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R」R 的函数

这有点类似于shell中通过$引用相应的参数。看来很多的编程语言都存有相同的参数传递机制。函数的属性 R中包含了一系列的函数用于提取函数类型对象的信息。...NULL 如果我们想要在R代码中对函数的参数列表进行操作，formals函数是一个很好的工具，它会返回一个配对列表对象（对应参数名和设定的默认参数值）。...注意，formals函数仅能运行在R写的函数上（类型为closure的对象），而不能在内嵌函数（bulti-in function）上运行。...例如： > f.formals$y <- 3 > formals(f) <- f.formals > args(f) function (x, y = 3, z = 2) NULL R提供了一个非常方便的函数...加入解释器在到达全局环境时依然没有找到var，那么R会在全局环境中指定var的值为value。

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R|生存分析-结果整理

但是生存分析中COX回归的结果不容易直接输出，本文简单的介绍一种自定义函数，批量并且规则的输出结果的方式。...#载入所需的R包 library("survival") library("survminer") #载入并查看数据集 data("lung") head(lung) inst time status...HR，HR的置信区间，wald.test和 p.value的信息，最简单的是在summary结果中进行复制粘贴，当然效率很低。...还可以构建自定义函数，数据框的形式一次输出所有变量的COX回归结果 #查看待分析的变量 covariates <- names(lung[,4:10]) covariates [1] "age"..."sex" "ph.ecog" "ph.karno" "pat.karno" "meal.cal" "wt.loss" #构建自定义函数，以数据框形式输出结果 univ_formulas

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extract函数行结果

eeeee',); $b='fffff'; extract($arr3,EXTR_PREFIX_SAME,'wx'); var_dump($arr); echo $a,$b,$c,$d,$wx_b; 结果...：总结： extract — 从数组中将变量导入到当前的符号表。...&$array [, int $flags = EXTR_OVERWRITE [, string $prefix = NULL ]] ) 当flag为EXTR_OVERWRITE时，后面的覆盖前面的；...当flag为EXTR_PREFIX_SAME时，自动加前缀wx后，wx_b是覆盖前的$b的值。

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R函数

函数是一组一起执行一个任务的语句。R 语言本身提供了很多的内置函数，当然我们也可以自己创建函数。您可以把代码划分到不同的函数中。...如何划分代码到不同的函数中是由你自己来决定的，但在逻辑上，划分通常是根据每个函数执行一个特定的任务来进行的。函数声明告诉编译器函数的名称、返回类型和参数。函数定义提供了函数的实际主体。...R 语言中函数是一个对象，可以拥有属性。...定义函数 R 语言中的函数定义使用 function 关键字，一般形式如下： function_name<- function(arg_1, arg_2, ...) { // 函数体 } 说明：...不会再报argument is missing的错误了 gougu2() #5 gougu2(6,8) #10 其实在R内置的很多函数也是有默认参数设置的，例如我们熟悉的read.csv，你会发现默认

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R中的sweep函数

函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值...sweep(M,1,rowMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一行的均值，MARGIN=1，对行做操作 sweep(M,1,apply(M,1,mean)) 2.每一行列都减去这一列的均值...#方法一，通过colMeans函数来计算每一列的均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一列的均值，MARGIN=2，对列做操作 sweep(M,2,

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DeepSeek R1-Zero与R1的结果与分析

摘要 | R1-Zero is more important than R1（R1-Zero 比 R1 更重要）上周，DeepSeek发布了他们的新 R1-Zero 和 R1「推理」系统，该系统在 ARC-AGI...R1-Zero、R1 和 o1（低计算量）的得分都在 15%-20% 左右——与经过数年纯 LLM 扩大规模的 GPT-4o 的 5% 相比，这是一个巨大的进步。...多亏了 ARC-AGI-1 和现在（几乎）开源的DeepSeek R1-Zero 和 R1，我们可以增加我们的理解。特别是，R1-Zero 比 R1 更重要。...在论文中，R1-Zero 的作者表示，“DeepSeek-R1-Zero 面临的挑战包括可读性差和语言混合”，这一观点也得到了在线上的证实。...根据 R1-Zero 的结果，我相信在假设的扩展版本中，SFT 不会是超越 ARC-AGI-1 的必要条件。为可靠性付费从经济角度来看，AI 正在发生两个重大转变： 1.

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R语言函数

1.初级统计（R_01） x<-(1,2,3,4,5,6) max(x) #最大值 min(x) #最小值 mean(x) #均值 median(x) #中位数 range(x)#返回最小值和最大值 var...将这些元素筛选出来 7.隐式循环——apply(R_04) apply 处理矩阵或数据框: #apply(X, MARGIN, FUN, …) #其中X是数据框/矩阵名； #MARGIN为1表示行，...为2表示列，FUN是函数 test<- iris[1:6,1:4] apply(test, 2, mean)#求test所有列的平均值 apply(test, 1, sum)#求test所有行的和 7.2...lapply(test,mean) lapply(test,fivenum) #sapply 简化结果，返回矩阵或向量 sapply(test,mean) sapply(test,fivenum)...> strsplit(path,"/")#返回值为列表 [[1]] [1] "usr" "local" "bin" "R"

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Python 工匠：让函数返回结果的技巧

如同大部分故事都会有结局，绝大多数函数也都是以返回结果作为结束。函数返回结果的手法，决定了调用它时的体验。所以，了解如何优雅的让函数返回结果，是编写好函数的必备知识。...Python 的函数返回方式 Python 函数通过调用 return 语句来返回结果。...抛出异常，而不是返回结果与错误我在前面提过，Python 里的函数可以返回多个值。基于这个能力，我们可以编写一类特殊的函数：同时返回结果与错误信息的函数。...作为某些“意料之中”的可能没有的值有一些函数，它们的目的通常是去尝试性的做某件事情。视情况不同，最终可能有结果，也可能没有结果。而对调用方来说，“没有结果”完全是意料之中的事情。...对这类函数来说，使用 None 作为“没结果”时的返回值也是合理的。

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获取函数执行结果的n种方式

C++编程中，函数作为封装了一系列操作或计算过程的独立代码块，用于执行相应的功能。可能是操作文件IO、socket等资源，亦或者是修改某个成员变量，亦或者是单纯的执行计算并将结果返回给调用方。...无论是哪种情况函数执行结果的获取都是至关重要的。本文列举常见的获取执行结果六种方法，如下返回值返回值是最常用的获取函数执行结果的方式之一。...通过在函数体中使用return语句返回结果，调用函数后可以直接获得函数执行的结果。这种方式直观，且符合编程习惯。...函数的执行结果赋值给指针，这种形式在windows平台微软的接口很常见。其也可以同时返回多个结果，并且不改变传入的参数，不会“污染”传入的参数。...在选择方法时，需要考虑函数的返回值数量、调用者与被调用者之间的数据交互方式、程序的性能需求等因素。合理地选择获取函数执行结果的方式可以使程序更加灵活、可维护和高效。

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Python 工匠：让函数返回结果的技巧

函数即是重复代码的克星，也是对抗代码复杂度的最佳武器。如同大部分故事都会有结局，绝大多数函数也都是以返回结果作为结束。函数返回结果的手法，决定了调用它时的体验。...所以，了解如何优雅的让函数返回结果，是编写好函数的必备知识。Python 的函数返回方式Python 函数通过调用 return 语句来返回结果。...抛出异常，而不是返回结果与错误我在前面提过，Python 里的函数可以返回多个值。基于这个能力，我们可以编写一类特殊的函数：同时返回结果与错误信息的函数。...作为某些“意料之中”的可能没有的值有一些函数，它们的目的通常是去尝试性的做某件事情。视情况不同，最终可能有结果，也可能没有结果。而对调用方来说，“没有结果”完全是意料之中的事情。...对这类函数来说，使用 None 作为“没结果”时的返回值也是合理的。

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Learn R 函数和R包

函数与参数形式参数与实际参数形式参数99%可以删除图片命名新的函数 > jimmy <- function(a,b,m = 2){ + (a+b)^m + }。...> jimmy(3) > jimmy(4) 练习4-1 # 写一个函数，参数是一个数值型向量，输出结果是该向量的平均值加2倍的标准差，并写出用户使用该函数的代码。...") #ls是展示出该包中的函数 R语言中的函数（）前的是函数 [] 是取子集，一定是个数据【】里有“，”->向量或矩阵 [[]] 前的通常是个列表列表取子集 $ 数据框取子集的默认格式是表格； #2.记事本也可以打开； #3.sublime（适用大文件）打开 #4.R语言读取 #表格文件读到R语言中，就得到了一个数据框，对数据框进行的修改不会同步到表格文件，需重新导出...(原文件名,file="xxx.txt") #把该文件导出为名为xxx的txt格式 R语言特有的数据保存格式 #Rdata R语言中特有的数据储存格式，无法用其他软件打开 #保存的是变量（向量、

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Python 工匠：让函数返回结果的技巧

” 如同大部分故事都会有结局，绝大多数函数也都是以返回结果作为结束。函数返回结果的手法，决定了调用它时的体验。所以，了解如何优雅的让函数返回结果，是编写好函数的必备知识。...Python 的函数返回方式 Python 函数通过调用 return 语句来返回结果。...抛出异常，而不是返回结果与错误我在前面提过，Python 里的函数可以返回多个值。基于这个能力，我们可以编写一类特殊的函数：同时返回结果与错误信息的函数。...作为某些“意料之中”的可能没有的值有一些函数，它们的目的通常是去尝试性的做某件事情。视情况不同，最终可能有结果，也可能没有结果。而对调用方来说，“没有结果”完全是意料之中的事情。...对这类函数来说，使用 None 作为“没结果”时的返回值也是合理的。

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缓存Python函数的运行结果：Memoization

Memoization算法的解释基本的memoization算法如下所示：为函数结果设置一个缓存数据结构每次调用该函数时，请执行以下操作之一：如果有的话，返回缓存的结果; 要么调用函数来计算缺少的结果...，然后在将结果返回给调用者之前更新缓存给定足够的缓存存储，这实际上保证了一个特定的函数参数集的函数结果只能计算一次。...在Python中，使用键可以快速查找字典中的值。这使dict成为函数结果缓存的数据结构的一个很好的选择。每当装饰函数被调用，我们检查参数是否已经在缓存中。如果是，则返回缓存的结果。...我们会得到类似的执行时间，因为第一次运行memoized函数时，没有缓存结果——我们从空的缓存开始，这意味着没有预先计算的结果可以帮助加速这个函数的调用。...检查函数结果缓存为了真正推动memoization在幕后工作的方式，我想向你展示前面例子中使用的函数结果缓存的内容：我使用memoized_fibonacci函数的__closure__属性进入“内部

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Python 工匠：让函数返回结果的技巧

函数返回结果的手法，决定了调用它时的体验。所以，了解如何优雅的让函数返回结果，是编写好函数的必备知识。 Python 函数通过调用 return 语句来返回结果。...抛出异常，而不是返回结果与错误我在前面提过，Python 里的函数可以返回多个值。基于这个能力，我们可以编写一类特殊的函数：同时返回结果与错误信息的函数。...作为某些“意料之中”的可能没有的值有一些函数，它们的目的通常是去尝试性的做某件事情。视情况不同，最终可能有结果，也可能没有结果。而对调用方来说，“没有结果”完全是意料之中的事情。...对这类函数来说，使用 None 作为“没结果”时的返回值也是合理的。...因为，如果返回不了正常结果并非函数意义里的一部分，这就代表着函数出现了“意料以外的状况”，而这正是 Exceptions 异常所掌管的领域。

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R语言缺失值处理的结果可视化

接下来就是我们如何填充呢，缺失值填充函数mice中包含了很多的填充方法： ?...从上面的结果我们直接看所有的折线是否聚集在一起，聚集就代表收敛性好，当然，这里只是对比每次迭代后的均值和方差。...当然，我们还有另外一种方法评估数据填充方法的可靠性，那就是直接对比推算结果和原始结果的差异。直接看实例： stripplot(imp, chl~.imp, pch=20, cex=2) ?...图中蓝色为原始数据，红色为推算的结果。可以看出基本的分布式是一致的，，当然也存在一定的差异。我们也可以直接看全部的变量的情况： stripplot(imp) ?...我们还可以看下每个变量的分布密度图是否存在差异。 densityplot(imp) ? 最后我们看下在VIM中是如何可视化结果的。

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「R」tidyverse 中的公式函数

img 公式保存了创建它的环境使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？...")=R_GlobalEnv> 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...2 次，使用公式函数结合 purrr 可以写出更简洁的代码： df3 <- purrr::map_df(df, ~ (.x - mean(.x)) / sd(.x)) 我们检查下两种操作是否结果相同：...计算残差最开始的图形显示了 x 和 y 是一个线性关系，假设我们目前有一个任务：构建回归模型并手动计算残差，绘制结果图。我们来看看如何操作。...好的模型结果残差分布和我们实际加入的噪声分布应该是差不多的： mean(df$rs) #> [1] -1.19e-15 sd(df$rs) #> [1] 1.03 提醒 tidyverse 中使用单侧公式简化匿名函数的构造

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讨论学习R的grepl函数

废话不多说，我们来聊聊今天的正题。昨天有位群友在群里提出了这样一个问题具体的字符串向量是这样的，需要达到的目的就是，看字符串向量里面的每一个元素是否包含"LIPE2"这个基因。...这里的字符串向量有四个元素。实现的手段就是通过R的grepl函数这个函数里的pattern是匹配的模式，也就是我们经常听到的正则表达式。...#例如，“er\b”可以匹配“never”中的“er”，但不能匹配“verb”中的“er”。...TRUE TRUE FALSE 方法三，利用strsplit和%in% sapply(s,function(x){ 'LIPE2' %in% strsplit(x,',')[[1]] }) 返回的结果是...如果对strsplit还不熟悉的小伙伴，其实可以先输出来看看结果 sapply(s,function(x){ strsplit(x,',')[[1]] }) 返回的结果是分割之后的字符串向量

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R中的替换函数gsub

R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...vector举例如下： > x R Tutorial","PHP Tutorial", "HTML Tutorial") > gsub("Tutorial","Examples",x) #将...Tutorial替换成Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他的一些例子来灵活使用这个函数，结合正则表达式。...，我们知道组织病理分期分成stage I，stage II，stage III和stage IV四个分期接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组，并转换成因子我们使用gsub函数...，并转换成因子我们还是使用gsub函数 #删除组织病理学分期末尾的A，B或者C等字母，例如Stage IIIA，Stage IIIB stage=gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage

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js如何返回异步函数结果

假设您有这样一个问题:您正在进行一个异步调用，并且需要从原始函数返回该调用的结果。...在其中执行一些异步调用(例如fetch()调用)，并且不能直接返回结果值。...: mainFunction() //returns a Promise 所以为了得到结果，你可以使用IIFE这样调用： (async () => { console.log(await mainFunction...= result => { console.log(result) } asynchronousFunction(callback) } 最后一个难题是调用mainFunction的函数...因为我们不能直接从mainFunction返回响应，因为我们是异步获取的，所以调用函数必须改变处理它的方式。

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R语言的常用函数速查

：行名或列名 %*%：矩阵乘法crossprod：矩阵交叉乘积（内积） outer：数组外积kronecker：数组的Kronecker积 apply：对数组的某些维应用函数tapply：对“不规则”数组应用函数...sweep：计算数组的概括统计量aggregate：计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵Contrast：对照矩阵 row：矩阵的行下标集...函数 function：函数定义 source：调用文件 call：函数调用.C，.Fortran：调用C或者Fortran子程序的动态链接库。...统计分布每一种分布有四个函数：d――density（密度函数），p――分布函数，q――分位数函数，r――随机数函数。比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。...下面我们列出各分布后缀，前面加前缀d、p、q或r就构成函数名： norm：正态，t：t分布，f：F分布，chisq：卡方（包括非中心）unif：均匀，exp：指数，weibull：威布尔，gamma

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