R: xts的并行计算。文件和向量_R中两列的Matrix/xts对象的累积和_R中的累积和向量 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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GPU并行计算之向量和

cudaFree(dev_c); cudaFree(dev_a); cudaFree(dev_b); return cudaStatus; } 下面我们对这个程序进行说明：最开始的两个头文件...cuda_runtime.h和device_launch_parameters.h是调用CUDA的API必须包含的； global__` 和 `__device在前面的文章中讲过，不再赘述；在addKernel...CUDA最开始接触的程序，就跟刚开始学习任何一门编程语言时，第一个例子是“Hello World”一样，我们在上面的程序中加入计时功能，看下在GPU中执行向量加法需要多长时间，再跟CPU的执行时间做对比...Error: cudaFree(dev_c); cudaFree(dev_a); cudaFree(dev_b); return cudaStatus; } CPU计算向量和的代码...return 0; } 在Release下执行结果如下： Time used on GPU: 0.004192ms cpu calculate time:0.158441s 可以看到，最简单的向量和程序

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R语言的数据结构（包含向量和向量化详细解释）

更多内容请参考《R语言编程艺术》 ——————————————— 向量类型是R语言的核心。深入理解向量对R中数据结构及其操作，函数的开发和应用有着重要意义。...向量有哪些基本类型两大类，原子向量和列表（又叫递归向量）原子向量有6种类型：逻辑型，整型，双精度型，字符型，复数型和原始型。整型和双精度型统称为数值型向量。...2向量的循环补齐两个向量使用运算符，如果两个向量长度不同，R会自动循环补齐（recycle），也就是它会自动重复较短的向量，直到与另外一个向量匹配。...3.3向量化的ifelse函数 ifelse(b,u,v) b是布尔值向量，u和v是向量。返回向量。...4 常见数据结构和向量的关系及常见操作 4.1矩阵前已述及，矩阵也是向量，特殊的向量，包含量阿哥附加的属性：行和列。所以，矩阵也有模式，例如数值型或字符型。但向量不能看做有一列或一行的矩阵。

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R语言基础练习-向量和函数的运用

" "student12""student14"提示：paste03.将两种不同类型的数据用c()组合在一起，看输出结果4.用函数计算向量g的长度说明：运行load("gands.Rdata"),即可得到和使用我准备的向量...g和s，如有报错，说明你的代码写错或project没有正确打开5.筛选出向量g中下标为偶数的基因名。...看输出结果c(1,"a")## [1] "1" "a"c(TRUE,"a")## [1] "TRUE" "a"c(1,TRUE)## [1] 1 1说明：运行load("gands.Rdata"),即可得到和使用我准备的向量...g和s，如有报错，说明你的代码写错或project没有正确打开4.用函数计算向量g的长度load("gands.Rdata")length(g)## [1] 1005.筛选出向量g中下标为偶数的基因名。...-16.0971771 8.7616102## [7] -0.1706527 4.9779067 14.9855935## [10] 28.5253845y[y<-2]#R语言默认<-

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R语言—02数据类型和向量

(4>5) TRUE数据类型的判断和转换is族函数，判断，返回值为TRUE或FALSEas族函数实现数据类型之间的转换多个数据如何组织数据结构向量数据框矩阵列表1.数据框约等于“表格”（列有要求-只能是一种类型...；不是文件）2.数据框单独拿出的一列是向量，视为一个整体3.一个向量只能有一种数据类型脚本的正确打开方式：从右下角文件面板单击打开脚本打开是乱码的解决方案2.1向量的生成(1)用c（）逐一放到一起c(2,5,6,2,9...(1)比较运算，生成等长的逻辑向量(2)数学计算(3)连接paste和paste0的区别？...paste默认间隔是空格，可以设置sep()paste0默认无空格，不可以设置sep()x和y不一样长：发生循环补齐(短向量向长向量补齐)等位运算：比较运算、数学计算、连接利用循环补齐简化代码(4)交集...y中存在吗x==y和x%in%y的区别2.4 向量筛选(取子集)[] (中括号）：将TRYE对应的值挑选出来，FALSE丢弃(1)根据逻辑值筛选中括号外面是谁(x)代表对谁(x)取TURE值(2)根据位置筛选

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R中的向量化运算

1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...message: In 1:3 + 1:10 : longer object length is not a multiple of shorter object length > > #两个向量长度不同的情况下...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。

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R学习-2-数据类型和向量

图片数据框不是文件，只是R语言内部的数据数据框的每一列只能存在一种数据类型，单独拿出来的一列是向量，视为一个整体，可以有重复值 Tips---脚本打开是乱码的解决方案图片向量的生成 (1)用...x) #不重复的为TRUE,重复的为FALSE [1] FALSE TRUE TRUE TRUE > table(x) #重复值统计 x 1 3 5 2 1 1 R语言的默认思想：图片 >...：能用函数代替就不要手动去数，除非这个代码只用一次对两个向量的操作 > x=c(1,3,5,1) > y=c(3,2,5,6) ##1.比较运算，生成等长的逻辑向量 > x==y [1] FALSE...向量筛选（取子集）按照逻辑值：中括号里时与x等长且一一对应的逻辑值向量按照位置：中括号里是由x的下标组成的向量 [ ]：将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃 > x=1:15 > x...x中筛选出属于向量y中的值 > x=9:12 > y=8:10 > x[x%in%y] [1] 9 10 修改向量中的某个/某些元素：取子集+赋值 R语言中的修改都要赋值，没有赋值就没有发生过 ##

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向量内积_向量的内积和外积公式

向量内积一般指点积；在数学中，数量积（dot product; scalar product，也称为点积）是接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。...[1] 两个向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为： a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。...使用矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1 矩阵，点积还可以写为： a·b=a^T*b，这里的a^T指示矩阵a的转置。...点乘的几何意义是可以用来表征或计算两个向量之间的夹角，以及在b向量在a向量方向上的投影，有公式：推导过程如下，首先看一下向量组成：定义向量：根据三角形余弦定理有：根据关系c=a-b...（a、b、c均为向量）有：即：向量a，b的长度都是可以计算的已知量，从而有a和b间的夹角θ：根据这个公式就可以计算向量a和向量b之间的夹角。

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R获取数值向量的分位数值

如果我们手上有一个数值向量，怎么用R去获取这个向量的各个分位数值呢？...我们来看个具体的例子 a=1:10 summary(a) 我们可以得到下面的结果，summary(a)一共得到6个数值，分别是a的最小值，1/4分位数，中值（2/4分位数），均值，3/4分位数和最大值。...默认情况下，quantile只会输出最小值，1/4分位数，中值（2/4分位数），3/4分位数和最大值，相比于summary少了一个均值。...分位数，中值（2/4分位数），均值，3/4分位数和最大值。...如果我们要取出每一列的中值，直接使用下面的方法是得不到数值的，是一个字符串。

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Day4：R语言课程（向量和因子取子集）

1.将数据读入R 无论要执行的R中的具体分析是什么，通常都需要导入数据用于分析。...我们使用的R中的函数将取决于我们引入的数据文件的类型（例如文本，Stata，SPSS，SAS，Excel等）以及该文件中的数据如何分开或分隔。下表列出了可用于从常见文件格式导入数据的函数。...用read.csv函数读入metadata文件。查看函数的参数以了解函数选项： ?read.csv read.csv函数有一个必需参数和几个可选参数。...（1）向量选择使用索引从向量中提取一个或多个值，可以使用方括号[ ]语法提供一个或多个索引。索引表示一个向量中的元素数目（桶中的隔室编号）。R索引从1开始。...编程语言如Fortran，MATLAB和R从1开始计数，符合人类的思维模式。C系列中的语言（包括C ++，Java，Perl和Python）从0开始计算，因为这对计算机来说更简单。

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R的save，load函数和 .rda文件

你保存的结果也可以很方便的分享给其他人，保证结果的一致性。那么在R里面怎么来保存和加载计算结果呢？在R里面有两个函数save()和load()分别用来保存和加载计算结果。...，分别是count，age和circumference count<-Orange$Tree age<-Orange$age circumference<-Orange$circumference 这个时候如果你使用的是...接下来我们通过save()保存一下这三个数值向量到一个本地文件中 save(count, age, circumference, file = "mydata.rda") 这个时候你会在你的当前工作路径中发现多了一个新的文件...刚才的三个变量的值就已经保存到这个文件中了。接下来我们从R中先删掉这三个变量 rm(age, circumference, count) 你会发现变量区清空了 ?...你还可以轻松的将这个mydata.rda文件分享给你的同事或者朋友，这样他们也能通过load来加载这个文件，从而获取这三个变量的值，继续做后续的分析。

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ARIMA、GARCH 和 VAR模型估计、预测ts 和 xts格式时间序列

p=25180 时间序列分析对于时间序列分析，有两种数据格式： ts （时间序列）和 xts （可扩展时间序列）。前者不需要时间戳，可以直接从向量转换。...后者非常重视日期和时间，因此只能使用日期和/或时间列来定义。我们涵盖了基本的时间序列模型，即 ARIMA、GARCH 和 VAR。时间序列数据函数 ts 将任何向量转换为时间序列数据。...请注意， ts 与 xts类似，但没有日期和时间。 df <- ts(df) df 可扩展的时间序列数据xts 要处理高频数据（分秒），我们需要包 xts。...library(xts) 考虑我们的可扩展时间序列的以下数据 date time price 现在我们准备定义 xts 对象。...plot R 有一个方便的函数来 autofit() 拟合ARIMA 模型的参数。现在寻找最好的 ARIMA 模型了。 autoarma 时间序列模型的一项重要功能是预测。

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译：支持向量机（SVM）及其参数调整的简单教程（Python和R）

一、介绍数据分类是机器学习中非常重要的任务。支持向量机（SVM）广泛应用于模式分类和非线性回归领域。 SVM算法的原始形式由Vladimir N.Vapnik和Alexey Ya提出。...SVM是如何工作的？推导SVM方程 SVM的优缺点用Python和R实现 1.什么是支持向量机（SVM）？支持向量机是一种有监督的机器学习算法，可用于分类和回归问题。...超平面方程你将会看到一条直线方程，如，其中m是斜率，c是直线在y轴的截距。超平面的一般方程如下：其中和是向量，是两个向量的点积。向量通常被称为权重。...它们在具有重叠类的嘈杂数据集上效率较低。用Python和R实现让我们来看看用于在Python和R中实现SVM的库和函数。...R实现我们在R中实现SVM算法的包是e1071。使用的函数是svm（）。总结在本文中，我给出了SVM分类算法的非常基本的解释。我已经省略了一些复杂的数学问题，如计算距离和解决优化问题。

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R语言读取 xlsx 和xls 文件

「前言：」 ❝今天我用openxlsx包中的read.xlsx读取xls文件时，竟然报错了。我记得有一个包是可以读取Excel2003的，搜索了一下，发现不太容易查找，就写一遍博客记录一下。...毕竟，很多东西放到网上，一搜索看到自己写的东西，那种爆棚的感觉，好像互联网成了我的笔记本，666……，所以对自己有帮助的，才是对别人有帮助的。搜到答案，自己总结一下，然后写一篇博客。...❞ xlsx文件，是2007,2013,2016版本的Excel文件，R语言中可以通过openxlsx包进行读取。 1. 读取xlsx文件 > dd = read.xlsx(".....3. readxl读取xls文件 > library(readxl)> dd = read_xls("计算遗传力.xls") 4....汇总 openxls通过函数read.xlsx读取xlsx文件 readxl通过函数read_xls读取xls文件软件安装方法：install.packages("openxlsx") 以及 install.packages

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125-R编程19-请珍惜R向量化操作的特性

向量化问题（Vectorize） · 语雀 (yuque.com)[1] R inferno 前言虽然之前也在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 中提过向量化可以极大的改善效率。...但还是按照inferno 中的内容，特此额外总结一下。 1-别用循环的方言教R做事 lsum <- sum(log(x)) 我们的所有操作，都可以对向量的每一个元素执行。...同样在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 我们举过如下例子：在计算总和、元素乘积或者每个向量元素的函数变换时，应使用相应的函数，如sum, prod, sqrt, log等。...这种情况下，我们也应尽量避免循环和嵌套次数。比如学习一下时间复杂度的问题，亦或是算法相关的内容。 4-过度向量化问题本质上向量化操作还是空间与时间的tradeoff。...比如利用取子集对数据框批量操作，如果你是一个较大的数据框，可能就需要考虑其他专门处理大数据框的R包，亦或是改用循环的方法了。

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快速掌握R语言中类SQL数据库操作技巧

初识R语言支持的数据类型 1.1 向量 Vector : c() 1.2 矩阵 Matrix: matrix() 1.3 数据框 DataFrame: data.frame() 1.4 时间序列 XTS...: xts() 1.5 因子Factor：factor（补充） 2.查看数据概况 summary()和str() 3.修改/替换/重定义数据 4.数据合并 3.1 向量合并 3.2 cbind列合并（等长...初识R语言支持的数据类型开始之前，需要先了解一下R语言支持的数据类型，以及这些常用类型的特点。以下4种类型是最常用的：向量、矩阵、数据框、时间序列。..., "row2"), c("C.1", "C.2", "C.3")) 定义矩阵行名和列名 1.3 数据框 DataFrame: data.frame() #其中" <- "是赋值的意思，将向量c(11:...可参考↓↓ R语言 | 第一部分：数据预处理 7.数据筛选和8.抽样 R语言数据管理与dplyr、tidyr | 第4讲 5 dplyr中5.1筛选filter和5.3选择select R

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常用向量和矩阵的范数

#向量的范数任意x \in C^n，设x=(\xi _{1}, \xi _{12}, ... , \xi _{n})^{T}，常用的范数有 2-范数\|x\|_{2}=(\sum _{i=1}^{n}..._{i=1}^{n}|\xi _i| \infty-范数\|x\|_{\infty}=\max _{1 \leqslant i \leqslant n}|\xi _i| 以上三种范数都是以下p-范数的特例...：\|x\|_{p}=(\sum _{i=1}^{n}|\xi _i|^p)^{\frac{1}{p}}, \quad 1 \leqslant p \leqslant +\infty 1-范数和2-范数显然是...p-范数在p=1和p=2的特殊情形....#矩阵的范数与向量x \in C^n的几种范数相对应，矩阵A=[a_{ij}] \in C^{m \times n}有范数 \| A \| _1=\sum _{i=1} ^{m}{\sum _{j=1

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linux 复制文件夹文件到指定位置 cp -r和cp -r -d

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1. cp -r 移动子目录和根目录到指定文件夹将test文件夹移动到video内！cp -r ./test ./video 操作后存在 ..../video/test 2. cp -r -d 移动所有子目录到指定文件夹将所有子目录移动到指定位置如structuring内存在 a,b,c,三个文件夹 ./structuring/a ....cp -r -d ./structuring/* ./ 则操作后存在./a ./b .

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R语言时间序列函数大全（收藏！）

(tm) #包xts sm = as.timeSeries(tm) #包timeSeries #判断是否为规则时间序列 is.regular(x) #排序 zoo()和xts()会强制变换为正序（按照时间名称...#取子集 xts()默认将向量做成了矩阵；其他与常规向量或者矩阵没有差别 #缺失值处理 na.omit(x) x[is.na(x)] = 0 x[is.na(x)] = mean(x,na.rm=TRUE...#时间序列数据的显示 #zoo和xts都只能按照原来的格式显示，timeSeries可以设置显示格式 print(x, format= “%m/%d/%y %H:%M”) #%m表示月，%d表示天，%y...8){ #将三种ADF检验形式汇总的函数（结果和EVIEWS不一致） res=matrix(0,5,3) colnames(res)=c(“无”,”含常数项”,”含常数项和趋势项”) rownames(...，把res.aic当做按列排的向量 temp2=temp1 %% ti #ti是行数，取余以后就是（temp2）行号 #AR可以直接被arma调用，MA同理 res[[“AR”]]=if(temp2==

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R语言读取txt，csv和xlsx文件

R语言读取txt，csv和xlsx文件刚刚数据分析的上机课自己学了一下怎么在R环境下读取文件，本来是很简单的事情，但是因为各种原因踩了很多坑，现在来总结一下，防止以后忘记。...读取txt文件直接使用read.table()方法 read.table("D:\\rexample\\2\\1.txt",header=T)//有表头就写T，没有表头就是F 读取csv文件直接使用...read.csv方法 read.csv("D:\\rexample\\2\\1.csv",header=T) 读取xlsx文件下载readxl包 install.packages("readxl")

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R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化

p=23305 在这篇文章中，我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR。我们将首先做一个简单的线性回归，然后转向支持向量回归，这样你就可以看到两者在相同数据下的表现。...一个简单的数据集首先，我们将使用这个简单的数据集。 ? 正如你所看到的，在我们的两个变量X和Y之间似乎存在某种关系，看起来我们可以拟合出一条在每个点附近通过的直线。我们用R语言来做吧!...第1步：在R中进行简单的线性回归下面是CSV格式的相同数据，我把它保存在regression.csv文件中。 ? 我们现在可以用R来显示数据并拟合直线。...第2步：我们的回归效果怎么样？为了能够比较线性回归和支持向量回归，我们首先需要一种方法来衡量它的效果。...我们现在知道，我们的线性回归模型的RMSE是5.70。让我们尝试用SVR来改善它吧！第3步：支持向量回归用R创建一个SVR模型。下面是用支持向量回归进行预测的代码。

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