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,
构造数据 本文为了聚焦于公式函数本身的用法，我构造的示例数据会非常的简单。...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？...")= 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...基本用法 假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理，在不使用 scale() 函数的情况下，我们可能会手写一个函数： scale2 <- function(x) { (x - mean...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。
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 <- c("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
我们在前面曾经写过一个教程《R语言实现并行》，在其中我们测试了下几个基础的功能函数。今天给给大家带来另一个建立在基础包以上整合的并行R包BiocParallel。...： ##查看系统存在的并行环境 registered() Windows: Linux: ##查看任务情况 show(x) 根据上面的信息我们可以看到在linux和mac中MulticoreParam...接下来我们通过实例看下在这个包中的核心函数： ##将输入的参数赋值并进行并行计算 fun <- function(v) { message("working") ## 10 tasks...result <- bpmapply(fun, greet, who, BPPARAM = param) ##ITER主函数提供数据块，各进程函数独立设置运算，另外还可以设置合并结果的函数REDUCE...大家可以直接在包中查看。当然结合batchtools包可以实现更加灵活的并行计算。大家感兴趣可以深入研究。
首先构造一个函数，它有一个参数x。这个函数的参数列表中还包含了一个省略号，因此这个省略号将成为我们调用的summary函数的参数。...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。...解释器将这样递归地在各个环境中寻找直到找到该符号或到达全局环境。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。
我们用R做数据处理的时候，经常要对数据的格式进行变换。例如将数据框（dataframe）转换成列表（list），或者反过来将列表转换成数据框。...那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。 这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠，就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢？下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息，将第一列的数据划分到各个组，是一个去堆叠的过程。...一、unstack 下面我们来看几个具体的例子 例如现在我们手上有一个数据框，里面的数据来自PlantGrowth 我们可以先看看PlantGrowth 中的内容，第一列是重量，第二列是不同的处理方式...，后面小编会使用这两个函数来给大家举个真实的应用案例，敬请期待。
在R中，expand.grid()函数可以返回几个元素所有可能的组合，使我们免于多层遍历的苦恼。...其实这个就是我们提供的sex，age，major中的变量分别组合起来得到的，类似于，遍历三层循环得到所有的排列组合。
在日常数据分析的过程中，我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西，或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...这个时候我们会用到R中最常用的两个函数，grep和grepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的，在linux中模式匹配也用grep这个函数，前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grep和grepl这两个函数的用法。 这两个函数最大的区别在于grep返回找到的位置，grepl返回是否包含要查找的内容。接下来我们结合具体的例子来讲解。...☞讨论学习R的grepl函数 参考资料： ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数
方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist <- objects(packageName)...移除包含箭头 <- 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version
本文主要探讨从架构设计上看，TPU时如何做高性能和高效能的设计。高性能的多来自于并行，因此本文分别讨论了指令并行和数据并行的设计方法。...卷积计算中的数据并行 3.1 单指令多数据（SIMD） 单指令多数据，故名思意是指在一条指令控制多组数据的计算。...显然，TPU core的设计中采用了这样一种数据并行的方式——一条instruction控制了256*256个乘加计算单元（MatirxMultiply/Convolve）。.../卷积计算中，在单个处理器内部的设计上，SIMD是数据并行的最优选择。...这些数据会并行的进入到计算阵列中完成计算（可以认为是多条车道）。由于SimpleTPU中数据的读取延时是固定的（指从SRAM），因此向量化的设计较一般处理器还更为简单。
{% note warning modern %}这里的结构体是在c++的语法体系中，c语言的语法中并没有结构体继承这种说法。...return 0; } 0x03 关于继承中的重定义问题 当两个类存在继承关系时： 基类和派生类有同名成员变量或者成员函数，在派生类实例化对象的时候，访问到的是派生类自己的成员。...如果基类和派生类中存在同名的成员函数，但是参数列表不同，那么只能访问子类的成员函数 {% note info modern %}无论是函数名同名，还是变量名同名，还是函数和变量名同名，或是函数参数不一样...，都会发生重定义，基类中的标识符都会被隐藏，只能访问派生类自己的成员，如果想要使用基类中的同名成员，那么需要使用域作用符来指定作用域。...，又有类成员的时候，先调用基类的构造，再调用成员变量，最后调用自己的构造函数 析构函数： 析构函数的调用顺序则刚好相反，如果父类或类成员只有有参构造，那么需要在子类的构造函数中给他们赋值，使用初始化参数列表即可
函数对比 SQL中窗口函数语句中over语句中两个关键词：partition by和order by，R语言中也有与之一一对应的函数： ?...1 row_number函数 R语言中的row_number函数与sql中的row_number函数相同，对group_by后面字段进行分组，按照order_by后面字段排序，生成一个连续不重复的编码...2 min_rank函数 R语言中的min_rank函数与sql中的rank函数相同，row_number函数对order_by后面字段相同的记录编码是不同的，min_rank就是解决这个问题，对相同的记录编码相同...同样得到与sql中相同的输出结果： ? 4 ntile函数 R语言中的ntile函数与sql中的ntile函数相同，把每一组分成几块，块数由参数n决定： ?...总结 简单介绍R语言中4个排名窗口函数，函数名几乎与sql中的4个排名窗口函数一样（除了min_rank与rank）,但R语言的排名窗口函数的输出结果与sql中的输出结果有点不同：R语言的数据结果不改变原来的数据顺序
函数语法 函数名<-function(parameters){ statemens return(expression)} printLine <- function () { print("---...-----------------------------------------"); } #函数的调用 printLine(); #错误：无参函数，有参调用 printLine("parameter...function (n) { for(i in 1:n) { print("--------------------------------------------"); } } #错误：有参函数...，实现了summary函数的加强版功能！...更多自编函数，参见Erin的自编函数整理，直接调用帮助你的数据分析工作事半功倍哦！
CPU 中ALU只有四个，虽然大，但是control与cache占比较大；而GPU又很多，虽然小，但是control，cache占比小，所以更有优势，有长尾效应。用非常大量的小单元来加快运行速度。...CUDA 二、GPU计算应用到R语言之中 R速度慢，是解释性语言，一条命令，先编译成指令，然后传输到CPU进行计算； 编译性语言可以直接访问CPU等， 内存不够，先读入R内存，然后再进行计算，对于R的存储有要求...R与GPU结合 一般有GPU package，一般有三种方法：library、cuda ? Cuda的库，可用性很强， 两个例子： BLAS、FFT包 ?...1、blas包 矩阵计算，需要R先预编译，下面的网址有编译的手法。只能在linux下运行。 ?...accelerate-r-applications-cuda/ 调用已有GPU的库，中高级使用者；遇到性能问题的可以选 要写interface function ?
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝今天有朋友询问如何在R中进行并行运算，那本节就来简单介绍下，并行运算的方式有很多，在此主要介绍「foreach & doParallel」。...要并行运行任务可以使用运算符%dopar%，该运算符必须得到并行后端的支持。...使用ranger函数从ranger包中拟合随机森林模型。...) # 考虑三种min.node.size值 ) 使用foreach函数并行地为每种超参数组合拟合模型 prediction.error <- foreach( num.trees...$min.node.size # 使用最佳的min.node.size值 ) # 使用importance_to_df函数转换特征重要性为数据框 m.importance.i
背景 本文是一个短文章，介绍Java 中的并行处理。 说明：10多分钟读完的文章我称之为短文章，适合快速阅读。...适合用于大规模运算的场景。从理论上讲，在 n 个并行处理的执行速度可能会是在单一处理机上执行的速度的 n 倍。...2、以前的计算机是单核的，现代的计算机Cpu都是多核的，服务器甚至都是多Cpu的，并行计算可以充分利用硬件的性能。 3....Java 中的并行处理 JDK 8 新增的Stream API（java.util.stream）将生成环境的函数式编程引入了Java库中，可以方便开发者能够写出更加有效、更加简洁的代码。...steam 的另一个价值是创造性地支持并行处理（parallel processing）。
2.如果客户需要对类中某个函数抛出的异常做出反应，那么这个类应当给用户提供一个普通函数，在里面调用那个会抛出异常的函数。...9：绝对不要在构造和析构过程中调用虚函数 当构造子类的时候，需要先去调用父类的构造函数，这时候子类还不存在，是无法去自动调用子类的虚函数的。...3.还有如果一个子类继承了你的这个类，那么这个子类在调用拷贝函数时，就不会自动调用父类中你写的拷贝函数了，需要你手动调用。...4.不要尝试以某个拷贝函数实现另一个拷贝函数，应该将共同功能的代码放入第三个函数，然后在这两个拷贝函数中调用。...3.函数提供的“异常安全保证”通常最高只等于其所调用之各个函数的“异常安全保证”中的最弱者。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 使用R中merge()函数合并数据 在R中可以使用merge()函数去合并数据框，其强大之处在于在两个不同的数据框中标识共同的列或行。...确实如此，merge()函数的不同参数可以实现内join，left join,right join以及完整join。 merge()函数有很多参数，看起来非常吓人。...如何理解不同类型的合并 merge() 函数支持4种类型数据合并: Natural join: 仅返回两数据框中匹配的数据框行，参数为：all=FALSE....，所以R基于两者state的name进行匹配。...总结 本文详细介绍R中merge()函数参数及合并数据类型。利用sql的表连接概念进行类比，简单易懂。
终于开始攻克并行这一块了，有点小兴奋，来看看网络上R语言并行办法有哪些： 赵鹏老师（R与并行计算）做的总结已经很到位。...显然，这种模式对于大多数用户来说是最喜闻乐见的。 显性并行：显式计算则要求用户能够自己处理算例中数据划分，任务分配，计算以及最后的结果收集。...值得庆幸的是，现有R中的并行计算框架，如parallel (snow,multicores)，Rmpi和foreach等采用的是映射式并行模型（Mapping），使用方法简单清晰，极大地简化了编程复杂度...R用户只需要将现有程序转化为*apply或者for的循环形式之后，通过简单的API替换来实现并行计算。...，需要用clusterExport函数，导入到并行环境中。
所以都分散在不同的机器上，数据的刷新目前是采用物化视图来做的。...大体的情况就是如此，在生产中进行数据刷新的时候，如果进行并行复制，其实对于主节点还是有很大的压力的。而且目前的刷新情况也是一个串行的方式。...在尽可能不改动逻辑，少改动逻辑的情况进行的调研情况，得知这种数据的刷新频率还是不高的，可能几周才会进行这样的一次刷新，而且在刷新的过程中，对于应用app1来说优先级是比较高的，app1中的刷新完成之后，...慢一些还是可以接受的。 所以的改进思路就是分成两部分来处理，两条腿走路。对于app1优先刷新，而且对于app1中的表进行并行切分。 比如里面有15张表，就可以分成多个并行刷新session来处理。...一个就是并行切分的把握，因为数据字典表的数据量相对来说不算很大，总体来说分区表还是很少存在的，所以进行并行切分的时候可能直接根据segment的情况就能够得到一个大体的数据分布情况了。
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