（Multi-Head Attention）层和前馈神经网络（Feed-Forward Network）。
tibble 是一种简单数据框，它对传统数据框的功能进行了一些修改，其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。 多数情况下，我们会交替使用 tibble 和数据框这两个术语。...打印 tibble 的打印方法进行了优化，只显示前 10 行结果，并且列也是适合屏幕的，这种方式非 常适合大数据集。...setosa ## 10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa ## # … with 140 more rows 取子集 有两个工具可以提取数据框的单个变量...最后总结 tibble 相对于数据框来说，更简单，但更方便使用，两者的主要区别是： tibble 不能创建行名。 tibble 不能改变输入的类型（例如，不能将字符串转换为因子）、变量的名称。...tibble 不能进行部分匹配，如果想要访问的列不存在，它会生成一条警告信息。 tibble 打印时更美观。
在R中我们可以使用rbind，它代表行绑定，只要两个数据帧具有彼此相同的列。...由于我们在测试集中显然缺少Survived列，让我们创建一个完整的缺失值（NAs），然后将两个数据集行绑定在一起： > test$Survived <- NA > combi <- rbind(train..., test) 现在我们有了一个名为“combi”的新数据框，其中包含与原始两个数据集完全相同的行，按照我们指定的顺序堆叠：先训练，然后测试第二。...所以在这里我们将两个标题“Mme”和“Mlle”组合成一个新的临时向量，使用c()运算符并查看整个Title列中的任何现有标题是否与它们中的任何一个匹配。然后我们用“Mlle”替换任何一场比赛。...是的，如果您愿意，可以将大多数表存储到数据框中，所以让我们通过在资源管理器中单击它来查看它： ?
潜在因子矩阵 我们希望能找到这样两个矩阵： （1）潜在因子-用户矩阵Q，表示不同的用户对于不用元素的偏好程度，1代表很喜欢，0代表不喜欢。比如图1这样： ?...例如将图5所示的评分矩阵分解为两个低维度的矩阵，用Q和P两个矩阵的乘积去估计实际的评分矩阵，而且我们希望估计的评分矩阵和实际的评分矩阵不要相差太多，也就是求解下面的目标函数： ? ...stepsize和scale_factor参数对于结果的影响巨大，但是文档中只标注了缺省值，并没有说明如何定义这两个参数的相关指南。而且不同的学习数据，参数值也不同。在本例中，使用缺省值的误差巨大。...，U（用户潜在因子）矩阵11行7列，V（音乐潜在因子）矩阵16行7列。...推荐系统中的矩阵分解，假设推荐矩阵是两个低秩矩阵相乘，有何依据：说明假设低秩的意义。 浅谈矩阵分解在推荐系统中的应用：矩阵分解的数学推导。
数据框有两个维度，分别表示行数和列数，可以用dim()函数来获取。数据框中的每个向量可以有一个名称，可以用names()函数来获取或设置。...数据框中的每个向量可以是不同的类型，但同一列的元素必须是相同的类型。 创建数据框 创建数据框的一种常用方法是使用data.frame()函数，它可以将多个向量组合成一个数据框。...而数据框的行名和列名分别对应着数据框的行和列的标识符，可以用row.names()和colnames()函数来获取和设置。 行名：数据框的每一行都有一个行名，用于标识不同的行。...行名是一个字符向量，可以通过row.names()函数获取或设置。 列名：数据框的每一列都有一个列名，用于标识不同的列。列名是一个字符向量，可以通过colnames()函数获取或设置。...M London # 3 Charlie 30 M Tokyo 合并数据框 我们可以用rbind()和cbind()函数来按行或列合并数据框，参数是两个或多个数据框，它们必须有相同的列数或行数
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