本期大猫将教大家使用 data.table包的 keyby语句完成上述任务。...注：文章中所有代码块都可以水平滚动！不信滑滑看？...seq(ymd("2018-01-01"), length.out = n, by = "day"), x = runif(n)) 生成的数据集长这个样子： ?...按照周进行分类 如果我们想要每周对变量 x求均值，只要在 keyby语句中指定 week=week(date)即可： # 按照周进行分组 dt[, .(x = mean(x)), keyby = ....按照“每个三天”分类 为了按照任意间隔进行分类，我们需要用到 data.table包中的 ceiling_date函数。
对于短窗与长窗的效用，固定窗与自适应窗的使用，以及在清醒状态下观察到的静息状态动态是否主要是由于睡眠状态和受试者头部运动的变化，一直存在一些争论。...,2)使用较短的滑动窗口代替非重叠窗口提高了捕获转变动力学的能力，即使在30s的窗长，3)运动似乎主要与一种状态相关，而不是分散在所有状态，4)固定的锥形滑动窗口方法优于自适应动态条件相关方法，5)与之前的...为了评估扫描时被试头部运动对dFNC聚类结果的影响，我们计算了每个dFNC状态下受试者头部显著运动的窗数(点数大于2.5个帧位移均值标准差)，并目测评估了受试者的dFNC状态向量和平均帧位移向量。...漏检样本的准确性随窗口大小没有显著差异。这些准确率与早期的报告一致，但我们表明，这些准确率可以通过更短的窗长实现。与滑动窗口方法相比，对于所有窗口大小，DCC方法对dFNC估计的分类精度较差。...30s的窗长。
，因为大猫前几天遇到了这样一个需求：需要处理大约2700个股票的120日滚动回归，每次滚动回归包含一个OLS以及一个GARCH拟合。...众所周知，绝大多数数据清洗任务都只能单线程运行，不论是R的data.table包还是SAS的data步都是如此，唯一存在提高空间的就是多次重复的回归拟合进行并行计算。...单 线程版本 《10行代码搞定滚动回归》中给出的非并行计算的代码如下。在下面的代码中，我们运行了一个 y ~ x的OLS回归，最终输出的是回归的系数。...# 设定滚动窗口期，这里为50天 n <- 50 # 计算滚动回归！...(id)] 输出数据集大概长这样： ? 载 入并设置doParalle 为了能够调用多核，我们需要首先根据CPU的核心数来进行设置，下面是大猫在自己4核8线程CPU上的设置代码。
原来大猫使用的是秀米等富文本编辑器，最然可以实现很花哨的效果，但是每次编辑的时间可能都比写作的时间长，而且富文本编辑器对于代码块的支持极弱，语法高亮没有就算了，但是代码块无法水平滚动就不能忍。...2004-2012： data.table不断进化 一开始的data.table只是 Matt 为了方便自己工作而创作的，到了2008年，Matt 在 GPL 开源协议下发布了data.table。...在这个2012年（注意dplyr的最早版本在2016年！）的帖子中，一个用户需要处理以下数据集（这里只显示前6行） ? 他想首先按照gene_id分组，然后分别计算特定变量的极值和均值。...这个用户一开始使用lapply和do.call函数，不仅计算时间很长（30 min！），而且代码特别难看： ? 而使用data.table,则简直是一阵春风： ?...最终要的是，原来要30分钟才计算完成的任务，现在3秒钟就够了！！！ Matt 在最后总结到： “我们在这里讨论的是时间，宝贵的时间。
而日常数据生产中，有时会牵扯到模型计算，一般以R、python为主，且1~100G左右的数据是常态。基于此，于是想对比下R、Python中ETL的效率。...测试数据长这样： 废话不多说，先看部分结果的截图吧。 上图截取的是复杂的groupby问题中对于5G与50G数据各ETL工具的用时情况，项目运行服务器的内存为128G，核数40。...可以看到，无论是5G还是50G的数据，data.table的性能都在python之上,堪比spark、clickhouse。...DataFrame.groupby_on_multiple_columns defaulting to pandas implementation. 3.长宽表变换 测试内容：id1, id4不动，对id5横向展开，值为对v3求均值...中间涉及到PCA以及其他计算，最后入库mysql，该任务每天跑一次 。
有很多初学者遇到的问题，写出来，更好的自我总结，正所谓：“学然后知不足，教然后知困”。以输出（写博客）倒逼输入（学习），被动学习, kill time，是一个不错的方法。...://stackoverflow.com/questions/12478943/how-to-group-data-table-by-multiple-columns 实际工作中，我们需要对数据进行平均值计算...，这里我比较了aggregate和data.table的方法，测试主要包括： 1，对数据yield计算平均值 2，计算N不同水平的平均值 3， 计算N和P不同水平的平均值 1....使用data.table方法 代码： data(npk) head(npk) library(data.table) setDT(npk) # 单个变量 npk[,mean(yield),by=N]...(N,P)] N P V1 1: 0 1 52.41667 2: 1 1 56.15000 3: 0 0 51.71667 4: 1 0 59.21667 要点： data.table
data.table是目前R中人气最高的数据处理包。 2....首先，假设我有一个这样的数据集（暂且命名为t1）： ? 现在我想做的是对于每一行，找出非NA的值，填充到“mean.scale”这个新的变量；如果有多个非NA，那么就计算其平均值。...对，这个步骤和cast和melt函数的作用类似，只不过这里直接用了data.table自己的语句。...我们只要把数据按照fund_name分组，然后对每组求scale的均值。唯一需要注意的有两点。首先，别忘了mean中的na.rm = T参数，它能够让函数忽略缺失值。...其次，最后计算出的结果中会有NaN（not a number）值，产生这种情况是因为在计算均值中出现了0作为除数的情况，对此我们需要用!is.finite()将其排除。
使用lme4包进行blue值计算 这里，使用lme4包进行blue值计算，然后使用emmeans包进行预测均值（predict means）的计算，这样就可以将predict means作为表型值进行GWAS...RIL的预测均值。...「注意，lme4直接计算的固定因子（RIL）的效应值（BLUE值），不是我们最终的目的，因为它是效应值，有正有负，我们需要用预测均值将其变为与表型数据尺度一样的水平。」...(m2)$varcomp re2 = predict(m2,classify = "RIL")$pval %>% as.data.frame() head(re2) 这里，用predict进行预测均值的计算...95%的同学，在计算GWAS分析表型值计算时，都是用上面的模型计算出blue值，然后直接进行计算，其实还有更好的模型。
offset类型是专门针对时间类型center: 把窗口的标签设置为居中。布尔类型，默认False，向右对齐。win_type：窗口的类型。截取窗的各种函数。字符串类型，默认为None。...on：可选参数；对于dataframe而言，指定要计算滚动窗口的列，值可以是dataframe中的列名。...表示的是以当前元素为中心，在上下两个方向进行滑窗然后进行统计计算：In 11:data.rolling(3, center=True).mean() # 参数center + 窗口为奇数图片具体的过程可以看下面的图解...：right：窗口中的第一个数据点从计算中删除（excluded）left：窗口中的最后一个数据点从计算中删除both：不删除或者排除任何数据点neither：第一个和最后一个数据点从计算中删除图片取值...作为滚动计算的对象窗口里，却至多只剩n-1个值，达不到min_periods的最小窗口值 数（n）的要求。
现在介绍的是一种利用像素的颜色差异自适应的计算权重的算法。这里是先对图像做分割，然后对支持窗内与中心像素同一个分割块的像素设权重为1，不同分割块的像素则应用与中心像素的颜色距离来计算权重。...2.3.1 基于双边滤波思想计算自适应权重(Adaptive Weights) 我在文章4. 数码相机内的图像处理-更多图像滤波中给你介绍过双边滤波。...由于双边滤波计算自适应权重是非常非常慢的，所以这种方案希望能用某种快速的方法近似求取联合双边权重，最终得到不亚于分割类算法、自适应权重类算法的效果。...这样后续的所有计算都是基于小块的中心来计算的，这样就大大减少了计算量。比如下面这个是21x21的支持窗，本来需要计算441个点的权重。...对于点p来说，它一共有N个邻域像素，对每个邻域像素都可以应用上面的式子，来计算出1个p的代价。那么p的最终聚合代价是上面所有邻域线性系数组合而成的均值。
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这也启发了我们的第二种频率特征，在每个局部空间（patch）内，统计频率信息，并计算其平均频率响应。这些统计量可以重组成多通道特征图，通道数目取决于频带数目 ?...整个算法的简单流程 FAD 以往的工作采用的是人工设计频域滤波器，但这无法完全覆盖所有的图像模式，并且固定的滤波器很难自适应的捕捉到图像中伪造的模式。...因此我们提出了自适应的滤波方法，具体做法如下： 设计N个二分类滤波器（也就是所谓的掩码mask） ，将图像的频率分为低，中，高三个频带。 为了让其具备自适应能力，我们额外设计三个可学习的滤波器 。...计算一系列可学习频带的频率响应均值3.将频率统计信息重新组合为与输入图像共享相同布局的多通道空间映射 其中log10是为了调整数值级别，D是滑窗DCT变换。...对于每个滑窗w中的局部统计信息q**，经过上述变换被转换为 的向量** 在我们的实验中，我们将每个滑窗大小设置为10x10，步长为2，频带数目为6。
写 在前面 在目前为止所有小伙伴们向大猫请教过的R问题中，大猫总结了最常遇见同时也是比较难的三个问题，分别是（1）事件研究法；（2）分组回归；（3）滚动回归。...keyby语句为data.table包中的分组语句，它能够对keyby中的每一个不同的值（这里为abcde）都分别跑一次回归。...其中的原理是，data.table最终的输出必须是一个class为list的元素，符合条件的除了list自己，还包括 data.frame，data.table等。...拓 展 这时有的小伙伴可能想问，有没有可能同时计算两个不同的回归方程？比如还是上面这个数据集，我想同时输出带系数的回归结果和不带系数的回归结果，应该怎么做？...下 期预告 下期我们继续探索data.table包的强大功能，大猫教大家如何用一行代码搞定滚动回归！
data.table的基本语法是dt[i, j, by]，简单说就是使用i选择行，用by分组，然后计算j。接下来我们看看data.table继承了什么，增强了什么。...，这里计算防水和非防水产品的质量得分均值： product_tests[, mean(quality, na.rm = TRUE), by = ....的均值。...然后在每个子集data.table的语义中计算j表达式。...举例，我们定义一个函数，计算market_data中由用户定义的列的年度均值： average = function(column){ market_data[, .
构造样例数据集代码如下： # 设置随机数种子 set.seed(42) # 生成样例数据集，一共有a,b,c,d,e五个group，每个group都有1000日的观测 dt data.table(...* 5), y = rnorm(1000 * 5), x = rnorm(1000 * 5)) %>% unique(by = c("id", "date")) 要实现一行代码完成分组回归，需要用到data.table...需要注意的是我们需要遍历每一个符合条件的t，以及需要把最终结果输出成一个漂亮的数据集。 步 骤分解 大猫先把代码放上来： # 设定滚动窗口期，这里为100天 n <- 100 # 计算滚动回归！...其实要完成滚动回归并不止这一种方法，stackoverflow上有很多相关的帖子，但是大猫在比较几种方法之后，发现自己写的这个版本是代码最短、最容易理解、并且效率最高的！...但是，这个滚动回归的代码也不是完美的，最大的劣势就在于我们的滚动窗口是用“期”而不是用“天”来定义的，也就是说，程序在每次滚动的时候都会固定找前面n期的观测，而不管这n期之间可能间隔的是10天，20天还是一个月
Cross-correlation：FCN具有位置对应特性，原本的检测操作应该是，在检测特征图上滑窗，寻找与目标特征相似度最高的位置，这里通过卷积操作代替滑窗检测，一个字：快！准！恨！...虽然卷积是滑窗检测的高效实现，但其本质上依然是滑窗，计算速度比相关滤波慢多了。...：优点->没有假设也没有边界效应，是实实在在的滑窗检测，有卷积高效实现速度可以接受；缺点：计算量高，仅适合较小feature map。...尺度自适应：常用的多尺度检测方法实现尺度自适应，3个尺度更快86 fps，5个尺度更好58 fps。...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/188480.html原文链接：https://javaforall.cn
第一种：使用细胞亚群基因表达均值计算亚群间的相关性热图绘制 这种相关性热图计算的是单细胞亚群间伪bulk基因表达的相关性，这里有两个应用。...ggrastr) # devtools::install_github("LKremer/ggpointdensity") library(ggpointdensity) ## 使用细胞亚群基因表达均值计算亚群间的相关性热图绘制...sce) sce$seurat_annotations <- as.character(sce$seurat_annotations) table(sce$seurat_annotations) 2、计算每个亚群的基因表达均值...## 使用不同样本中各细胞亚群相对百分比计算亚群间的相关性热图绘制 ## phe data.table::fread('GSE236581_CRC-ICB_metadata.txt.gz'...dcast(..., x~y): dcast函数用于将数据从长格式转换为宽格式。
计算每个脑区中所有体素dALFF变异性值的均值作为特征值，进一步就可以得到分类的特征集。...计算每个脑区中所有体素sALFF变异性值的均值作为特征值，进一步就可以得到分类的特征集。...9、验证分析 为了验证窗长对结果的影响，作者使用另外两种窗长（30TR和80TR）重新计算了之前的结果。...4、验证分析结果 窗长改变为30TR或80TR时，研究结果与窗长为50TR时相似。具体结果请参看原文补充材料。...首先滑动窗长度的选择仍具有争议，本文在不同的窗长下得到了相似的结果，表明结果相对稳定。其次，焦虑与抑郁常常具有并发性，数据集中的抑郁样本可能会对结果照成影响，需要更多的样本来进一步证明文中的结果。
基于阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的变换： 其中，T为阈值，对于物体的图像元素g(i,j)=1，对于北京图像元素g(i,j)=0。 阈值分割技术可分为全局阈值和局部自适应阈值分割。...下面以最大类间方差分割算法（OTSU）来说明全局分割阈值的应用。最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的，是一种自适应的阈值确定的方法。它是按图像的灰度特性，将图像分成北京和目标两部分。...局部自适应阈值分割根据像素邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值，这样做得好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的，而是由其周围邻域像素的分布来决定的。...常用的局部自适应阈值是局部邻域块的均值和局部邻域块的高斯加权和。...首先给出局部自适应高斯分割的定义：将处理窗口设为矩形移动窗，设r为处理窗口半径，T为窗口内的局部分割后阈值，μ为窗口内像素均值，δ2为窗口内像素方差，I(x,y)为输入像素值，g(x,y)为分割后的像素值
p=3832最近我们被客户要求撰写关于期货波动率的研究报告，包括一些图形和统计输出在本文中，波动率是众多定价和风险模型中的关键参数，例如BS定价方法或风险价值的计算。...在这个模型中，或者说在教科书中，这些模型中的波动率通常被认为是一个常数然而，情况并非如此，根据学术研究，波动率是具有聚类,厚尾和长记忆特征的时间序列变量。...本博客比较了GARCH模型（描述波动率聚类），ARFIMA模型（ 长记忆），HAR-RV模型（基于高频数据 ），以及来自SSE 50指数和CME利率期货的样本。...此外，本文使用滚动时间窗预测方法来计算预测波动率并构建指数以评估模型的准确性。结果表明，基于长记忆和实现波动率的ARFIMA-RV模型是最准确的模型。...：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较matlab估计arma garch 条件均值和方差模型
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