本次的练习是：如下图1所示，在一个4行4列的单元格区域A1:D4中，每个单元格内都是一个一位整数，并且目标值单元格（此处为F2）也为整数，要求在单元格G2中编写一个公式返回单元格A1:D4中四个不同值的组合的数量...这四个值的总和等于F2中的值 2. 这四个值中彼此位于不同的行和列 ? 图1 下图2是图1示例中满足条件的6种组合。 ? 图2 先不看答案，自已动手试一试。...然后，进一步操作该数组以获取传递给OFFSET函数的矩阵。 可是，尽管这样确实可以提供我们所需要的结果，但我们还是希望能够动态生成这样的数组。...虽然我们可以将诸如SMALL之类的函数与其他一些函数例如LARGE、FREQUENCY或MODE.MULT一起使用，返回一个大小与传递给函数的大小不同的数组，但是通常根本没有必要将数组缩减到这样的程度：...数组中的4表明原来的ROW函数生成的值中分别包含1、2、3、4各一个，将该数组与4进行比较： MMULT(0+(ISNUMBER(FIND({1,2,3,4},ROW(INDIRECT("1234:4321
定义： 返回传入一个测试条件（函数）符合条件的数组第一个元素位置。...为数组中的每个元素都调用一次函数执行： 当数组中的元素在测试条件时返回 true 时, findIndex() 返回符合条件的元素的索引位置，之后的值不会再调用执行函数。...如果没有符合条件的元素返回 -1 对于空数组，函数是不会执行的 没有改变数组的原始值 array.findIndex(function(currentValue, index, arr), thisValue...当前元素的索引 3、arr 可选。...(checkAge); 输出值为1，操作为返回数值为12的索引，即索引1 与indexOf()不同，indexOf()为返回数组中某个指定的元素位置 ， findIndex()的查询条件则是一个函数
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,
1.返回值介绍 现实生活中的场景: 我给儿子10块钱，让他给我买包烟。...这个例子中，10块钱是我给儿子的，就相当于调用函数时传递到参数，让儿子买烟这个事情最终的目标是，让他把烟给你带回来然后给你对么，，，此时烟就是返回值 开发中的场景： 定义了一个函数，完成了获取室内温度，...想一想是不是应该把这个结果给调用者，只有调用者拥有了这个返回值，才能够根据当前的温度做适当的调整 综上所述： 所谓“返回值”，就是程序中函数完成一件事情后，最后给调用者的结果 2.带有返回值的函数 想要在函数中把结果返回给调用者....保存函数的返回值 在本小节刚开始的时候，说过的“买烟”的例子中，最后儿子给你烟时，你一定是从儿子手中接过来 对么，程序也是如此，如果一个函数返回了一个数据，那么想要用这个数据，那么就需要保存 保存函数的返回值示例如下...，用此类函数 # 获取温度 def getTemperature(): #这里是获取温度的一些处理过程 #为了简单起见，先模拟返回一个数据 return 24 #小编创建了一个
本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数（单侧公式）不太熟悉，所以通过本文分享一下我的心得。...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。...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...，它并不是必需的技能，直接构造函数在大部分情况下可读性更好，读者千万不要本末倒置。
R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...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。...> x <- "line 4322: He is now 25 years old, and weights 130lbs" > y <- gsub("\\d+","---",x) #\\d表示一个任意的数字...:lower:]]匹配小写字母，将所有小写字母都替换成了- > y [1]"---- 4322: H- -- --- 25 ----- ---, --- ------- 130---" 下面我们来举一个临床数据处理的例子...，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
JavaScript 函数中带有参数并返回值的函数 如下 image.png 代码如下 菜鸟教程 本例调用的函数会执行一个计算...，然后返回结果： function myFunction(a,b){ return a*b; } document.getElementById
返回一个结构体类型的值并将其存储到一个结构体类型的变量中。add() 函数接收两个 Point 类型的参数，并返回一个 Point 类型的值。...create_array() 函数接收一个整数 n，然后动态分配了一个 n 个元素的整型数组，将数组中的每个元素初始化为其下标值，最后将指向数组的指针作为函数的返回值返回。...通常情况下，回调函数可以用于事件处理、信号处理、异步操作等方面。 定义了一个函数指针类型 callback，它指向一个没有返回值，带有一个整型参数的函数。...然后，定义了一个名为 apply() 的函数，它接收一个整型数组 arr，数组的长度 n，以及一个函数指针 cb。...函数指针是指一个指向函数的指针变量，它存储了函数的地址，可以用来调用函数。函数指针的定义方式与普通的指针定义方式相似，只是需要在指针类型前面加上函数的返回类型和参数列表。
标签：VBA，自定义函数 如下图1所示，查找列A中值为“figs”的行，并返回该行中内容为“X”的单元格对应的该列中首行单元格的内容，即图1中红框所示的内容。...图1 在单元格B20中输入公式： =lookupFruitColours(A20,"X",A2:J17,A1:J1) 这个公式使用了自定义函数lookupFruitColours。...这个自定义函数的代码如下： Option Compare Text Function lookupFruitColours(ByVal lookup_value As String, _ ByVal...lookupFruitColours = Left(result_set, Len(result_set) - 1) End Function 其中，参数lookup_value代表要在指定区域第一列中查找的值...，参数intersect_value代表行列交叉处的值，参数lookup_vector代表指定的查找区域，参数result_vector代表返回值所在的区域。
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...，可以看作是一个分类的变量。...df = PlantGrowth unstacked_df = unstack(df) unstacked_df 结果如下，因为这里ctrl，trt1和trt2中的样本刚好都是10个，所以这里结果看上去还像是一个数据框
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...移除包含箭头 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...= 0) funlist <- funlist[-idx] # 创建一个数据框保存数据 objectlist R_system_version R.home R.Version
Go 程序会在两个地方为变量分配内存，一个是全局的堆上，另一个是函数调用栈，Go 语言有垃圾回收机制，在Go中变量分配在堆还是栈上是由编译器决定的，因此开发者无需过多关注变量是分配在栈上还是堆上。...栈 函数调用栈简称栈，在程序运行过程中，不管是函数的执行还是函数调用，栈都起着非常重要的作用，它主要被用来： 保存函数的局部变量； 向被调用函数传递参数； 返回函数的返回值； 保存函数的返回地址，返回地址是指从被调用函数返回后调用者应该继续执行的指令地址...Go 中声明一个函数内局部变量时，当编译器发现变量的作用域没有逃出函数范围时，就会在栈上分配内存，反之则分配在堆上，逃逸分析由编译器完成，作用于编译阶段。...上文介绍了 Go 中变量内存分配方式，通过上文可以知道在函数中定义变量并使用值返回时，该变量会在栈上分配内存，函数返回时会拷贝整个对象，使用指针返回时变量在分配内存时会逃逸到堆中，返回时只会拷贝指针地址...那在函数中返回时是使用值还是指针，哪种效率更高呢，虽然值有拷贝操作，但是返回指针会将变量分配在堆上，堆上变量的分配以及回收也会有较大的开销。
在实际工作中，我们经常需要从某列返回数据，该数据对应于另一列满足一个或多个条件的数据中的最大值。 如下图1所示，需要返回指定序号（列A）的最新版本（列B）对应的日期（列C）。 ?...原因是与条件对应的最大值不是在B2:B10中，而是针对不同的序号。而且，如果该情况发生在希望返回的值之前行中，则MATCH函数显然不会返回我们想要的值。...B10,0)) 转换为： =INDEX(C2:C10,MATCH(4,B2:B10,0)) 转换为： =INDEX(C2:C10,MATCH(4,{4;2;5;3;1;3;4;1;2},0)) 很显示，数组中的第一个满足条件的值并不是我们想要查找的值所在的位置...这是必需的，因为接下来将会对该数组中的值求倒数，如果不执行此操作，则数组中的零将导致＃DIV / 0！错误，这会在将数组传递给FREQUENCY函数时使事情更复杂。...而且，如果我们传递一个所有值都在0到1之间的值数组作为FREQUENCY函数的参数bins_array的值，将0作为其参数data_array的值，那么零将被分配给参数bins_array中的最小值；其余的为空或为零
如果可迭代对象中至少有一个元素为True，则any函数返回True；如果所有元素都为False，则返回False。...for 循环，它遍历self.generate_routes.answer_dependencies[answer_node_id]列表中的每一个dep_id。...如果至少有一个dep_id存在于self.rest_node_ids中，any函数返回True；如果所有dep_id都不在self.rest_node_ids中，返回False。...any函数的应用场景 any函数在编程中的应用非常广泛，尤其是在需要检查多个条件是否至少有一个满足的场景中。...如果所有元素都为True，则all函数返回True；如果至少有一个元素为False，则返回False。这两个函数在逻辑上是互补的，可以根据不同的需要选择使用。
个人原创，一字一字敲的 Gamma 函数从它诞生开始就被许多数学家进行研究，包括高斯、勒让德等等，这个函数在概率论中无处不在，很多统计分布都和这个函数相关。...Gamma 函数定义为如下： 今天我们来分析一个重要的概率公式，z 取 0.5 时函数值为： 即： 使用 Python 验证左侧等式的值 仅使用 NumPy 包 import numpy as np...通过数值化求如下橙色区域的面积： ? 定积分的上限无穷，我们在这里取值为 1000， dt 取值为一个极小的间隔：0.00001， 这样积分转化为求和， ?...(np.e, -t) sum(y * dt)**2 大概运行 35 秒后，得到结果： 3.1252434547696777 已经接近 ， 要想再提升精度，可继续调整积分的间隔 dt 和 t1....希望通过此文了解积分的数值计算方法，然后对 Gamma 函数有一个浅显的认识。
我们知道一般做表达谱数据分析之前，第一步就是对我们的表达矩阵进行标准化（归一化），去除由于测序深度，或者荧光强度不均一等原因造成的表达差异。...如下图所示 除了中位数标准化之外，我们还可以使用z-score的方法来对表达谱数据进行标准化： z-score=(表达量-均值)/标准差 那么下面小编就给大家演示一下如何使用前面讲到的☞R中的sweep...函数，使用z-score的方法来对表达谱矩阵进行标准化 #为了保证随机数保持一致，这里设置一下种子序列 set.seed(123) #随机生成100个数，构造一个10X10的矩阵 data=matrix...) #每一行基因表达值除以这一行的标准差 data2=sweep(data1,1,rowsd,'/') data2 得到的结果如下 如果对R里面scale这个函数比较熟悉的小伙伴，可能已经发现了，scale...这个函数就能完成z-score的计算，我们来看看这个函数的说明 我们来看看scale这个函数的效果 #因为scale默认对列做操作，所以这里先用t对表达矩阵做一个转置 #计算完再用t转置回来 data3
2021-06-15：返回一个二维数组中，子矩阵最大累加和。 福大大 答案2021-06-15： 根据昨天的每日一题计算出0 ~ 0行，0 ~ 1行，0 ~ 2行，……0~N行的子数组最大累加和。...根据昨天的每日一题计算出1 ~ 1行，1 ~ 2行，1 ~ 3行，……1~N行的子数组最大累加和。 根据昨天的每日一题计算出2 ~ 2行，2 ~ 3行，2 ~ 4行，……2~N行的子数组最大累加和。...…… 最后取最大值做返回值。 时间复杂度：O(N^2 * M)。 代码用golang编写。
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