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使用 Python 按矩阵进行排序

在本文中,我们将学习一个 python 程序来按矩阵进行排序。 假设我们采用了一个输入 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套 for 循环对给定输入矩阵进行逐行排序。...创建一个函数 printingMatrix() 通过使用嵌套 for 循环遍历矩阵来打印矩阵。 创建一个变量来存储输入矩阵。...调用上面定义sortMatrixRowandColumn()函数,方法是将输入矩阵,m值传递给它,对矩阵进行排序。...通过调用上面定义 printingMatrix() 函数按排序后打印生成输入矩阵。...例 以下程序使用嵌套 for 循环返回给定输入矩阵排序矩阵 - # creating a function for sorting each row of matrix row-wise

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基于R竞争风险模型线图

作者:科研猫 | 西红柿 责编:科研猫 | 馋猫 背景 将竞争风险模型cmprsk包加载到R中,使用cuminc()函数crr()函数可以进行考虑竞争风险事件生存数据单变量分析多变量分析。...以往推文我们已经详细描述了基于R语言实现方法,这里不再赘述。那么,您如何看待竞争风险模型呢?如何绘制竞争风险模型线图?在这里,我们演示如何绘制基于R线图。...案例分析 案例1 此案例数据下载地址是: http://www.stat.unipg.it/luca/R/ 研究人员计划比较骨髓移植血液移植治疗白血病疗效。...实际上,这是一种灵活方法,即首先对原始数据集进行加权处理,然后使用Cox回归模型基于加权数据集构建竞争风险模型,然后绘制线图。本文并未介绍对竞争风险模型进一步评估。...RriskRegression包可以对基于竞争风险模型构建预测模型进行进一步评估,例如计算C指数绘制校准曲线等。

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SQL中转列转行

而在SQL面试中,一道出镜频率很高题目就是转列转行问题,可以说这也是一道经典SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集,这也是SQL领域经典学生成绩表问题。...其基本思路是这样: 在长表数据组织结构中,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表中需要将其变成同一uid下仅对应一 在长表中,仅有一记录了课程成绩,但在宽表中则每门课作为一记录成绩...由多行变一,那么直觉想到就是要groupby聚合;由一变多,那么就涉及到衍生提取; 既然要用groupby聚合,那么就涉及到将多门课成绩汇总,但现在需要不是所有成绩汇总,而仍然是各门课独立成绩...02 转行:union 转行是上述过程逆过程,所以其思路也比较直观: 记录由一变为多行,字段由多变为单列; 一变多行需要复制,字段由多变单列相当于是堆积过程,其实也可以看做是复制;...这实际上对应一个知识点是:在SQL中字符串引用用单引号(其实双引号也可以),而字段名称引用则是用反引号 上述用到了where条件过滤成绩为空值记录,这实际是由于在原表中存在有空值情况,如不加以过滤则在本例中最终查询记录有

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SQL 中转列转行

转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...这也是一个典型转列例子。...这个是因为:对升级到 SQL Server 2005 或更高版本数据库使用 PIVOT UNPIVOT 时,必须将数据库兼容级别设置为 90 或更高。...例如,只需在执行上面脚本前加上 EXEC sp_dbcmptlevel Test, 90; 就OK了, Test 是所在数据库名称

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存储、存储之间关系比较

索引 Join 索引 Time Analytic 索引 三存储比较 基于储存 基于存储 四存储数据查询中连接策略选择方法 引言 相关工作 定义 连接策略选择方法 简单下推规则 动态优化树...因此Sybase已经开发了一个新关系型数据库——逆向关系型数据库可能是对此最好解释,它使用一个传统关系型结构以及类似的非常熟悉术语,但是却是基于,而非基于。...存储法是将数据按照存储到数据库中,与存储类似; 3.1基于储存 基于存储是将数据组织成多个,这样就能在一个操作中找到所有的。...3.2基于存储 基于访问存在缺点是载入速度通常比较慢,因为源数据在外部来源中是以或者记录形式表示。这样做优点是针对某个值进行简单查询速度非常快,需要内部存储资源最少。...同时, 提出了基于代价优化连接策略选择方法, 它针对数据按存储后并行连接串行连接两种策略进行代价估计策略选择, 充分利用了串行连接并行连接各自优势, 为存储查询优化提出了新策略。

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Pandas库基础使用系列---获取

前言我们上篇文章简单介绍了如何获取数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定指定数据我们依然使用之前数据。...我们先看看如何通过切片方法获取指定所有数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,位置我们使用类似python中切片语法。...大家还记得它们区别吗?可以看看上一篇文章内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4这样数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定名称,所有指标这一也计算在内了。...接下来我们再看看获取指定指定数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单,大家要注意是,这里2并不算是所以哦,而是名称,只不过是用了padnas自动帮我创建名称。...通常是建议这样获取,因为从代码可读性上更容易知道我们获取是哪一哪一。当然我们也可以通过索引切片方式获取,只是可读性上没有这么好。

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传统存储(HBase)存储区别「建议收藏」

1 为什么要按存储 列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库式存储(Row-basedstorage)来说。...下面来看一个例子: 从上图可以很清楚地看到,式存储下一张表数据都是放在一起,但列式存储下都被分开保存了。...所以它们就有了如下这些优缺点: 式存储 列式存储 优点 Ø 数据被保存在一起 Ø INSERT/UPDATE容易 Ø 查询时只有涉及到会被读取 Ø 投影(projection)很高效...关系型数据库理论回顾 – 选择(Selection)投影(Projection) 2补充:数据压缩 刚才其实跳过了资料里提到另一种技术:通过字典表压缩数据。...正因为每个字符串在字典表里只出现一次了,所以达到了压缩目的(有点像规范化非规范化NormalizeDenomalize) 3查询执行性能 下面就是最牛图了,通过一条查询执行过程说明列式存储

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R RStudio 安装及 R Profile 配置 & 爬取 CRAN 上所有 R名称、发布日期标题

安装 R 现在最新版 R 语言是 3.6.2 版本 (2019 年 12 月 12 日发布),该发行版名字是 Dark and Stormy Night (漆黑暴风夜 ??)...,事实上只要用 3.0.0 之后版本都差距不是很大。我电脑上 R 版本是 R version 3.6.2 (2019-12-12)。...安装常用一些 R 包 可以运行下面的几句命令快速安装一些 R 包: # 安装 devtools install.packages("devtools") # tidyverse 系列 R 包 install.packages...基于这种设定,使用 R 基础绘图系统绘图结果将会是这样: hist(iris$Sepal.Length) 使用 ggplot2 绘图结果是这样: library(ggplot2) ggplot...一个小练习:爬取 CRAN 上所有 R名称、发布日期标题 可以爬清华镜像源列表:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/web/packages

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重温SQL Server转列转行,面试常考题

转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...这也是一个典型转列例子。...这个是因为:对升级到 SQL Server 2005 或更高版本数据库使用 PIVOT UNPIVOT 时,必须将数据库兼容级别设置为 90 或更高。...例如,只需在执行上面脚本前加上 EXEC sp_dbcmptlevel Test, 90; 就OK了, Test 是所在数据库名称

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