parentheses -（3）用管道符%>%可以更加简洁明了；%>%表示向后传递，把管道符前面所有的东西作为后一个函数的第一个参数；管道符号永远在中间，后面一定有东西； # 连续的步骤 # 1.多次赋值...：安装R包的满分操作——根据一个包是否已安装来决定要不要安装这个包； if(!...——现学就行~ # 生成一个表达矩阵 set.seed(10086) #为了让模拟分析的结果可重现，给rnorm设计一个随机数种子，保证它每次生成的随机数都是那一组； exp = matrix(rnorm...★★ 1. iner_join 两个表格按照共同的一列取交集，连接的结果是二者交集 2.left_join 以左边的表格为主，左右都有的连接保留，右边没有的用NA填充 3. right_join 以右边的表格为主...，但顺序不同；对比之后发现我的是按排序前原本的先后顺序列出的（因为要一个一个检查是否是最大/最小的前十个）；如果先arrange一下再%in%就可以跟老师的顺序一样了。
数据框要求每一列只能有一种数据类型，且数据框只是R语言内部的一个数据，不是一个文件。- 数据框单独拿出来的一列是一个向量，视为一个整体。一个向量可以出自数据框的一列，也可以用代码生成。...有重复的用函数rep()，有规律的序列用seq()，随机数用rnorm()举例：rep('x',times=3)[1] "x" "x" "x"> seq(from=3, to=21, by=3)[1]...：seq(from=... , to= ... , by=... )参数：from,to 指定序列的起始值和最大结束值by 指定序列的增量也可以有length.out参数指定输出向量的长度，则by通过指定的长度计算得出...但本着熟悉代码的原则，我按照这种思路进行尝试，有以下2种方式得出相同的结果：seq(1,15,2)c(1:7)+1 #首先取出7个奇数再变成偶数> 1 2 4 6 8 10 12 14(seq...#取数据框最后一列（不知道具体列数）> df1[,ncol(df1)] #函数ncol()求出数据框的总列数，最后一列即为第“总列数”列。
一、简介 在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息...，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍...3、自编函数计算各个变量缺失比例 为了计算出每一列变量具体的缺失值比例，可以自编一个简单的函数来实现该功能： > #查看数据集中每一列的缺失比例 > miss.prop <- function(x)...m: 生成插补矩阵的个数，mice最开始基于gibbs采样从原始数据出发为每个缺失值生成初始值以供之后迭代使用，而m则控制具体要生成的完整初始数据框个数，在整个插补过程最后需要利用这m个矩阵融合出最终的插补结果...: 因为mice中绝大部分方法是用拟合的方式以含缺失值变量之外的其他变量为自变量，缺失值为因变量构建回归或分类模型，以达到预测插补的目的，而参数predictorMatrix则用于控制在对每一个含缺失值变量的插补过程中作为自变量的有哪些其他变量
在目前我在的团队中，有模型团队，主要是做一些策略研究，量化工程的内容，使用的最广泛的还是padas库，堪称神库。...NumPy的官网为：https://numpy.org/ 在这里，你可以找到所有关于NumPy最权威的资料，包括最新版本的Api，但是官网是纯英文的，阅读难度有点大，有一定的挑战性。...注意：在二维数组中因为有行和列，表示所有的元素，但是有时候仅仅只是想对行或者对列进行操作，那么这时候会定义轴，用axis表示，axis=0表示从上往下，表示列，axis=1从左往右，表示行。...：根据指定形状和数据类型生成全是指定填充数的数组，参数比zeros和ones多了一个fill_value ，这个值就是指定的填充数。...NumPy常用操作 1.数组转置 学过线性代数的同学对这个不会很陌生，在线性代数中有矩阵转置的操作。就是行与列对调。原来第一行变成第一列，原来的第一列变成第一行，以此来推，就是转置操作。
# 获取 所有行 第1列到第3列数据，（不包含第3列） arr[:,0:2] # 同样也可以获取第3列之前的所有数据，（不包含第3列） arr[:,:2] # 获取第2列之后的所有数据，（包含第2列）...，但本质是一样，Pandas中的某一列其实就是NumPy数组。...2.Numpy 数组的缺失值处理 缺失值处理处理分两步：第1步判断是否有缺失值将缺失值找出来，第2步对缺失值进行填充。 在NumPy中缺失值用 np.nan 表示。...''' # 创建一个含有缺失值的数组 arr = np.array([5,4,np.nan,7]) arr # 判断缺失值 np.isnan(arr) # 用 0 填充 arr[np.isnan(arr...# 对整个数组进行求最大值 arr.max() # 对数组的每一行进行求最大值 arr.max(axis = 1) # 对数组的每一列进行求最大值 arr.max(axis = 0) 3.条件函数 where
它包括三个鸢尾花品种，每个品种有50个样本，以及一些属性。其中一个花种与其他两个花种是线性可分离的，但其他两个花种之间不是线性可分离的。...一个是热图，另一个是聚类数目与值（=BC/WC）。 modelData$results[2,] # 针对BC/WC值的聚类 # 那么，这些数值中哪一个是最大的？...给定一个数字向量或数据框架的一列 根据其最小值和最大值生成统一的随机数 runif(length(x), min(x), (max(x)))# 2....通过在每一列上应用函数生成随机数据apply(iris[,-5], 2, genx) # 3....计算随机数据集的霍普金斯统计量hopkins_stat ---- 最受欢迎的见解 1.R语言k-Shape算法股票价格时间序列聚类 2.R语言中不同类型的聚类方法比较 3.R语言对用电负荷时间序列数据进行
对缺失值处理有两种方法，一种是直接对某一列中的缺失值进行处理，一种是根据类别标签，分类别对缺失值进行处理。 我们先看如何在没有类别标签的情形下修补数据。...这里需要注意的是删除某一个缺失值时，需要把和该值一个维度/行的值也一起删除，但是其他值可能对数据整体的影响比较大，所以用这种方法的时候要慎重。...fillna()一般情况下会给定一个常数，会把数据集中的所有缺失值替换成该常数，比如fillna(0)；也可以实现对不同列中的缺失值进行不同的替换，比如df.fillna({1:0.5,3:1})表示将第一列...，而忽略了声音较小的那一部分，但实际中声音小的也需要被听到，为了防止这种声音大的盖过声音小的现象的发声，我们采取了一定的限制，就是把所有的声音按照一定的规则限制在某一个区间内（在这个区间内，能够保证不管声音大小都会被听到...），你声音再大也不能超过这个限制的最大值。
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式，不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构，包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。...矩阵有两个维度，分别表示行数和列数，可以用dim()函数来获取。矩阵应用举例：创建矩阵创建矩阵的一种常用方法是使用matrix()函数，它可以将一个向量或多个向量组合成一个矩阵。...matrix()函数的参数有：data：表示要组合成矩阵的数据，可以是一个或多个向量。nrow：表示矩阵的行数，必须是一个正整数。ncol：表示矩阵的列数，必须是一个正整数。...例如：# 访问m1矩阵中的第一行第二列的元素m1[1, 2]# [1] 4# 访问m2矩阵中的第二行的所有元素m2[2, ]# [1] 10 11 12# 访问m3矩阵中除了第一列以外的所有元素m3[,...m4矩阵中的每个元素加上一个随机数m4 <- m4 + runif(n = length(m4))m4# [,1] [,2] [,3] [,4] [,
(★☆☆) 创建一个大小为10的空向量，但第五个值为1 (★☆☆) 创建一个值为从10到49的向量[10,11,12...49] (★☆☆) 反转一个向量（第一个元素变为最后一个） (★☆☆)...如何在一个既有数组周围添加边框（用0填充） (★☆☆) ? 17. 下方表达式的结果是什么?...使用5种不同的方法提取一个随机数组里的整型数据部分 (★★☆) 37. 创建一个5x5矩阵，行值从0到4 (★★☆) 38. 已知一个生成器函数, 可以生成10个整数....创建一个结构化数组，其x和y坐标覆盖[0,1] x [0,1]区域 (★★☆) 47. 打印每个numpy标量类型的最小和最大可表示值 (★★☆) 48. 如何打印数组的所有值？...设有一个任意数组，编写一个函数，以给定元素为中心, 提取具有固定形状的子部分（必要时可以用固定值来做填充）(★★★) ? 81.
搜索包含制定字串或pattern的命令 R.Version() 查看系统情况和版本 compareVersion() source() 执行R脚本 demo() 运行R的演示脚本...使用R的rnorm函数产生样本量为1000的标准正态分布采样，用每一种normality test函数分别检验其正态性，算出一个p-value；循环10000次，每一种test都产生一个长为10000的由...，返回值为一个list dimnames() 返回或设置对象的每一维的名字 row.names() 返回或设置矩阵类对象的行的名称 colnames() 返回或设置矩阵类对象的列的名称...mapply rapply eapply range() 返回所有指定对象的最大和最小值 pretty() 计算一数值序列的等分位点 deparse() 以字符形式按原样输出表达式...frame中不包含NA值的行的行号
，即生成的数组中最后一个元素不会超过或等于终止值。...((m,n))方法生成m行，n列的0值数组； 使用np.ones((m, n))方法生成m行，n列的填充值为1的数组； 使用np. eyes (m, n)方法生成m行，n列的对角线位置填充为1的矩阵；...，由最后一位参数是元组还是列表决定 关于rand 在Python的NumPy库中，rand函数用于生成指定形状的随机数数组，这些随机数是从[0, 1)的均匀分布中随机抽取得到的。...可以是一个整数，也可以是一个整数元组。 返回值： 一个具有指定形状的随机数数组。...行 describe() 返回所有数值列的统计信息，即返回DataFrame各列的统计摘要信息，如平均值、最大值、最小值等 max(axis=0) /min(axis = 0) 默认列方向各列的最大/最小值
本文中主要是利用sklearn中自带的波士顿房价数据，通过不同的缺失值填充方式，包含均值填充、0值填充、随机森林的填充，来比较各种填充方法的效果 ?...="constant", fill_value=0) # 用0进行填充 X_missing_0 = imp_0.fit_transform(X_missing) 随机森林填充 如何填充 假设一个具有...缺失值越少，所需要的准确信息也越少 填补一个特征，先将其他特征值的缺失值用0代替，这样每次循环一次，有缺失值的特征便会减少一个 图形解释 假设数据有n个特征，m行数据 ?...填充过程 for i in sortindex: # 构建新的特征矩阵和新标签 df = X_missing_reg # 所有的操作都在df上进行，只是最后得到的填充值作用在X_missing_reg...= i], pd.DataFrame(y_full)], axis=1) # 新的特征矩阵df中，对含有缺失值的列，进行0的填补 # 检查是否有0 pd.DataFrame(df_0
在本文中，我也附上数据集的前几行数据。 ? 我们有了数据集，但需要创建一个矩阵来保存自变量，以及一个向量来保存因变量。...为了创建保存自变量的矩阵，输入语句： X = dataset.iloc[:, :-1].values 第一个冒号表示提取数据集的全部行，「:-1」则表示提取除最后一列以外的所有列。...最后的「.values」表示希望提取所有的值。接下来，我们希望创建保存因变量的向量，取数据的最后一列。...这里的第一个冒号表示包含所有行，而「1:3」则表示我们取索引为 1 和 2 的列。不要担心，你很快就会习惯 PTYHON 的计数方法的。 现在，我们希望调用实际上可以替换填充缺失数据的方法。...多尝试一些不同的填充策略。也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。
的线性关系为： [图片] Version 的最大值是 40，故尺寸最大值是(40-1)*4+21 = 177，即 177 x 177 的矩阵。...Mode)：说明该二维码中包含了多种编码格式； 特殊行业编码(FNC1 Mode)：主要是给一些特殊的工业或行业用的，如GS1条形码等； 2.3 数据编码示例说明 分别用一个数字编码与字符编码的示例，...这两个二进制转成十进制，分别为 236 与17，具体不知道为什么选这两个值……关于每一个Version的每一种纠错级别的最大Bits限制，可以参看 QR Code Spec 的第35页到44页的 Table...对齐图案与尺寸大小无关，一定是一个 5×5 的矩阵。...图6.4 对齐图案例程 1 下图 6.5 是最近我老妈怂恿我用支付宝抢红包时给我发来的二维码，该二维码中只有一个对齐图案， 故 Version 应在 V2——V6 之间。
如果您对游戏不熟悉，强烈建议您先玩一下游戏，以便了解游戏的基本功能。 如何玩2048： 1.有一个4*4的网格，可以填充任意数字。最初，两个随机单元格中填充有 2。休息单元是空的。...当我们按下任意键时，单元格的元素会沿该方向移动，这样，如果该特定行（向左或向右移动的情况下）或列（向上和向下移动的情况下）包含任何两个相同的数字，它们就会得到加起来，该方向的极端单元用该数字填充自身，其余单元再次变空...5.但是，如果在游戏过程中没有剩余的空单元格可以用新的 2 填充，则游戏结束。 在上面的过程中，您可以看到 2048 游戏图形用户界面的快照。但所有的逻辑都在主代码中。...程序中的所有逻辑都在注释中详细解释了。强烈建议仔细阅读所有评论。 下面有两个 python 文件，一个是 2048.py，其中包含主要驱动程序代码，另一个是logic.py，其中包含所有使用的函数。...r = random.randint(0, 3) c = random.randint(0, 3) # 当循环遇到随机选择的单元格为空（或者包含零）时，循环将会终止。
在本文中，我也附上数据集的前几行数据。 我们有了数据集，但需要创建一个矩阵来保存自变量，以及一个向量来保存因变量。...为了创建保存自变量的矩阵，输入语句： X = dataset.iloc[:, :-1].values 第一个冒号表示提取数据集的全部行，「:-1」则表示提取除最后一列以外的所有列。...最后的「.values」表示希望提取所有的值。接下来，我们希望创建保存因变量的向量，取数据的最后一列。...这里的第一个冒号表示包含所有行，而「1:3」则表示我们取索引为 1 和 2 的列。不要担心，你很快就会习惯 PTYHON 的计数方法的。 现在，我们希望调用实际上可以替换填充缺失数据的方法。...也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。
在样本中有些维度，在所有的样本中的变化都不明显（有些基因的表达在不同样本中没有差异），极端时在所有样本中该维度的值都相等，该维度的方差接近于零。...将这些样本组织成样本矩阵的形式，即每行为一个样本，每一列为一个维度（如基因表达量），得到样本矩阵S： ? 将样本矩阵进行中心化，即保证每个维度的均值为零，让矩阵的每一列除以减去对应的均值即可。...2.计算样本矩阵的协方差矩阵 ? 3.对协方差矩阵进行特征值分解，选取最大的p个特征值对应的特征向量组成投影矩阵 对角化协方差矩阵C，矩阵C是对称矩阵，对称矩阵对角化就是找到一个正交矩阵P。...R实现简单的PCA分析 R包含有很多实现PCA分析的函数，区别主要在于特征值的分解方法不同。...，一个特定的种子可以产生一个特定的伪随机序列，这个函数的主要目的， #是让你的模拟能够可重复出现，因为很多时候我们需要取随机数，但这段代码再跑一次的时候， #结果就不一样了，如果需要重复出现同样的模拟结果的话
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