按位取反后0变1，1变0计算机流程是将按位取反的数转换为2进制数，这个2进制数按位取反，然后再转换回原来的进制速算技巧:对一个数按位取反得到的值为该数+1后再乘以-11.5 按位左移运算(转换为2进制，再转10进制 是32左移动 *2 是6464转换为8进制是1002....文件2.1 文件概念1.文件:记录在外部存贮介质(外存)上的数据的集合。2.文件的分类：文件文本(ASCII码文件)：每个字符存储到文件中。...(输出)str中的字符串，str可以是字符串，str可以是字符串常量，字符数组或字符指针变量。...若返回-1L表示出错
使用forcats处理因子 因子在 R 中用于处理分类变量。从历史上看，因子远比字符串更容易处理。因此，R 基础包中的很多函数都自动将字符串转换为因子。...library(tidyverse) library(forcats) 创建因子 假设我们想要创建一个记录月份的变量： x1 <- c("Dec", "Apr", "Jan", "Mar") 使用字符串来记录月份有两个问题...sort(y1) #> [1] Jan Mar Apr Dec #> Levels: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 不在有效水平集合内的所有值都会自动转换为...在创建因子时，将水平设置为unique(x)，或者在创建因子后再对其使用fct_inorder()函数，也可以达到这个目的： f1 子时经常遇到的一些问题： gss_cat #> # A tibble: 21,483 × 9 #> year marital age race rincome #> <int
1、基本数据类型包装类 Java中每一种基本类型都会对应一个唯一的包装类，基本类型与其包装类都可以通过包装类中的静态或者成员方法进行转换。...通常来说使用语法糖能够增加程序的可读性，从而减少程序代码出错的机会（来自百度百科）。 换句话说，这其实是一种障眼法，那么实际上是怎么样的呢？...double double pi = Double.parseDouble("3.1415926"); //将字符串，转换为Double double r...) + "O"); } } 运行结果： 3、装箱与拆箱 3.1、装箱 装箱就是java自动将原始类型值转换成对应的对象，比如将int的变量转换成Integer对象，这个过程叫做装箱。...3.2、拆箱 拆箱就是java自动将对应的对象转换成原始类型值，比如将Integer对象转换成int的变量，这个过程叫做拆箱 自动拆箱时，编译器通过调用类似xxxValue()这类方法(如：intValue
常量可以被当作常规的变量，只是它们的值在定义后不能被修改。...ntwo\r\nthree"; string j = @"one //说明可以换行 two three"; 然后c#中还有string类型，和c++类似的。...d2转换出错:输入字符串的格式不正确。...["page"])，也可以用,int.Parse(Request.QueryString["page"])，但是如果page这个参数在url中不存在，那么前者将返回0，0可能是一个有效的值，所以你不知道...Convert.ToInt32(double value) 如果 value 为两个整数中间的数字，则返回二者中的偶数；即 3.5转换为4，4.5 转换为 4，而 5.5 转换为 6。
今天这篇是R语言 with Python系列的第三篇，主要跟大家分享数据处理过程中的数据塑型与长宽转换。...转换之后，长数据结构保留了原始宽数据中的Name、Conpany字段，同时将剩余的年度指标进行堆栈，转换为一个代表年度的类别维度和对应年度的指标。（即转换后，所有年度字段被降维化了）。...+……~class #这一项是一个转换表达式，表达式左侧列 #出要保留的主字段（即不会被扩宽的字段，右侧则是要分割的分类变量，扩展之后的 #宽数据会增加若干列度量值...，列数等于表达式右侧分类变量的类别个数 ） ?...Python中我只讲两个函数： melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名的melt函数来对数据进行塑型
{Vector, Vectors} 这将导入所需的库。 接下来我们将创建一个Scala函数，将数据集中的qualitative数据转换为Double型数值。...在保存标签之前，我们将用getDoubleValue()函数将字符串转换为Double型。其余的值也被转换为Double型数值，并保存在一个名为稠密矢量的数据结构。...= r._2).count.toDouble / testData.count 变量labelAndPreds保存了map()转换操作，map()将每一个行转换成二元组。...最后一行代码，我们使用filter()转换操作和count()动作操作来计算模型出错率。filter()中，保留预测分类和所属分类不一致的元组。...最后用预测出错的数量除以testData训练集的数量，我们可以得到模型出错率： trainErr: Double = 0.20430107526881722 总结 在这个教程中，你已经看到了Apache
不能是 GLSL ES 中的关键字和保留字，但你的变量的一份可以是它们。...在进行赋值操作（=）时，等号左右两侧的数据类型必须一样，否则会出错。...bool doga; //变量为一个布尔值 赋值和类型转换 使用等号（=）可以将值赋给变量，GLSL ES 是强类型语言，在语义上 8 和 8.0 是一个值，但是，将 8 赋值给浮点型变量时会出错...float(bool) true 转换为1.0，false转换为0.0 转换为布尔值 bool(int) 0转换为false，非0转换为true bool(float) 0.0 转换为false，...非0转换为 true 运算符 GLSL ES 支持运算类型如下： 类别 GLSL ES 数据类型 描述 - 取负 int 或 float * 乘法 int 或 float，运算的返回值类型与参与运算的值类型相同
虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。不用担心你没有使用Scala的经验。练习中的每个代码段，我们都会详细解释一遍。...{Vector, Vectors} 这将导入所需的库。 接下来我们将创建一个Scala函数，将数据集中的qualitative数据转换为Double型数值。...= r._2).count.toDouble / testData.count 变量labelAndPreds保存了map()转换操作，map()将每一个行转换成二元组。...最后一行代码，我们使用filter()转换操作和count()动作操作来计算模型出错率。filter()中，保留预测分类和所属分类不一致的元组。...最后用预测出错的数量除以testData训练集的数量，我们可以得到模型出错率： trainErr: Double = 0.20430107526881722 总结 在这个教程中，你已经看到了Apache
因子 变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量。类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。...R把表示分类的数据称为因子，因子的行为有时像字符串，有时像整数。因子是一个向量，通常情况下，每个元素都是字符类型，也有其他数据类型的元素。...因子具有因子水平（Levels），用于限制因子的元素的取值范围，R强制：因子水平是字符类型，因子的元素只能从因子水平中取值，这意味着，因子的每个元素要么是因子水平中的字符（或转换为其他数据类型），要么是缺失值...通常情况下，在创建数据框变量时，R隐式把数据类型为字符的列创建为因子，这是因为R会把文本类型默认为类别数据，并自动转换为因子。前面我们在讲数据框时，就有提到。...Category[Category=="old name"] <- "new name"}) mydata$Category <- as.factor(mydata$Category) 当需要把因子转换为有序因子时
于是，先利用 PCA 提取出这些宏观经济变量的前 3 个主成分，再用这些主成分来预测股票未来收益。 当然，上述分类其实也不是严格互斥的。...接下来计算不同 X 下的 Y 因子收益，最后取平均，得到 Y 因子。 但此处不能计算 X 因子，因 X 是 Y 的控制变量。...此外，与独立排序不同，条件排序可以保证每个组合中的股票数目合理。 当然，条件排序研究的是变量 Y 相对控制变量 X 是否有增量信息，因此，当两个变量相关性较高时，条件排序便可能不适用。...回归系数可以视作按照特定权重构建的价差组合的收益。以上述股票收益关于 size 的单变量回归为例，回归系数的 OLS 估计如下： ? 因 ?...单变量回归中，若回归系数大于 0，则股票预期收益 R^{e}_{i,t+1} 的排序与因子指标完全相同；反之，若回归系数小于 0，则股票预期收益的排序与因子指标刚好相反。
器学习算法只接受数值输入，所以如果我们遇到分类特征的时候都会对分类特征进行编码，本文总结了常见的11个分类变量编码方法。...为分类数据变量分配一个唯一标识的整数。...这种方法非常简单，但对于表示无序数据的分类变量是可能会产生问题。比如：具有高值的标签可以比具有低值的标签具有更高的优先级。...当在逻辑回归中使用wo编码的预测因子时，预测因子被处理成与编码到相同的尺度，这样可以直接比较线性逻辑回归方程中的变量。...建议m的取值范围为1 ~ 100。 11、 Sum Encoder Sum Encoder将类别列的特定级别的因变量(目标)的平均值与目标的总体平均值进行比较。
：使用re包读取文件，再使用正则表达式提取出用户名和密码，注意这里提取出来的用户名和密码是列表形式，需要将其转换为字符串。...re包存储数据到指定文件中，然后打开存储的文件使用正则表达式完全匹配用户名，进行统计。...具体代码如下： 将密码输入错误的用户名存储到指定的文件中 1 with open('E:\selenium-python测试项目\lockuser.txt', 'a') as f: # 打开lockuser.txt...2 f.write(username + '\n', ) # 把变量username写入lockuser.txt。这里username必须是str格式，如果不是，则可以转一下。...统计登录账号密码出错次数 1 locktxt = open("E:\selenium-python测试项目\lockuser.txt", "r").read() # 打开用户登录错误记录文件 2
self class], &outCount); for (int i = 0; i < outCount; i++) { Ivar ivar = ivars[i]; // 将每个成员变量名转换为...class], &outCount); for (int i = 0; i < outCount; i++) { Ivar ivar = ivars[i]; // 将每个成员变量名转换为...[type hasPrefix:@"NS"]) { // 将对象名转换为对象的类型，将新的对象字典转模型（递归） Class class...objectWithDict:value]; }else if ([type isEqualToString:@"NSArray"]) { // 如果是数组类型，将数组中的每个模型进行字典转模型...先利用runtime获的UITabBarButton的对象名称, 最后打印的结果为(因打印的内容太多,这里只贴出最关键的结果): 打印结果: UITabBarItem内的成员变量类型为: @"UITabBarButton
如果场景中需要对连续变量进行卡方检验，首先需要将连续变量转换为分类变量，如年龄分成70后、80后、90后、00后。....：两组独立样本来自的总体在该变量的均值上有显著差异 用到的变量：一个连续因变量和一个分类自变量（如果是连续变量，也可以将连续变量进行分组得到一个分类变量） 方差齐性检验： 原假设：两组总体中的方差是相等的...虚拟变量 原因：分类变量无法参与到回归模型中的加减乘除运算 操作：将原先的分类编码统一转换为0、1数值 回归分析前提 线性趋势：自发量和因发量的关系是线性的，如果不是，则不能采用线性回归奎分析。...-反映到模型中要求残差服从正态分布 方差齐性：就自发量的任何一个线性组合，因发量y的方差均相同。-反映到模型中要求残差的方差齐性。...可以用于二分类、无序多分类、有序多分类 二元Logistic回归SPSS操作 分析-回归-二元Logistic 例：预测是否退休 分类变量转换为虚拟变量 结果解读 1）根据参数检验中的p<0.05
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。...名义型变量是没有顺序关系的分类变量，例如人的性别、血型、民族等。而有序型变量是有层级和顺序关系的分类变量，如患者的病情（较差、好转、很好）。名义型变量和有序型变量在 R 中称为因子（factor）。...sex <- c(1, 2, 1, 1, 2, 1, 2) # 接着用函数 factor( ) 将变量 sex 转换成了因子并存为对象 sex.f，其中参数 levels 表示原变量的分类标签值，参数...常见的矩阵运算都可以在R 中实现，如矩阵加法、矩阵乘法、求逆矩阵、矩阵转置、求方阵的行列式、求方阵的特征值和特征向量等。...在进行数据分析时，分析者需要对数据的类型熟稔于心，因为数据分析方法的选择与数据的类型是有密切联系的。R 提供了一系列用于判断某个对象的数据类型的函数，还提供了将某种数据类型转换为另一种数据类型的函数。
使得R不会默认将字符串处理为因子。...planets_df[1:5,"diameter"] 通过$可以直接获取分类变量下的全部信息。...，分类变量是存储有条件数目的分类的；而连续变量则可以储存及对应一系列数目（可以无穷大）。...:775.4 比较factor 中的变量 对于有条件关系的因子中的变量，ordinal variables，则会返回一个判断的布尔值。...R lists 一个R的列表包括了各种类型的变量，并将他们放置在同一个列表当中，这些变量可以是矩阵、向量、数据集，甚至是其他的列表。
Altman给出了一个关于分娩妇女在不同婚姻状态下咖啡因消耗的例子。...，则R会计算相应的另一个，从而使得矩阵中的数值与输入的值数目相匹配。...另外，与table()同源的另外的几个函数还有xtabs(),ftable()，它们通常会用来对数字向量和因子变量制表，但是它们与table()不同，将转化后的水平自动作为行和列的名称。...因此，建议将数字编码的分类变量转化成因子。...，最后一图列表达的是组中每个分类的构成比，因此婚姻状态的相对大小的信息就损失了，但是通过图2/3可以看出各婚姻状态组间比例。
在分析之前，先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。...数值型变量的描述性统计分析 本节将讨论数值型变量的集中趋势、离散程度和分布形状等。这里我们关注 3 个连续型变量：年龄（age）、母亲怀孕前体重（lwt）和婴儿出生时体重（bwt）。...这里 smoke 是一个二分类变量，我们在把它转换成因子时已经为其两个水平定义了标签：“no”和“yes”。...除了上面提到的函数 summary( )，R 中还有很多用于计算特定统计量的函数（见第二章）。...例如： R.Version() library(psych) describe(cont.vars) 在很多时候我们还想计算某个分类变量各个类别下的统计量。
另一个简单尝试是更改 WRF 的 namelist.input 文件的 dynamics 部分中的epssm 值，但其原理并不是十分清楚 。WRF 中的每个时间步都分为三个较小的子时间步。...这允许使用更长的时间步长求解方程。三个子时间步长并不完全相等。epssm 值控制子时间步长的轻微偏移。所以尝试不同的 epssm 值，默认值为 0.1，因此请尝试使用 0.3 或其他几个值。...SIGSEGV 分段错误和停止或挂起 抱歉，我不知道是什么原因导致即使运行没有出错并结束，WRF 也会挂起或停止输出。...有时 WRF 只是停止输出，运行它的处理器有时会显示正处在忙碌中；有时不是，程序会因"segmentation fault," SIGSEGV message而停止。...我自己还没有尝试过，但如果您在编译（共享式内存/smpar）中使用多线程选项，将环境变量OMP_STACKSIZE 设置为 4G 可能会有所帮助。
print_r printf 三、变量 变量的组成：变量名和变量值组成，变量名引用变量值 内存的组成：堆区、栈区、用户代码区，全局数据区（变量区、常量区、静态变量区），变量名在栈区，变量值是在变量区中...二转八：三并一 二、十六之间的互转 十六转二：一拆四 二转十六：四并一 八、十六之间的互转 八转十六：先一拆三，再四并一 十六转八：先一拆四，再三并一 3.整型数据 表示形式 十进制 八进制，以...a.运算符的概念 b.运算符的分类 c.运算符的优先级和结合性 d.表达式和语句 2.算术运算符 求余运算符：在运算之前先把两个操作数都自动转换为整型，符号是由被除数决定的...自增自减：++和——在前面和在后面的区别 3.赋值运算符 复合的赋值运算符 赋值运算符的结合性：右结合 赋值表达式的值就是被赋值的那个变量的值$a = 100 4.字符串连接符 主要和逗号的区别 在运算之前是将两边的操作数都自动转换为字符串类...、利用强制类型转换符创建 数组访问：中括号语法 数组分类： 键值之间的关系：索引数组和关联数组 数组的维度：一维和多维数组 foreach遍历 基本语法 几个细节 数组的指针：reset，next、current
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