文章目录 一、关系矩阵 二、关系矩阵示例 三、关系矩阵性质 四、关系矩阵运算 五、关系图 六、关系图示例 七、关系表示相关性质 一、关系矩阵 ---- A = \{ a_1, a_2 , \cdots , a_n \} , R \subseteq A \times A R 使用 关系矩阵 表示 : M(R) = (r_{ij})_{n\times n} 关系矩阵取值 : M(R)(i, j) = r_{ij} =\begin{cases} 1, & a_i R a_j \\ 0, & 无关系 \end
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。这些数据结构在社交网络分析中极其重要,本质上对图的分析,就是对邻接矩阵的分析,而矩阵又是由若干个向量构成,因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
在使用R语言过程中,每一步中都需要关注R语言的数据结构。数据结构是R语言中最重要的内容,也是最难的一部分,学会了这部分之后,R语言就不难了。很多时候,函数无法运行,都是因为数据结构的问题。在学习R语言数据结构之前需要首先了解下数据的类型。
R是现今最受欢迎的数据分析和可视化平台之一。它是自由的开源软件,并同时提供Windows、Mac OS X和Linux系统的版本。在接下来的时间,我将把掌握、精通这个软件所需的技能学习过程以系列文章的形式发表,记录我的学习过程,供大家参考,一起有效地使用它分析自己的数据。工欲善其事必先利其器,学习R语言数据分析,第一步自然是R安转。R可以在CRAN上免费下载,安装过程可以参考我前面的视频教程
在大概了解了R语言和在自己电脑上安装了Rstudio之后,相信大家对学习使用R语言迫不及待了。接下来,我们会推出一系列的推文来帮助大家由浅入深的学习R语言,保证每一个同学在这系列推文结束的时候都能成为R语言编程的大牛。
这里的代码是截取的我的代码片段,或许难以阅读,有不理解的地方欢迎交流 ---- 生成空列表及末尾添加 x=[] x.append(img_path[j]) 图像矩阵和一维数组转化 img_ndarray=numpy.asarray(img,dtype='float64')/256 #将图像转化为数组并将像素转化到0-1之间 data[d-1]=numpy.ndarray.flatten(img_ndarray) #将图像的矩阵形式转化为一维数组保存到data中 将矩阵中浮点数转化为int类型
1)向量(vector):用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。函数c()用来创建向量:
提问都说了是命令,大家回答那么多函数干什么... 我来给一个超级大杀器 在命令行敲入 dbstop if error
在介绍矩阵的压缩存储前,我们需要明确一个概念:对于特殊矩阵,比如对称矩阵,稀疏矩阵,上(下)三角矩阵,在数据结构中相同的数据元素只存储一个。
在 MATLAB中,根据元素在数组中的位置(索引)访问数组元素的方法主要有三种:按位置索引、线性索引和逻辑索引。
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
这一节话不多说,这一期直接进入主题,开始介绍R中的数据结构。这是学习R语言强大的统计分析功能的基础。R中自带了大量的数据集供大家在学习中联系。在开始介绍数据结构之前,先简单介绍以下如何查看及使用这些数据集,之后在介绍数据结构时,也会大量使用到这些数据集。
坑:rnorm(10,mean = 0,sd = 18)rnorm(10,mean = 0,sd = 18)<(-2) :[]中和[]外是两个向量。
[]中括号里面的可以是逻辑值判断,可以是具体的值(即下标),可以是函数,可以是向量
1)现在学“表格” 二维:二维有两个:(1)matix 矩阵 —— 二维,只允许一种数据类型。(2)data.frame 数据框—— 二维,每列只允许一种数据类型(列与列之间相不相同都行)。
方式:RStudio中,菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
矩阵是一个二维数组,只有每个元素是相同的数值型、字符型或逻辑型。可通过matrix()创建矩阵
计算机语言的学习并不困难,关键是一定要由浅入深的实际操作练习。也许最开始的比较简单,学习者一带而过没有实际操作,之后的进一步学习很可能会陷入不知所云的困境,实际操作所带来的感觉是无法替代的,其价值也是非常重要的。
大数据时代的来临,为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持,也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
首先,本章节使用到的数据集是ISLR包中的Default数据集,数据包含客户信息的模拟数据集。这里的目的是预测哪些客户将拖欠他们的信用卡债务,这个数据集有1w条数据,3个特征:
本文主要是参考《Knowledge Graph Embedding: A Survey of Approaches and Applications》和刘知远的《知识表示学习的研究与进展》做的总结,主要介绍了最近关于知识图谱嵌入所涉及到的研究方法,主要从融合事实信息、融合附加信息和KGE下游任务应用三方面展开。由于篇幅较长,下图是本文的结构,可以按照自己的需要有选择性的浏览。
在介绍逻辑回顾处理图片分类。我们处理的问题是二分类,输入一张图片判断图片中是否有猫。输入图片格式为RGB三色图,像素取值为0~255。
在本文中,我们将通过 Python 代码和逻辑来设计一款您在智能手机上经常玩的 2048 游戏。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。
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中,这个任务包括两个步骤:首先选择一种数据结构来存储数据,然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。
Diabates是名义变量,Status是顺序变量,二者都是分类变量,R中称为因子
第一自变量h与与第二自变量sex是等长的, 对应元素分别为同一人的身高和性别, tapply()函数分男女两组计算了身高平均值
GLSL基本的运算符和表达式使用方法。 运算符 优先级 运算符说明 运算符 结合性 1 括号 ( ) 无 2 数组下标函数调用、构造函数变量选择器后置++、后置-- . ++ -- 从左往右 3 前置++、前置--一元运算符 ++ -- + - ~ ! 从右往左 4 乘除法 * / % 从左往右 5 加减法 + - 从左往右 6 位操作 << >> 从左往右 7 大小关系 > >= < <= 从左往右 8 相等性 = != 从左往右 9 位操作 与 & 从左往右 10 位操作异或 ^ 从左往右 11
上一篇总结了一些入门的知识内容,本文结合个人经验,总结编程软件方面的内容,对各种软件在量化上的应用做一个对比,供参考。首先我的观点是,没有最好的软件,只有最适用的领域,先明确自己想做的是什么,再选择最合适的软件。这不是一篇广告文,也不是百度复制粘贴的结果。
线性规划(linear programming)和整数规划(integerprogramming)的主要区别是决策变量的约束不同,其中线性规划的变量为正实数,而纯整数规划的变量为正整数。如果决策变量中一部分为整数,另一部分可以不取整数,则该问题为混合整数规划 (mixedinteger linear programming)。线性规划和整数规划都可以视为混合整数规划的特例,用矩阵和向量表示混合整数规划的数学模型如下:
建立重庆市经济指标发展体系,以重庆市一小时经济圈作为样本,运用因子分析方法进行实证分析,在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上,本文提取出经济规模、人均发展水平、经济发展潜力、3个主因子,从重庆市统计年鉴选取8个指标构成的指标体系数据对重庆市38个区县经济发展基本情况的八项指标进行分析,并基于主因子得分矩阵对重庆市38个区县进行聚类分析
最近我们被客户要求撰写关于主成分PCA、因子分析、聚类的研究报告,包括一些图形和统计输出。
最近我们被客户要求撰写关于地区经济研究分析的研究报告,包括一些图形和统计输出。 建立重庆市经济指标发展体系,以重庆市一小时经济圈作为样本,运用因子分析方法进行实证分析,在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上,本文提取出经济规模、人均发展水平、经济发展潜力、3个主因子,从重庆市统计年鉴选取8个指标构成的指标体系数据对重庆市38个区县经济发展基本情况的八项指标进行分析,并基于主因子得分矩阵对重庆市38个区县进行聚类分析。
R语言 控制流:for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
介绍 背景 随着互联网行业的井喷式发展,获取信息的方式越来越多,人们从主动获取信息逐渐变成了被动接受信息,信息量也在以几何倍数式爆发增长。举一个例子,PC时代用google reader,常常有上千条未读博客更新;如今的微信公众号,也有大量的红点未阅读。垃圾信息越来越多,导致用户获取有价值信息的成本大大增加。为了解决这个问题,我个人就采取了比较极端的做法:直接忽略所有推送消息的入口。但在很多时候,有效信息的获取速度极其重要。 由于信息的爆炸式增长,对信息获取的有效性,针对性的需求也就自然出现了。推荐系统
逻辑向量(若想要把true和false写全,输入逻辑字符时就必须全部大写”TRUE”,”FALSE”):
(1)一个是真正的bug。请注意range()方法的参数,此处不仅是希望以X矩阵式列表长度为循环的最大次数,而且,也是循环变量i的取值范围,i将会是X列表的索引标号。所以,它的起始值不应该是1,而应该是0,因为索引都是从0开始计数的。相应地len(X)也就无需再加1了。后面的嵌套循环亦如是。
github代码在:https://github.com/jmzeng1314/scRNA_smart_seq2/archive/master.zip
通过使用与versicolor和virginica物种相对应的度量来定义二元分类问题。
前言:主要用TensorFlow实现线性回归和逻辑回归这两个机器学习算法,就当对TensorFlow的一个应用了吧 1实现线性回归 直接上代码吧,注释和步骤直接在代码里面了 # 1. 构造一个数据 np.random.seed(28) N = 100 x = np.linspace(0, 6, N) + np.random.normal(loc=0.0, scale=2, size=N) y = 14 * x - 7 + np.random.normal(loc=0.0, scale=5.0, size=N
最近开始学习R语言,把学习笔记和小伙伴们分享一下吧,欢迎一起交流 R 起源: R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实
个人理解,向量是有方向的,由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说,向量的所有元素必须属于同种模式(mode),或数据类型(见1.2),比如数值型,字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素,在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
matrix 矩阵-二维,只允许一种数据类型;data.frame数据框-二维,每列只允许一种数据类型。
就可以求出唯一解:X= -984.7667 Y= -61.2 Z= 327.5667 看起来确实有点难度哦!
在之前R语言基础教程——第3章:数据结构——向量中我们介绍过向量的加减乘除运算,在这里介绍一下>,<运算。
言归正传,巴山在浏览知乎时邀请我回答上图所示的问题,所幸就点进去看了一眼,并给了解题思路。
\(A\)是矩阵 \(x_i\) 是单位特征向量 \(\lambda_i\)是特征值 \(\Lambda\) 是矩阵特征值
help() 或者 ? + command 这是学习和使用R最常用到的命令。 help.search() 或者?? 搜索包含制定字串或pattern的命令 R.Version() 查看
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