避免循环创建data.frame的最有效方法_在循环中创建NumPy数组的最有效、最典型的方法_避免多次计算的更有效的方法？ - 腾讯云开发者社区

本篇文章将先探讨贫血模型的问题，再去探究在EF Core中使用Code First时如何使用简单的方法来避免贫血模型。...创建没有任何数据（如标题或URL）的BlogPost实例是没有意义的，因为其仅仅是一个实例化对象，但对象却不包含状态和行为，不满足数据有效性。...删除公共属性中的set方法上面介绍的参数化构造函数确保在实例化时对象处于有效状态。尽管如此，这并没有阻止您将属性值更改为无效值。...例如，不是将电话号码存储为字符串，而是可以创建一个带有内置验证的PhoneNumber值类型以及提取拨号代码的方法等。...在您的领域对象上创建一个方法来执行验证，然后更新多个属性无疑是件好事。但从领域对象发送电子邮件或保存到数据库并不是您可能想要做的事情。

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徐大大seo:创建外链的7种有效方法

外链是指其他网站链接到你的网站，这对于提高网站的权威性和排名非常重要。但是，如何创建有效的外链呢？下面介绍7种有效的方法。 1. 内容质量内容是吸引外链的关键。...如果你的内容质量高，其他网站自然会愿意链接到你的网站。因此，要确保你的内容有价值、有趣、有吸引力，这样才能吸引其他网站链接到你的网站。 2. 社交媒体社交媒体是一个非常有效的外链来源。...你可以在社交媒体上分享你的内容，并引导用户访问你的网站。此外，你还可以与其他网站建立联系，互相分享内容，这样可以增加你的外链数量。 3. 博客评论博客评论是另一个有效的外链来源。...这样可以提高你的网站排名和权威性，从而吸引更多的外链。 7. 建立联系最后，建立联系是创建有效外链的关键。你可以与其他网站建立联系，互相分享内容，并在彼此的网站上包含链接。...这样可以增加你的外链数量，并提高你的网站权威性。总之，创建有效的外链需要一定的时间和努力。但是，如果你能够遵循上述方法，你的网站将会受益匪浅。

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JavaScrip最容易犯的十大错误及其避免方法（）

最简单的方法：在构造函数中使用合理的默认值初始化状态。...这是因为对于空白的对象引用，DOM API返回null。任何执行和处理DOM元素的JS代码都应该在创建DOM元素之后执行。 JS代码按照HTML中的布局从上到下进行解释。...因此，如果DOM元素之前有标记，则脚本标记中的JS代码将在浏览器解析HTML页面时执行。如果在加载脚本之前尚未创建DOM元素，则会出现此错误。...因此，使用JS命名空间时最安全的选择是始终使用实际命名空间作为前缀。 Rollbar.isAwesome(); 6....如果使用strict编译器选项，一个好的静态类型检查系统（如Typescript）可以帮助您避免它们。如果预期类型但尚未定义，它可以警告您。

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「R」apply,lapply,sapply用法探索

很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得，我严重鄙视只会写for的R程序员。...我一般最常用的函数为apply和sapply，下面将分别介绍这8个函数的定义和使用方法。 2. apply函数 apply函数是最常用的代替for循环的函数。...通过上面的测试，对同一个计算来说，优先考虑R语言内置的向量计算，必须要用到循环时则使用apply函数，应该尽量避免显示的使用for,while等操作方法。...3. lapply函数 lapply函数是一个最基础循环操作函数之一，用来对list、data.frame数据集进行循环，并返回和X长度同样的list结构作为结果集，通过lapply的开头的第一个字母’...，还可以用data.frame数据集按列进行循环，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象，那么直接使用lapply就不能达到想要的效果了。

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50-R茶话会（十：R编程效率提升指北）

另外，在改进已有程序的效率时，第一要注意的就是不要把原来的正确算法改成一个速度更快但是结果错误的算法。这个问题可以通过建立试验套装，用原算法与新算法同时试验看结果是否一致来避免。...369.3485 5868.456 100 ## f3() 1.028 1.542 2.52415 2.056 2.5700 25.189 100 2.2 避免显式循环...显式循环是R运行速度较慢的部分，有循环的程序也比较冗长，与R的向量化简洁风格不太匹配。...replicate() 函数其用法比for 和apply 都要简单，类似于for()循环但是没有计数变量。其用法为replicate(n, fun)，n 表示重复的次数，fun 表示方法。...ps:如果是列表的话，可以使用vector(n, mode = "list") 创建长度为n的空列表: set.seed(101) system.time({ M <- 1E5 x <- numeric

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译文 | 量化投资教程：投资组合优化与R实践

在第三部分（原文）中，我将解释如何通过放松约束最优化求解过程以避免非凹的情形，并做了实例演示。在第四部分（原文）中，我将对比大盘策略、等权策略以及之前的优化策略之间的优劣。...首先,我们将风险定义为投资组合的方差。有各种各样的理由不使用方差,但它是从最古老的50年代开始这种类型的分析都是全新的。我们将定义收益为预期收益。...(wTLT,wSHY,wIEF,er,eStd) 第二部分在前面的文章中,我们构建了一个投资组合的有效边界的债券，下一步，我们要找到超级有效的(或市场)的投资组合。...: 创建的图: 结论这个投资组合优化的给了我们一个发现更低边界例子。...一个更精确的方法是找到的区域包含市场组合的边值然后用网格搜索寻找最优投资组合。上节我们讨论了在一个范围中拟合曲线的方法。如果有需求,我也可以用上面的方法再做一次。出于演示目的,我想我们应该足够了。

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4种方法实现ggplot2的aes()中的变量替换

我目前实际的需求就是，分析代码+绘图代码篇幅太长，在封装流程的时候我想要把变量提到前面，通过替换一个变量来避免后面多次修改替换变量。方法与演示有!!as.name()、get()、!!...sym()和.data[[]] 共计四种有效方法在aes()中实现变量替换。...代码演示如下： library(ggplot2) # 创建一个包含变量的数据框 data <- data.frame( x = c(1, 2, 3, 4), y = c(10, 20, 30,...40), group = c("A", "A", "B", "B") ) # 定义一个变量，用于替换图形属性 color_var <- "group" # 使用变量替换创建散点图 ggplot

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获取基因有效长度的N种方法

我总结了几种获取基因有效长度（或非冗余总外显子长度、总转录本长度）的方法，现整理如下：一、从上游输出文件结果中获取基因有效长度一般而言，RNA-seq得到原始counts表达矩阵最常用到的上游软件就是...之前一直以为featureCounts的Length只是单纯的基因长度，后来经过多种方法比较后发现其实Length这一列就已经是基因的有效长度了...在文章后面我也会展示这几种方法比较的结果）因此，最方便的做法就是在下游获取...首先看看从gtf文件中获取基因有效长度的两种方法是否有差异。...gtf中获取的efflen比较总结：获取基因有效长度的最简便方法是直接从featureCounts或salmon的输出文件中提取。...在没有上游原始输出文件的情况下，也可以采取直接从gtf文件中计算的方法，获取每个基因的非冗余外显子总长度得到基因有效长度。

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R语言数据框、矩阵、列表的创建、修改、导出

数据框数据框的创建数据框来源主要包括用代码新建(data.frame)，由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作)，读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据函数.../（相对路径下一级的表示方法，若为.....函数可以避免此前的错误a<-fread("soft.txt",data.table = F)class(a)#但其不会有行名，且其会有一个data.table的数据结构多出来，可以设置data.table...=F解决#设置行名如下rownames(a)<-a[,1]#import能够更有效地导入且避免一些错误library(rio)a=import("exercise.csv",format = "\t")...c<(),第三是中括号内必须标明行与列#再次注意%in%不会发生循环补齐，因其不是等位运算# 练习3-2# 1.统计内置数据iris最后一列有哪几个取值，每个取值重复了多少次table(iris[,ncol

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译文 | 在使用过采样或欠采样处理类别不均衡数据后，如何正确做交叉验证？

最简单的过采样方式就是对占比类别较小下的样本进行重新采样，譬如说创建这些样本的副本，或者手动制造一些相同的数据。...其中一种使用的过采样方法叫做 SMOTE 方法，SMOTE 方法并不是采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，而是通过分析少数类样本来创建新的样本的同时对多数类样本进行欠采样。...但是，SMOTE 可以有效的强制让分类的边界更加的泛化，一定程度上解决了不够泛化而导致的过拟合问题。...错误的使用交叉验证和过采样下面的代码将会先进行过采样，然后再进入交叉验证的循环，我们使用 SMOTE 方法合成了我们的样本： data_to_use <- tpehgdb_features data_to_use_smote...正确的使用过采样和交叉验证正确的在交叉验证中配合使用过拟合的方法很简单。就和我们在交叉验证中的每次循环中做特征选择一样，我们也要在每次循环中做过采样。

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生信技能树 R语言入门第一周总结

其中用于生信分析最重要的两种数据结构是向量和数据框，需要重点掌握。向量的创建方式：以函数c为基本方式，纯数值型向量可通过n:m创建。创建字符型向量只能用c。...==，paste(0)，加减乘除），如果向量长度不等，R语言会自动发生循环补齐，即重复较短的向量，直到它与另一个向量长度相等。...sep=''，有空格；paste0(x,y)相当于paste(x,y,sep='')三、取向量或数据框元素取元素有两种方法：通过等长的逻辑向量，或通过具体的下标索引。...一些最基本的函数代替手动看/数数的方法：1、使用length和table函数；2、使用ncol和nrow，如取数据框b的最后一列：b[,ncol(b)]，删除b的最后一列：b[,-ncol(b)]3、最容易会犯的错误...忘记c就是忘记创建向量直接写了元素；忘记引号就是把要写的字符直接打成了变量，而变量本身不存在，所以经常会报错；忘记逗号主要是在数据框取某些行或列，只写了行或列的条件，没写逗号表示出行或列，另外就是在创建数据框的不同列时忘记用逗号分隔

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R语言中的apply函数族

很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得。...X: 是一个数组(array)，也就是说输入必须都是相同类型的数据，要么都是数值型，要么都是字符型。如果是一个混合数据类型的data.frame，那么就会尝试用as.matrix强制转换数据。...，也可以很容易的实现上面计算过程，但是需要一些额外的操作，比如构建循环体、定义结果数据集、合并每次循环的结果到结果数据集。...lapply函数 lapply函数是一个最基础循环操作函数之一，用来对list、data.frame数据集进行循环，并返回和X长度同样的list结构作为结果集，通过lapply的开头的第一个字母’l’就可以判断返回结果集的类型...，此外，它还可以对data.frame数据集按列进行循环，但如果传入的数据集是一个向量或矩阵对象，那么直接使用lapply就不能达到想要的效果了，lapply会分别循环矩阵中的每个值，而不是按行或按列进行分组计算

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R语言︱list用法、批量读取、写出数据时的用法

（需要自己编写循环）参考于：http://bbs.pinggu.org/thread-3410181-1-1.html 方法三：提取长度大于某程度的list x[lapply(x, length)>...方法弊端：弊端就是循环语句的弊端，导入的原始数据每个sheet都需要相同的数据结构。...list在批量读取数据时候的用法，一开始笔者困惑在： 1、如何循环读取xlsx中的sheet数据，然后批量放入list之中？...） library("plyr") #加载获取rbind.fill函数 #第一种方法 list1<-list() list1[[1]]=data.frame(t(data.frame(Job_Pwordseg.ct...[1]))) list1[[2]]=data.frame(t(data.frame(Job_Pwordseg.ct[2]))) do.call(rbind.fill,list1) #第二种方法 u=rbind.fill

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R语言 | 第一部分：数据预处理

1.创建数据集/矩阵【data.frame数据框、matrix矩阵、array数组】 #数据框：将字段以列合并在一起。...2相同m4 <- matrix(nr=2,nc=3) #未指定元素数据，默认为NA，2行3列，nr是nrow的简写，nc是ncol的简写，R能识别 #数组 mydata <- array(1:12,c(...（leadership，x）方法四：merge student1<-data.frame(ID,name)student2<-data.frame(ID,score)total_student<-merge...) #需注意变量个数相等方法二：rbindID<-c(1,2,3)name<-c("Jame","Kevin","Sunny")student1<-data.frame(ID,name) ID<-c(...:q4) #or条件筛选+列筛选 8.抽样 leadership[sample(1:nrow(leadership),3,replace=F),] #replace=T说明不可以重复抽样 9.设置有效数字

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R语言里面如何高效调试代码

同样，如果你在一个代码块（例如if语句或for循环）中创建了一个对象，那么这个对象只在这个代码块中存在。对象被删除：如果你使用了rm()函数删除了一个对象，那么你就无法再访问这个对象了。...避免使用R的保留字：R有一些保留字，如if，else，function等，这些都不能用作变量名。...以上这些策略可以帮助你更有效地管理你的R代码中的命名，并减少因为命名错误导致的问题。...df <- data.frame(1:3, 4:6) df["a", ] # 这会产生错误函数参数：如果你向函数提供了错误类型的参数，你会得到一个错误。...然后，你需要确保你的操作是对这种类型的对象有效的。如果需要，你可能需要将你的对象转换为另一种类型，你可以使用如as.numeric()或as.character()等函数来进行类型转换。

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R语言 | 第一部分：数据预处理

1.创建数据集/矩阵【data.frame数据框、matrix矩阵、array数组】 #数据框：将字段以列合并在一起。...2相同 m4 <- matrix(nr=2,nc=3) #未指定元素数据，默认为NA，2行3列，nr是nrow的简写，nc是ncol的简写，R能识别 #数组 mydata <- array(1:12,c...（leadership，x）方法四：merge student1<-data.frame(ID,name) student2<-data.frame(ID,score) total_student<...) #需注意变量个数相等方法二：rbind ID<-c(1,2,3) name<-c("Jame","Kevin","Sunny") student1<-data.frame(ID,name) ID...:q4) #or条件筛选+列筛选 8.抽样 leadership[sample(1:nrow(leadership),3,replace=F),] #replace=T说明不可以重复抽样 9.设置有效数字

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用R根据logFC和p值批量标注基因上下调的N种方法

：目标：筛选差异基因，标注上调下调 p.value小于0.05,且logFC绝对值大于1的为DEG 先建立模拟数据 set.seed(1445) df <- data.frame(expr = runif...ifelse(test_p & test_down, "down","none")) 第六种方法：dplyr的case_when df$method6 <- case_when(test_p & test_up...(test_down|test_up) ~ "none") 第七种方法：逻辑判断转为数字1和0，然后用函数和for循环来标记先写函数 my_regulation <- function(x){ if...(method7) head(df) 第八种方法：直接用函数和for循环先关于df的函数 my_regulation2 <- function(x){ if(df$p.value[x]<0.05...，第3种方法查询表和ifelse函数最方便快捷。

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Day07 生信马拉松-数据整理中的R

2.4 连续步骤的不同方法 2.4.1 多次赋值，产生多个中间的变量 x1 = select(iris,-5) #"-5"为删除第5列 x2 = as.matrix(x1) x3 = head(x2,50...(head(as.matrix(select(iris,-5)),50)) # 从最里面的()向外一层层读 2.4.3 管道符号传递，简洁明了--最优选择 iris %>% select(-5) %...中的第一列 ggplot2对行名并不友好，通常要使样本名转化为data.frame中的第一列，防止在后续代码运行过程中行名丢失图片图片 step2 把原来的行名转变为第一列图片 step3 宽变长...ID的方法 ## (1)分步解法 a = colnames(y) b = x$file_name k = match(a,b);k # match(a,b)的意思是a里的每个元素在b的第几个位置上。...dir() # 列出工作目录下的文件 dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件 file.create("douhua.txt") #用代码创建文件 file.exists

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44. R编程（六：向量类型详解1）

；如果需要避免factor 转型，则等向量一切处理完毕后，在转换为因子。...我们在将向量转为因子时，可以使用默认顺序下的levels 或手动设定，此时向量本身顺序并不会改变；但如果对已创建的因子转换levels，则因子本身顺序也会按照levels 的顺序改变。...因子取子集，去除其他不包含levels的方法：其他日期 image.png 日期-时间 image.png 时间段反映的是两段时间的差值：列表从大类上，list 是区别于atomic...最大的区别在于，list 可以存储不同类型的数据。 list 也可以有自己的多维矩阵：从输出结果来看，它与atomic 创建的矩阵无二，但本质来说，其是不同的。...数据框识别非法名称 image.png tibble 可以使用运算符号创建为什么要窄长的ggplot 类型数据，不要长宽数据转换rownames 的方法：数据框中定义列表的方法数据框中定义矩阵与数据框的方法

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R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

而且，.()格式只在data.table格式下有效，不然会报错。...通过预先设置key，然后再来进行筛选的方法，更加高效，而且节省时间。...，但很慢，要尽量避免。...:使用”==”操作符，那么它会扫描整个数组，虽然data.table用这种方法也可以提取，但很慢，要尽量避免。...—————————————————————— 实战一：在data.table如何选中列，如何循环提取、操作data.table中的列？

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