NumPy 库来实现一个简单的功能：将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。...具体来说，它首先创建了一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的整数数组，然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。...b = np.clip(a, 1, 8) 这是本段代码中最关键的部分。np.clip 函数接受三个参数：要处理的数组（在这里是 a），最小值（在这里是 1），和最大值（在这里是 8）。...np.clip 的用法和注意事项 基本用法 np.clip(a, a_min, a_max)函数接受三个参数：第一个参数是需要处理的数组或可迭代对象；第二个参数是要限制的最小值；第三个参数是要限制的最大值...数据类型转换：需要注意输入数据和边界值（a_min, a_max）之间可能存在类型不匹配问题。例如，如果输入数据是整数类型而边界值是浮点型，则结果会根据 NumPy 广播规则进行相应转换。
这里相当于是计算两个数据集中的变量之间的相关性，之前发现correlation这个R包里的函数correlation()可以做 但是这里遇到了一个问题 ? 关掉这个报错界面以后就会提示 ?...但是mRNA的表达量有上万个，用这个函数计算的时候是非常慢的 找到了另外一个函数是Hmisc这个包中的rcorr()函数 这个速度快很多，但是他不能计算两个数据集之间变量的相关性， 这样的话可以先计算，...library(dplyr) res.cor.1 %>% merge(lncRNA,by.x="row",by.y = "gene_id") %>% merge(mRNA,by.x = "...今天看B站视频 两个矩阵之间的相关性热图这么容易画的吗？...零基础学习R语言之相关性分析 https://www.bilibili.com/video/BV1vb4y1k7kv psych这个包里的corr.test()函数也是可以直接计算两个数据集变量之间的相关性的
2024-12-11：数组最后一个元素的最小值。用go语言，给定两个整数 n 和 x，构造一个长度为 n 的正整数数组 nums，使得数组中相邻元素递增且所有元素按位与的结果为 x。...返回可能的最小 nums 数组中的最后一个元素的值。 1 x <= 100000000。 输入：n = 3, x = 4。 输出：6。...解释： 数组 nums 可以是 [4,5,6] ，最后一个元素为 6 。 答案2024-12-11： chatgpt[1] 题目来自leetcode3133。...大体步骤如下： 1.计算变量 bitCount，表示 n 和 x 转换为二进制后的位数差。 2.设置初始解 res 为 x，并初始化另一个变量 m 为 n - 1。...5.返回最终的 res 值，即可能的最小 nums 数组。 总体时间复杂度： • 该算法的时间复杂度取决于 bitCount，即 O(bitCount)。
]]]); //$all：匹配多个值中所有值（用于数组字段查询） $cursor = $collection->find(['E-Mail' => ['$all' => ['123456@qq.com'...([ '$group' => [ '_id' => '$Address.Country',//分组字段，注意要加上“$”，这里是根据数组字段某个元素值进行分组 'total' =>...//存在其它操作的聚合查询：多个操作之间执行先后顺序取决于它们位置的先后顺序 //聚合查询中的所有操作，包括'$group'在内，都是可选的。...，若放在'$group'之后则在聚合后作用于结果文档 ['$unwind' => '$E-Mail'],//将包含有某个数组类型字段的文档拆分成多个文档，每个文档的同名字段的值为数组中的一个值。...//参数2：指定用于更新匹配记录的对象。 //参数3：扩展选项组。 // upsert：若设置为true，当没有匹配文档的时候会创建一个新的文档。
聚合 # 聚合函数 np.sum #和 np.prod #积 np.mean #平均值 np.std #标准差 np.var...如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配，那么数组的形状会沿着维度为1的维度扩展以匹配另外一个数组的形状。如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配并且没有任何一个维度等于1，那么会引发异常。 ...np.sort(x) # 用排好序的数组替代原始数组 x.sort() # 函数argsort返回的是原始数组排好序的索引值 i = np.argsort(x) # 索引值可用于通过花哨索引创建有序数组...x[i] #结果等同np.sort(x) # 沿着多维数组的行或列排序（将行或列作为独立数组，行列值之间的关系将丢失） np.sort(X, axis=0) #对X的每一列排序 np.sort...np.partition函数的输入是数组和数字K，输出一个新数组，最左边K个数是最小的K个值，往右是原始数组剩下的值，在这两个分隔区间中元素都是任意排列的。
一维、二维、三维或高维空间中两个点x和y之间的欧几里得距离（Euclideandistance）d由如下公式定义： ? 其中，n是维数，而 ? 和 ? 分别是x和y的第k个属性值（分量）。...如果d(x,y)是两个点x和y之间的距离，则如下性质成立： 非负性。（a）对于所有x和y，d(x,y)≥0，（b）仅当x=y时d(x,y)=0。 对称性。对于所有x和y，d(x,y)=d(y,x)。...文档的相似性度量不仅应当像Jaccard度量一样需要忽略0-0匹配，而且还必须能够处理非二元向量。文档相似性最常用的度量之一就是余弦相似度，其定义如下。如果x和y是两个文档向量，则 ?...其中，“.”表示向量点积， ? ， ? 是向量x的长度， ? 。 余弦相似度实际上是x和y之间夹角（余弦）的度量。...较大的标准差表示大部分数值和其平均值之间差异较大，标准差较小，代表这些数值比较接近平均值。 通过简单的推导可得，两个向量x和y的标准化欧几里得距离的计算公式为： ? 其中， ?
在一个特定的集合，不应该拥有两个以上的索引 复合索引 索引的值是按照一定顺序排列的，因此，使用索引键对文档进行排序非常快。然而，只有在首先使用索引键进行排序时，索引才有用。...设计多个字段的索引时，应该将会用于精确匹配的字段防到索引的前面，将用于范围匹配的字段放到最后 索引对象和数组 mongo允许对嵌套字段和数组建立索引，嵌套对象和数组字段可以与符合索引中顶级字段一起使用...特殊的索引和集合 固定集合 mongo中普通的集合是动态的，可以自动增长，但是固定集合，固定集合需要事先创建好，而却他的大小时固定的。...地理空间索引 mongo支持几种类型的地理空间索引，其中常用的时2dsphere索引和2d索引 地理空间查询的类型 可以使用多种不同类型的地理空间查询：交集、包含、以及接近。...在map函数中emit调用的次数 “output”:5 结果集合中的文档数量 聚合命令 count 返回集合中文档的数量 db.foo.count({"x";2}) distinct 用来找出给定键的所有不同值
$all: 匹配那些指定键的键值中包含数组，而且该数组包含条件指定数组的所有元素的文档,数组中元素顺序不影响查询结果。...，匹配amount键值等于50的文档，只有一个值与all的操作是一样的 db.inventory.find({amount: {$in: [50]}}) db.inventory.find({amount...执行逻辑OR运算,指定一个至少包含两个表达式的数组，选择出至少满足数组中一条表达式的文档。...x 如果设置了这个修饰符，模式中的没有经过转义的或不在字符类中的空白数据字符总会被忽略，并且位于一个未转义的字符类外部的#字符和下一个换行符之间的字符也被忽略。...注意：这仅用于数据字符。 空白字符 还是不能在模式的特殊字符序列中出现，比如序列 。 注：JavaScript只提供了i和m选项，x和s选项必须使用$regex操作符。
// $pull $pullAll 如果匹配，从数组中删除相应的对象 // $addToSet 如果不存在则增加一个值到数组 // drop db.fruit.drop() show collections...两个或多个从节点 SECONDARY：复制主节点上的新数据和选举时投票。...它们的主要区别在于如何存储和检索数据。 B-树是一种自平衡的搜索树，其中每个节点可以存储多个键和对应的值，并支持在O(log n)时间内进行搜索、插入和删除操作。...B-树的每个节点都包含了一个子节点数组，可以用来搜索和遍历树。在B-树中，所有节点都可以存储键和值，而非仅仅是叶子节点。...B+树的非叶子节点只包含键，而不包含值，这使得B+树在维护索引时更加高效。 因此，B+树比B-树更适用于存储和检索大量数据，尤其是数据库和文件系统中的索引。
（3）方差（标准差） 方差是各样本相对均值的偏差平方和的平均值，如左式，而标准差是方差的开平方值，如右式。...假设变量 x 和 y 分别可以表示为 \{x_1,x_2,⋯,x_n\} 和 \{y_1,y_2,⋯,y_n\} ， x 和 y 之间的Pearson相关系数如下。...假设变量 x 和 y 分别可以表示为 \{x_1,x_2,⋯,x_n\} 和 \{y_1,y_2,⋯,y_n\} ， x 和 y 之间的Spearman相关系数如下。...y_i+\frac{x-x_i}{x_{i+1}-x_i}y_{i+1} \end{aligned} 分段线性插值在插补速度和误差方面取得了很好的平衡，插值函数具有连续性，然而由于在已知点的斜率是不变的...（3）牛顿插值 在区间 [a,b] 上，函数 f(x) 于一个节点 x_i 的零阶差商定义如下。 f[x_i]=f(x_i) f(x) 关于两个节点 x_i 和 x_j 的一阶差商定义如下。
命令： mongo 或者 mongo --host=127.0.0.1 --port=27017 其中，mongo命令默认链接本地端口默认27017， --host=127.0.0.1 --port...a = 1 or b = 1 {$or: [{a: 1}, {b: 1}]} $or表示匹配匹配两个或多个条件中的一个 a is null {a: null} 或者 {a: {$exists...: null}} $or表示匹配匹配两个或多个条件中的一个 TIP：find搜索子文档的正确姿势 MongoDB鼓励内嵌文档，实现关联查询。...push增加一个对象到数组底部$pushAll增加多个对象到数组底部$pop从数组底部删除一个对象$pull如果匹配指定的值，从数组中删除相应的对象$pullAll如果匹配任意的值，从数据中删除相应的对象...聚合操作将多个文档中的值 分组 在一起，并可以对分组后的数据进行各种操作，以返回一个结果。
：匹配代价计算、代价聚合、视差计算和视差优化。...一 、匹配代价计算 匹配代价计算的目的是衡量待匹配像素与候选像素之间的相关性。两个像素无论是否为同名点，都可以通过匹配代价函数计算匹配代价，代价越小则说明相关性越大，是同名点的概率也越大。...匹配代价计算的方法有很多，传统的摄影测量中，使用灰度绝对值差（AD，Absolute Differences）1、灰度绝对值差之和（SAD，Sum of Absolute Differences）、归一化相关系数...图1 DSI示意图（C(x,y,d)代表像素(x,y)在视差为d时的匹配代价） 二、 代价聚合 代价聚合的根本目的是让代价值能够准确的反映像素之间的相关性。...这一步非常简单，这意味着聚合代价矩阵S的值必须能够准确的反映像素之间的相关性，也表明上一步代价聚合步骤是立体匹配中极为关键的步骤，直接决定了算法的准确性。 ?
{"Foot":"3"} {"foot":"3"} {"foot": 3 } 这三个文档是不同的 文档中的键值对是有序的： {"x":1,"y":2} {"y":2,"x":1} 两者不同 4.集合...子集合 组织集合的惯例是使用“ . ”分割不同命名空间的子集合。例如一个具有博客功能的应用可能包含两个集合，分别是blog.posts和blog.authors。...Object { “x” : { “y” : “foot” } } 用于内嵌文档。 Null { “x” : null } 用于创建空值。 Symbol 符号。...注意Date()函数与Js中一样，是返回日期格式的字符串，日期对象和字符串是无法匹配的，所以执行删除、更新和查询操作时对导致很多问题。...时间戳值是一个 64 位的值。其中： 前32位是一个 time_t 值（与Unix新纪元相差的秒数） 后32位是在某秒中操作的一个递增的序数 在单个 mongod 实例中，时间戳值通常是唯一的。
图像上任意一个像素在两个坐标系的映射关系为： ? 其中，单个像素在 x 轴和 y 轴的实际物理距离为 dx 和 dy，将上式转换成齐次方程式为： ? (3) 相机坐标系。...图像坐标系是相机坐标系的某一平面，相机坐标系 的 x 轴和 y 轴与图像坐标系对应轴平行，两个坐标系间的距离就是相机的焦距 f。其以相机光心为坐标原点，光轴为 z 轴，可以用(?c, ?c, ?...其常用畸变原点周围的泰勒展开式的前两项 k1 和 k2 来表示，如果畸变较大，还可以增加使用第三项 k3 来描述，常用的描述公式为： ? 其中，(x, y)是校正后像素点的位置；(?0, ?...半全局匹配算法可以得到视差图，并且可分为匹配代价计算、代价聚合、视差计算和视差优化四个步骤。 (1) 代价匹配。代价匹配是待匹配点与候选匹配点之间的相似度的衡量。...该矩阵存储了所有的匹配代价值，可以有效减少重复的计算， 提高计算效率。匹配代价计算的方法有很多，如灰度绝对值差，灰度绝对值差之和，归一化系数， 互信息和 Census 变换等。
差分隐私保护技术给出了数据隐私保护程度及数据可用性之间的严格数学定义模型： 算法A是满足_ε_的差分隐私算法（ε-DP），其中ε ≧0，当且仅当对于任意两个只相差一个元素的相邻数据集D，D’，都满足如下公式...（Perturbation）——拉普拉斯噪声 在中心化差分隐私中，最为常用的扰动机制是拉普拉斯(Laplace)机制，该机制可以后期处理聚合查询（例如，计数、总和和均值）的结果以使它们差分私有。...其中，μ是位置参数，b是尺度参数，该分布满足期望为μ，方差为 。 image.png 保护数据隐私的方法就是将原有的单一查询结果概率化。...我们使用Apache Commons 的实现"LaplaceDistribution"，它的构造函数包含两个参数：分布的均值和分布的规模。...此 sample（）函数采用 0 和 1 之间的随机数，并将拉普拉斯分布的逆累积分布函数（CDF）应用于此数字。该过程产生随机数，随机数具有任何特定值的可能性与分布相匹配。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。...数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片，如下图所示： 聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值：...NumPy提供了dot()方法，可用于矩阵之间进行点积运算： 上图的底部添加了矩阵尺寸，以强调运算的两个矩阵在列和行必须相等。...我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： 不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...也可以传入-1，NumPy可以根据你的矩阵推断出正确的维度： 上文中的所有功能都适用于多维数据，其中心数据结构称为ndarray（N维数组）。
x, y: x+y)#返回10 fold(zeroV, ) 使用给定的func和zeroV把RDD中的每个分区的元素集合，然后把每个分区聚合结果再聚合;和reduce类似，但是不满足交换律需特别注意的是...能够返回与当前RDD不同的类型，比如说返回U，RDD本是T,所以会再用一个combine函数，将两种不同的类型U和T聚合起来 >>> seqOp = (lambda x, y: (x[0] + y,...和之前介绍的flatmap函数类似，只不过这里是针对 (键,值) 对的值做处理，而键不变 分组聚合排序操作 描述 groupByKey() 按照各个键，对(key,value) pair进行分组,...如果右RDD中的键在左RDD中存在，那么左RDD中匹配的记录会和右RDD记录一起返回。 fullOuterJoin() 无论是否有匹配的键，都会返回两个RDD中的所有元素。...intersection() 返回两个RDD中的共有元素，即两个集合相交的部分.返回的元素或者记录必须在两个集合中是一模一样的，即对于键值对RDD来说，键和值都要一样才行。
3.1 指定输出 3.2 聚合 3.3 外积 4.利用数组进行数据处理 4.1 将条件逻辑表述为数组运算 4.2 数学和统计方法 4.3 用于布尔型数组的方法 4.4 排序 4.5 唯一化以及其它的集合逻辑...y = np.zeros(10) np.power(2, x, out = y[::2]) print(y) ---- 3.2 聚合 可以使用任何通用函数的reduce方法，该方法会对给定的元素和操作重复执行...(x, y) 计算x和y的并集，并返回有序结果 in1d(x, y) 得到一个表示“x的元素是否包含于y”的布尔型数组 setdiff1d(x, y) 集合的差，即元素在x中且不在y中 setxor1d...(x, y) 集合的对称差，即存在于一个数组中但不同时存在于两个数组中的元素 ---- 5.用于数组的文件输入输出 NumPy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据。...9.1 广播规则 如果两个数组的维度数不相同，那么小维度数组的形状将会在最左边补1。 如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配，那么数组的形状会沿着维度为1的维度扩展以匹配另外一个数组的形状。
() } 布尔值 真或者假：true或者false {“x”:true}+ 数组 值的集合或者列表可以表示成数组 {“x” ： [“a”, “b”, “c”]} 32位整数 类型不可用。...版本的选择：MongoDB的版本命名规范如：x.y.z； y为奇数时表示当前版本为开发版，如：1.5.2、4.1.13； y为偶数时表示当前版本为稳定版，如：1.6.3、4.0.10； z是修正版本号...如果为真，则按顺序插入数组中的文档，如果其中一个文档出现错误，MongoDB将返回而不处理数组中的其余文档。如果为假，则执行无序插入，如果其中一个文档出现错误，则继续处理数组中的主文档。...文档排序查询的命令 sort() 方法对数据进行排序，sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用于降序排列。...{likenum:{$gte:NumberInt(700)}},{likenum:{$lt:NumberInt(2000)}}]}) 如果两个以上条件之间是或者的关系，我们使用$or 操作符进行关联，与前面
另外，不再有预定义模式（predefined schema）：文档的键（key）和值（value）不再是固定的类型和大小。由于没有固定的模式，根据需要添加或删除字段变得更容易了。...MongoDB的设计采用横向扩展。面向文档的数据模型使它能很容易地在多台服务器之间进行数据分割。MongoDB能够自动处理跨集群的数据和负载，自动重新分配文档，以及将 用户的请求路由到正确的机器上。...下面说明了MongoDB支持的其他通用类型，以及如何正在文档中使用它们 #1、null：用于表示空或不存在的字段 d={'x':null} #2、布尔型：true和false d={'x':true,'...y':false} #3、数值 d={'x':3,'y':3.1415926} #4、字符串 d={'x':'abc'} #5、日期 d={'x':new Date()} d.x.getHours()...nb$/i} 正则写在／／内，后面的i代表: i 忽略大小写 m 多行匹配模式 x 忽略非转义的空白字符 s 单行匹配模式 #7、数组 d={'x':[1,'a','v']} #8、内嵌文档 user
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