R:带有条件向量的which() - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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如何有效计算带有条件的求和

在使用 asyncio 时，连接不断生成和使用数据的多个协程是常见需求。以下是实现这一功能的几种方式：1、问题背景Python中，您需要高效计算带有用户自定义条件的求和或最大值。...这可以大大提高Python代码的执行速度。您可以使用Numba来加速带有条件的求和和最大值的计算。...这可以大大提高Python代码的执行速度。您可以使用Cython来加速带有条件的求和和最大值的计算。...total = 0 for x in data: if condition(x): total += x return total这种方法是计算带有条件的求和和最大值的最快方法...注意事项在选择计算带有条件的求和和最大值的方法时，您需要考虑数据的大小和条件的复杂性。如果数据量较小，您可以使用Python的内置函数sum()和max()。

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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。...第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。第二四分位数 (Q2)，又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。...其实我们经常用的boxplot，也能展示这几个常用的数值（除了均值以外） boxplot(a) 除了使用summary这个函数以外，我们还可以使用quantile这个函数 quantile(a)...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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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。...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。...3.2向量筛选筛选filtering就是提取向量中符合一定条件的元素。...所以实际是用布尔值向量筛选x中的符合条件的元素，也就是执行的是 x[c(TRUE,FALSE,TRUE,TRUE)] 运用上述方式可以筛选另一个向量，也可以筛选自身。...：返回元素所处位置 > x <- c(5,2,-3,8) > which(x*x>10) [1] 1 4 返回的满足条件的元素所在的位置。

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小技巧：R语言里删除带有缺失值的列

如果是要去除包含缺失值的行，直接使用na.omit()函数就可以了，但是如果要去除含有缺失值的列呢？...image.png 实现目的需要借助dplyr这个R包用到的是select_if()函数这个具体的写法怎么解释我暂时还没有搞明白，先背下来再说吧 dfpra library(dplyr) dfpra...这个代码是保留带有缺少值的列 ?...image.png 如果是要删除带有缺失值的列在any函数前加一个感叹号就可以了 dfpra<-data.frame(A=1:5, B=c(1:4,NA),...判断数据集是否至少存在一个数据满足指定的条件，返回值是TRUE或者FALSE 比如判断一组数据中是否存在负数代码 x1<-c(1,2,3,4,5) any(x1<0) x2<-c(-1,2,3) any

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特征值和特征向量的解析解法--带有重复特征值的矩阵

当一个矩阵具有重复的特征值时，意味着存在多个线性无关的特征向量对应于相同的特征值。这种情况下，我们称矩阵具有重复特征值。...利用线性方程组(A-λI)x = 0的解空间的性质，构造线性无关的特征向量。这涉及到使用高斯消元法或LU分解来求解方程组，并在求解时保持线性无关性。 b. 利用特征向量的正交性质。...如果我们已经找到一个特征向量v₁，我们可以通过正交化过程来找到与之正交的特征向量v₂。通过Gram-Schmidt正交化方法，我们可以计算出一个正交的特征向量集合。...当矩阵具有重复特征值时，我们需要找到与特征值相关的线性无关特征向量。对于代数重数为1的特征值，只需要求解一个线性方程组即可获得唯一的特征向量。...对于代数重数大于1的特征值，我们需要进一步寻找额外的线性无关特征向量，可以利用线性方程组解空间的性质或特征向量的正交性质来构造这些特征向量。这样，我们就可以完整地描述带有重复特征值的矩阵的特征向量。

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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。...将这些元素筛选出来提示：%in%7.生成10个随机数: rnorm(n=10,mean=0,sd=18)，用向量取子集的方法，取出其中小于-2的值answer1.生成1到15之间所有偶数seq(2,15,2...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[yR语言默认<-

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R语言ggplot2画带有弧度的线段简单小例子

image.png 在一个交流讨论群里看到有人讨论这个图，很早之前就看到过这个图，当时记得有一个现成的R包可以做。如果让自己使用ggplot2来实现当时还真没有思路。...现在有一些思路，这个就是点和线段的组合，把握好坐标位置就好了但是这个图里的线段是带有弧度的，之前画图的线段都是直线，所以就查了一下ggplot2画带有弧度的线段的办法，找到了参考资料 Line...segments and curves — geom_segment • ggplot2 (tidyverse.org) 没有弧度的线段使用的是geom_segment()函数有弧度可以使用geom_curve...好了今天的内容暂时先到这里了欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本小明的数据分析笔记本公众号主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学...、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记！

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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。...相当于把你的函数直接向量化。从上可知，Vectorize函数的向量化效率比起apply 并没有较为明显提升，但原汁原味的向量化函数可是飞速了许多。...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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R语言入门之评估假设检验的条件

对于这样的假设是否真的成立，通常情况下我们可以使用诊断图来进行判断，但在这里我将和大家介绍如何使用其它方法去检查这两个条件是否同时满足。 1....R包mvoutlier提供aq.plot(x)函数，通过计算稳健平方马氏距离和经验分布距离的差异来寻找多元样本里的异常值，并且以图片的形式展现出来，这里的x通常是一个矩阵或者数据框。...方差的同质性在R中，函数bartlett.test()提供了同方差性的参数检验方法，而flinger.test()则提供的是非参数检验方法。...#建立相关数据集 setosa which(iris$Species=='setosa'),] #提取setosa类的鸢尾花 versicolor which(iris$...R包biotools里的boxM()函数可以帮助实现。如何正确评估假设检验的条件是否成立是我们在进行统计分析时必须考虑的一件事，这点非常重要！

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使用R语言在向量的任何位置插入任何元素

今天的GEO数据挖掘课程，有一个学员问到在向量的任何位置插入任何元素有没有什么简介的方法，因为她做的很麻烦，如下：有一个向量，是100个元素，要在第34位加上一个数是56 a=1:100 c(a[1:...image-20191102220329369 然后学员有任意需求，任意位置添加任意数字，这样写会比较麻烦，每次都有手动判断向量长度，范围等等，因为她是初学者，所以不可能会无限R包和函数，我这里简单演示一下

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R语言ggplot2画带有空白格的热图简单小例子

之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现，下面的B图是折线图加柱形图，相对比较容易实现，上面的A图稍微有点复杂，我想到的办法是拼图，图A可以看成三个热图，然后加一个堆积柱形图，最后将四个图组合到一起...首先画热图这个热图和常规的还稍微有点不太一样，可以简单的理解为带有缺失值的热图，缺失值是空白格，其他值分别填充颜色。...首先是读入数据 df<-read.csv("example_data/ggplot2_heatmap.csv",header=T) 以上数据是宽格式，借助reshape2这个包中的melt函数将宽格式转变为长格式...接下来是美化调整一下y轴的的顺序 df1$A<-factor(df1$A,levels = rev(df$A)) ggplot(df1,aes(x=variable,y=A))+ geom_tile...如果需要本文的示例数据，直接在文末留言就好了

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R语言ggplot2绘制带有底纹的柱形图~patternplot扩展包

做柱形图的时候如果要区分不同的类别最直观的方式就是用不同的颜色，但是有的期刊如果要求黑白灰配色的话，用颜色可能就不太好区分，这个时候可以用添加底纹的形式。...R语言的ggplot2包没有提供直接绘制带有底纹的柱形图的函数，如果想要实现需要借助扩展包patternplot，参考链接 https://cran.r-project.org/web/packages...数据集代表x轴的变量名代表y轴的变量 density是底纹的密度 pattern.type是底纹的类型通过 ?...patternbar 命令查看帮助文档，底纹的类型有a vector of patterns to be filled in the bars The pattern types include: '...暂时还不知道如何解决今天的内容先到这里了

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社交网络分析的 R 基础：（三）向量、矩阵与列表

在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型，本章会将其组装起来，构成特殊的数据结构，即向量、矩阵与列表。...向量的创建也可以通过面向对象的方式实现： x <- vector(mode = "integer", length = 5) 参数 mode 为向量中存储的数据类型，对应 R 语言中基本的数据类型，如整型...x <- c(x, 0) # 向 x 中添加元素 0 向量元素的访问向量中的元素通过“[索引]”的形式访问。需要注意的是 R 语言中的索引不代表偏移量，而代表第几个，即索引从 1 开始。...获取向量的长度 length()： > length(c(1, 2, 3, 4, 5)) [1] 5 查找特定元素在向量中的索引 which()： > x <- c(1, 2, 3, 4, 5) >...which(x == 2) [1] 2 使用 %in% 判断元素是否在向量中存在： > 2 %in% c(1, 2, 3, 4, 5) [1] TRUE 对向量中的元素进行排序 order()，需要注意的是

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MySQL8.0关系数据库基础教程(四)-带有条件的查询语句

业务经常需要找出满足某些条件的结果，可以通过查询条件过滤数据。 1 查询条件 WHERE 指定查询的过滤条件。以下语句只返回姓名为“刘备”的员工信息： ? ?...WHERE 位于 FROM 之后，指定一个或者多个过滤条件，满足条件的数据才会返回。 WHERE 子句被称为谓词（Predicate）。...2 选择（Selection）通过查询条件过滤数据的操作在关系运算中被称为选择 ?...它是针对表进行的水平选择，保留满足条件的行生成的新表 3 比较运算符比较两个数值的大小，包括字符、数字以及日期类型的数据。 MySQL 的比较运算符 ?...如果仅仅能够指定单个过滤条件，就无法满足复杂的查询需求；为此，SQL 引入了用于构建复杂条件的逻辑运算符。复合条件借助于逻辑代数中的逻辑运算，SQL 提供了三个逻辑运算符： AND，逻辑与运算符。

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跟着Nature Communications学画图：R语言ggplot2画带有底纹的柱形图

，但是我没有找到作图用到的原始数据。...复现起来还是比较麻烦的。浏览全文的时候发现了其中一个带有底纹的柱形图。这个还是比较有用的。因为有的期刊可能会要求配色只能用黑白灰。区分不同的分组加上底纹可能会比较好看。...之前出推文介绍过patternplot这个R包画带有底纹的柱形图，但是他的代码和ggplot2的格式区别还挺大的。...最近又发现了一个R包ggpattern，画带有底纹的柱形图或者给柱形图添加图片都非常方便。...pattern_density 对应的是内部填充的粗细 pattern_spacing 对应的设置内部填充的多少帮助文档里写道填充也可以用point,但是我用的时候遇到了报错，暂时不知道什么原因比如

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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）

二、目录什么是支持向量机？ 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）？...因此，要选择尽可能远离每个类别的数据点的超平面。在上图中，满足指定条件的最佳超平面为B。因此，最大化每个类的最近点和超平面之间的距离就能找到最优分离超平面。这个距离称为边距。...令是一个超平面，用于分隔数据集并满足以下条件：与一起，我们可以选择两个其他超平面和，使得它们也分离数据并具有以下等式：和这使与以及等距。...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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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。...（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。...使用关联的索引[ ]以执行以下操作：仅显示C，D和F. 显示除X外的所有内容以相反的顺序显示字母（F，L，X，D，C） ---- 选择使用带有逻辑运算符的索引我们也可以使用带有逻辑运算符的索引。...R中逻辑运算符的完整列表如下所示：操作符号描述 > 大于 > = 大于或等于 < 少于 <= 小于或等于 == 等于！= 不等于＆和 | 或使用逻辑表达式来确定特定条件是真还是假。...虽然逻辑表达式将返回相同长度的TRUE和FALSE值的向量，但我们可以使用该which()函数输出值为TRUE的索引。

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Turbolist3r：一款带有域名分析与发现功能的子域名枚举工具

Turbolist3r Turbolist3r是子域名发现工具sublist3r的一个分支，除了sublist3r原始的资源情报收集功能之外，Turbolist3r还集成了一些针对子域名发现的自动化分析功能...Turbolist3r可以针对每一个发现的子域名来查询公共DNS服务器，如果目标子域名存在，那么将会生成已分类好的分析结果，其中包括CNAME和A记录等等。...通过对A记录进行分析，我们将有可能发现潜在的渗透测试目标。请注意，该工具切勿用于非法用途。...目标域名 -b —bruteforce 启用爆破模块 -p —ports 针对特定TCP端口扫描子域名 -v —verbose 启用verbose模式实时查看分析结果 -t —threads 子域名爆破需用的进程...—resolvers IP解析 -q —quiet 静默模式使用样例查看工具的可选参数： python turbolist3r.py -h 针对特定域名进行子域名分析，并存储输出结果： python

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R语言系列第一期（番外篇）：R的6种对象—向量、矩阵、数组、因子、列表、数据框

前文我们讲到R处理数据面对的6种对象：向量，矩阵，数组，因子，列表，数据框。 A. 那我们就得好好给大家介绍一下这位能者的6个对象都长什么样子了。...· 4.因子 · 因子是使用向量创建的R对象，类似统计学中的分类变量，它将向量与向量中元素不同值一起存储成标签，而不论是哪种类型的向量，最后都存储成字符型元素。...许多R的内置函数计算结果不仅仅是一个向量，因此以列表的形式返回结果。可以理解为二维不规则数据。...同时也可以采用负索引，如果想把7和9从a中剔除掉的结果，可以： > a[c(-4,-5)] [1] 1 4 5 · 2.条件选择 · 当然有的时候我们并不知道我们想要的数据在一个向量中的位置，只需要部分满足条件的值...同时，前面提到的条件选择在这里也同样适用，提取数据框d中年龄的单位。

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