read.table二、向量1、变量变量分为标量（一个数字或字符串）和向量（多个数字或字符串）表格称为数据框2、赋值3、从向量中提取元素注意不要忘记在【】前输入x三、数据框（表格的显示）1、读取本地数据...header默认值为0，意为将文件第0行数据作为列名；若设置header=None，则自动生成0，1，2，...为列名，文件从第0行就读取为数据；若header=1，则第0行被舍弃，第1行读取为列名；若...header=0,3，意为将表的第0行和第3行读取为列名，第1，2行被舍弃，从第4行开始读取为数据。...X<-read.csv(file = "huahua.txt",sep = "",header =T,row.names=1)#最后row.names的意思是修改第一列为行名3、数据框导出 write.table...X,y#第y列Xy #也是第y列Xa:b#第a列到第b列Xc(a,b)#第a列和第b列X$列名#也可以提取列（优秀写法，而且这个命令还优秀到不用写括号的地步，并且支持Tab自动补全哦，不过只能提取一列）
1、矩阵的创建 matlab矩阵的创建方式有如下几种：直接输入、读取外部数据、内置函数、M文件编程 (a) 直接输入：直接创建矩阵要注意如下规则：矩阵元素必须在方括号[ ]内；矩阵同行元素之间用空格或逗号...例1.2 % 读取数据 trees load trees % 读取二进制数据文件 image(X) % 以图像的形式显示数组 X colormap(map) % 设置颜色查找表为map...A( e1:e2:e3)：表示取数组或者矩阵A的第e1元素开始每隔e2步长一直到 e3的所有元素； A([m,n,l] )：表示取数组或矩阵A中的第m,n,l个元素； A(: , n)：表示取A矩阵的第...n列全部元素； A(m , : )：表示A矩阵第m行的全部元素； A(m : m+k , : )：表示取A矩阵第m~m+k行的全部元素； A(: , k : k+m )：表示取A矩阵第k~k+m列的全部元素...； A( m: m+k , n : n+k )：表示取A矩阵第m~m+k行内，并在第n~n+k列中的所有元素； A(m,k:end)：表示表示取A矩阵m行，第k列到最后一列。
元素,标量,向量标量：一个元素组成的变量向量：多个元素组成的变量从向量中提取元素根据元素位置根据值数据框注意工作目录读取read.table(file="", sep=, header=,...)行名和列名...X<-read.csv('doudou.txt') #在示例数据里有doudou.txt 注意这里的变量X是一个数据框colnames(X) #查看列名rownames(X) #查看行名,默认值的行名就是行号...",sep = "",header =T,row.names=1)#最后row.names的意思是修改第一列为行名数据框导出变量的保存与重新加载save()和load()提取元素- X[x,y]#第x行第...y列- X[x,]#第x行- X[,y]#第y列- X[y] #也是第y列- X[a:b]#第a列到第b列- X[c(a,b)]#第a列和第b列- X$列名#也可以提取列（优秀写法，而且这个命令还优秀到不用写括号的地步...，并且支持Tab自动补全哦，不过只能提取一列）回答一个问题：save(X,file="test.RData")这句代码如果报错object X not found，是为什么，应该怎么解决？
如何赋值和实际运用？什么是数据框？如何使用？中途有事离开，怎么保存数据并且下一次重新加载？问题：如果save(X,file="test.RData")报错的话，怎么办？...赋值和修改赋值<-是给变量下定义，指明这是个啥东西；修改就是再一次赋值，多次赋值以最后一次为准。...赋值：从文件中读取read.table() #从文件中读取数据，sep表示文件中的分隔符，header表示第一行是否为标题行read.csv() #读取文件，默认sep为","，header为TX...X，最后row.names的意思是修改第一列为行名从数据框中提取元素X[x,y] #第x行第y列X[x,] #第x行，注意逗号前为行，逗号后或无逗号为列X[,y] #第y列，等同于X[y] X[a...:b] #第a列到第b列X[c(a,b)] #第a列和第b列X$列名 #也可以提取列，但只能提取一列导出数据框write.table(X,file="yu.txt",sep=",",quote=F
向量 标量：一个元素组成的变量 向量：多个元素组成的变量 （补充：一个向量是一排有序排列的元素，以后会用到把一个向量作为数据框中的一列的情况。）...图片 赋值 图片 从向量中提取元素 元素位置 x4 #x第4个元素 x-4#排除法，除了第4个元素之外剩余的元素 x2:4#第2到4个元素 x-(2:4)#除了第2-4个元素 xc(1,5) #第1个和第...",header=T,sep = ',') 读取本地数据 图片 图片 设置行名和列名 X<-read.csv('doudou.txt') colnames(X) #查看列名 rownames(X)...file = "huahua.txt",sep = " ",header =T,row.names=1)#最后row.names的意思是修改第一列为行名 图片 数据框的导出 write.table(X,...图片 ##提取元素 X指变量名称，根据变量名称来改变 Xx,y#第x行第y列 Xx,#第x行 X,y#第y列 Xy #也是第y列 Xa:b#第a列到第b列 Xc(a,b)#第a列和第b列 X$列名#也可以提取列
读取读取本地数据图片2....设置行名和列名X<-read.csv('doudou.txt') ——在示例数据里有doudou.txt 注意这里的变量X是一个数据框colnames(X) ——查看列名rownames(X) ——查看行名..."huahua.txt",sep = "",header =T,row.names=1)——最后row.names的意思是修改第一列为行名3....变量的保存与重新加载#这次没有处理完的数据下次想接着用怎么办?--学会保存和重新加载。保存的格式是RData。...提取元素Xx,y#第x行第y列Xx,#第x行X,y#第y列Xy #也是第y列Xa:b#第a列到第b列Xc(a,b)#第a列和第b列X$列名#也可以提取列（优秀写法，而且这个命令还优秀到不用写括号的地步，
，根据它可以区分两个词：标量：一个元素(数字或者字符串)组成的变量向量：多个元素(数字或者字符串)组成的变量（补充：一个向量是一排有序排列的元素，以后会用到把一个向量作为数据框中的一列的情况。...:4)]#除了第2-4个元素x[c(1,5)] #第1个和第5个元素（2）根据值x[x==10]#等于10的元素x[x<0]x[x %in% c(1,2,5)]#存在于向量c（1，2，5）中的元素数据框...read_csv是以sep=“，”分隔符的数据的标准读取函数，默认可将，分割符转化为空格，其余按原分割符转过来,不要求每列必须数据对齐，不可有空项read_table则可以读取以sep=(", or ;...- X[x,y]#第x行第y列- X[x,]#第x行- X[,y]#第y列- X[y] #也是第y列（不带，号单独数字仅代表列数）- X[a:b]#第a列到第b列（a到b列直接都导出）- X[c(a,b...)]#第a列和第b列（仅限a和b列导出）- X$列名#也可以提取列（优秀写法，而且这个命令还优秀到不用写括号的地步，并且支持Tab自动补全哦，不过只能提取一列）
-(2:4)]#除了第2-4个元素x[c(1,5)] #第1个和第5个元素（2）根据值x[x==10]#等于10的元素x[x<0]x[x %in% c(1,2,5)]#存在于向量c（1，2，5）中的元素数据框概念解释...：数据框：相当于excel表格，由行和列组成。...行列之间的数据类型可以不一样（矩阵内的每个元素都必须是一样的数据类型）读取本地数据在工作目录下新建文本文件（.txt），粘贴以下内容X1 X2A 1B 2C 4D 3E 7尝试使用...，R会自动补为x,用这个命令来修改X<-read.csv(file = "test.txt",sep = "",header =T,row.names=1)#最后row.names的意思是修改第一列为行名...- X[x,y]#第x行第y列- X[x,]#第x行- X[,y]#第y列- X[y] #也是第y列- X[a:b]#第a列到第b列- X[c(a,b)]#第a列和第b列- X$列名#也可以提取列（优秀写法
1结束，而openpyxl都是从第一行第一列开始的，所以参数为1，maxC+1；意思就是遍历第一列到最后一列， for i in range(1, maxC + 1): # 将第一行中的所有列即...i in range(2, maxR + 1): # 从第一列遍历到最后一列 for j in range(1, maxC + 1): # 把第二行的内容作为键对应的值放入字典...指定迭代范围 使用行和列的索引。 如果未指定索引，则范围从A1开始。...): # print("我们得到的迭代数据：", row) # 这里我们得到的值是这个excel有值的地址，以每行的形式读取，返回的是tuple ROW...= [] for cell in row: ROW.append(cell.value) print("表中读取到的数据：", ROW) # DATA.append
R 语言数据结构理解元素、向量和标量图片将x定义为由元素1，2，3组成的向量 x<-c(1,2,3)图片x<-1:10 #从 1-10 之间所有的整数x<- seq(1,10,by = 0.5)#1-...2:4]#第2到4个元素x[-(2:4)]#除了第2-4个元素x[c(1,5)] #第1个和第5个元素图片x[x==10]#等于10的元素x[x<0]x[x %in% c(1,2,5)]#存在于向量c（...1，2，5）中的元素读取本地数据新建 doudou.txt图片图片新建“huahua.txt"图片图片设置行名列名X<-read.csv('doudou.txt') #在示例数据里有doudou.txt...的意思是修改第一列为行名图片图片其实我们这个数据框并不需要改，如果你已经改了，知道怎么撤销吗？...- X[x,y]#第x行第y列- X[x,]#第x行- X[,y]#第y列- X[y] #也是第y列- X[a:b]#第a列到第b列- X[c(a,b)]#第a列和第b列- X$列名#也可以提取列（优秀写法
你应该在文件中添加数据的分隔符。 data = pd.read_csv("file_name.csv", sep=';') b） 使用read_excel从excel文件读取数据。...data.to_excel("file_name.xls´) 显示数据 a） 正在打印前n行。如果没有给定，则默认显示5行。 data.head() ? b） 打印最后“n”行。...从第6行到第12行，最后一列。 data.iloc[6:13, -1] 第3列和第6列的所有行。 data.iloc[:, [3,6]] 7、28、39行，从第3列到第6列。...data.iloc[[7,28,39], 3:7] 最后一列的最后20行。 data.iloc[-20:, -1:] 基本处理数据 Axis = 0，表示行，如果未指定，默认为Axis=0。...至110行，以验证两个NAN示例的插补（第107和109行）。
如果安装出现异常，可以还需要先安装openpyxl： pip install openpyxl pandas库提供了几种便捷的方法来读取不同的数据源，包括Excel和CSV文件。...图1：读取Excel文件 io和sheet_name pd.read_excel('D:\用户.xlsx')是最简单的形式，它（默认情况下）将为我们提供输入excel文件的第一个工作表表单，即“用户信息...header 如果由于某种原因，Excel工作表上的数据不是从第1行开始的，你可以使用header告诉Panda“嘿，此数据的标题在第X行”。示例Excel文件中的第四个工作表从第4行开始。...在没有特别指示的情况下阅读该表，pandas会认为我们的数据没有列名。 图2：非标准列标题，数据不是从第1行开始 这并不好，数据框架需要一些清理。...下面的示例将只读取顾客姓名和购物名列到Python。 图5：指定我们想要的列 pd.read_csv()方法及参数 顾名思义，此方法读取csv文件。
第1个和第5个元素x[x==10]#等于10的元素x[x<0]x[x %in% c(1,2,5)]#存在于向量c（1，2，5）中的元素数据框(即常说的表格）（补充：一个向量是一排有序排列的元素，以后会用到把一个向量作为数据框中的一列的情况...）①读取本地数据Usageread.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"'", dec = "...X<-read.csv('doudou.txt') #在示例数据里有doudou.txt 注意这里的变量X是一个数据框colnames(X) #查看列名rownames(X) #查看行名,默认值的行名就是行号...",sep = "",header =T,row.names=1)#最后row.names的意思是修改第一列为行名③数据框的导出write.table(X,file = "yu.txt",sep = "...]#第y列- X[y] #也是第y列- X[a:b]#第a列到第b列- X[c(a,b)]#第a列和第b列- X$列名#也可以提取列（优秀写法，而且这个命令还优秀到不用写括号的地步，并且支持Tab自动补全哦
na.strings 指示缺失值代码的可选字符向量。例如，na.strings = c（“9”，“?”）转换每个9和?读取数据时的值为NA colClasses 分配给列的类的可选向量。...默认情况下，这是双引号"或单引号' skip 在开始读取数据之前要跳过的文本文件中的行数。...",sep = " ",header =T,row.names=1)#最后row.names的意思是修改第一列为行名 (3)数据框的导出 write.table(X,file = "yu.txt",sep...行第y列 - X[x,]#第x行 - X[,y]#第y列 - X[y] #也是第y列 - X[a:b]#第a列到第b列 - X[c(a,b)]#第a列和第b列 - X$列名#也可以提取列（优秀写法，而且这个命令还优秀到不用写括号的地步...，并且支持Tab自动补全哦，不过只能提取一列） (6)直接使用数据框中的变量 plot(iris$Sepal.Length,iris$Sepal.Width) #iris是R语言的内置数据，可以直接使用
到4个元素 x[-(2:4)]#除了第2-4个元素 x[c(1,5)] #第1个和第5个元素 （2）根据值 x[x==10]#等于10的元素 x[x<0] x[x %in% c(1,2,5)]#存在于向量...c（1，2，5）中的元素 三、数据框 1、注意先把数据集放在工作目录下 2、读取 read.table(file = "×××.txt") a<-read.table(file = "×××.txt")...6、提取元素 #注意上面讲数据赋值给a，故提取时变量名为a - a[x,y]#第x行第y列 - a[x,]#第x行 - a[,y]#第y列 - a[y] #也是第y列 - a[a:b]#第a列到第b列...- a[c(a,b)]#第a列和第b列 - a$列名#也可以提取列（优秀写法，支持Tab自动补全哦，不过只能提取一列） 四、 save(a,file="test.RData") 报错object a...not found 1、未赋值成功 2、由最后开始选中包含赋值a的代码，ctrl+enter运行
向量标量和向量的区分通过今天学习可以明确元素可以是任意数字、符号、字符串，而标量则是由一个元素组成的变量，向量则是多个元素组成的变量。...(1,5)] 第1个和第5个元素x[x==10] 等于10的元素 ; x[x<0] ; x[x %in% c(1,2,5)] 存在于向量c（1，2，5）中的元素数据框一定要将数据放在工作目录下！！！！！...1.读取本地数据read.table(file='doudou.txt',sep='\t',header=T)a<-read.table(file='doudou.txt',sep='\t',header...-read.csv(file = "huahua.txt",sep = "",header =T,row.names=1)#最后row.names的意思是修改第一列为行名3.数据框的导出write.table...,]#第x行x[,y]#第y列x[y] #第y列x[a:b]#第a列到第b列x[c(a,b)]#第a列和第b列x$列名#可以提取列直接使用数据框中的变量plot(iris$Sepal.Length,iris
#R语言数据结构##1.向量向量：多个元素组成的变量，元素可以是数字或者字符串。...4个元素x[c(1,5)]#第1个和第5个元素根据值x[x==10]# 等于10的元素x[x<0]# 小于0的元素x[x %in% c(1,2,5)]#存在于向量c（1，2，5）中的元素2.数据框(1)....读取数据（数据一定要放在工作目录，否则会报错）read.table(file="huahua.txt",sep="\t",header= T)a<- read.table(file="huahua.txt...load("test.RData“）#再次使用Rdata时加载的命令(5)提取元素a[x,y]#第x行第y列a[x,]#第x行a[,y]#第y列a[y] #也是第y列a[a:b]#第a列到第b列a[c(...a,b)]#第a列和第b列a$列名#也可以提取列（优秀写法，支持Tab自动补全哦，不过只能提取一列）
:4)]#除了第2-4个元素 x[c(1,5)]#第1个和第5个元素 2) 根据值 x[x==10]#等于10的元素 x[x<0] x[x %in% c(1,2,5)]#存在于向量c（1，2，5）中的元素...数据框 1）读取本地数据 A....的意思是修改第一列为行名 3）数据框的导出 write.table(X,file = "yu.txt",sep = ",",quote=F)#分隔符改为逗号，字符串不加双引号（默认格式带由双引号） 4...5）提取元素 X[x,y]#第x行第y列 X[x,]#第x行 X[,y]#第y列 -X[y] #也是第y列 X[a:b]#第a列到第b列 X[c(a,b)]#第a列和第b列 X$列名#也可以提取列（优秀写法...，而且这个命令还优秀到不用写括号的地步，并且支持Tab自动补全哦，不过只能提取一列）6）直接使用数据框中的变量！！！！！！
> （8）数据类型：向量（vector），数据框（Data frame）*重要*# 2.向量## 2.1.标量和向量的区分元素指的是数字或者字符串（用chr表示）等> 标量：一个元素组成的变量> 向量：...，根据自己的情况来修改x[4] #x第4个元素x[-4]#排除法，除了第4个元素之外剩余的元素x[2:4]#第2到4个元素x[-(2:4)]#除了第2-4个元素x[c(1,5)] #第1个和第5个元素（...数据框将示例数据放在你的工作目录下新建yunduo.txt，默认在工作目录下新建用以下命令即可获得示例数据框：'''X<-read.csv('doudou.txt')'''## 3.1 读取本地数据huahua.txt...",sep = "",header =T,row.names=1)#最后row.names的意思是修改第一列为行名## 3.3 数据框的导出write.table(X,file = "yu.txt",sep...#第x行- X[,y]#第y列- X[y] #也是第y列- X[a:b]#第a列到第b列- X[c(a,b)]#第a列和第b列- X$列名#也可以提取列（不用写括号，支持Tab自动补全哦，不过只能提取一列
比如第1,2,3,4帧对应n的发音，第5,6,7帧对应i的音素，第8,9帧对应h的音素，第10,11帧对应a的音素，第12帧对应o的音素。...既然CTC的方法是关心一个输入序列到一个输出序列的结果，那么它只会关心预测输出的序列是否和真实的序列是否接近（相同），而不会关心预测输出序列中每个结果在时间点上是否和输入的序列正好对齐。...这两种结果都是属于正确的计算结果，可以想象，长度为200的数据，最后可以对应上nihao这个发音顺序的结果是非常多的。CTC就是用在这种序列有多种可能性的情况下，计算和最后真实序列值的损失值的方法。...,x_T)表示一个长度为T帧的数据，每一帧的数据是一个维度为m的向量，即每个x_i \in R^m。 x_i可以理解为对于一段语音，每25ms作为一帧，其中第i帧的数据经过MFCC计算后得到的结果。...,T)表示在t时刻，发音为音素k的概率，其中音素的种类个数一共n个， k表示第k个音素，在一帧的数据上所有的音素概率加起来为1。
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