Bloom Filter初识 在东方大地，它的名字叫：布隆过滤器。该过滤器在一些分布式数据库中被广泛使用，比如我们熟悉的hbase等。它在这些数据库中扮演的角色就是判断一个值是否存在。...然后每插入一个值，就会把该值的几个hash后的映射值改为1。如上图所示。 ? 那如何去添加一个值进去呢？然后又如何判断该值是否存在呢？...现在需要确定位置，这个道理和hashmap的道理是一样的，使用hash来确定位置。 ?...选择合适的hash算法 另外选择一个好的hash算法也是至关重要的，好的hash算法可以确保hash值比较均匀的分布。guava里的Bloom Filter使用的就是Murmur哈希算法。 ?...上面的代码中我们设置了误报率以及预估数据量，然后生成了Bloom Filter实例，然后插入一个“importsource”字符串，然后判断是否存在，最后返回结果是存在。
# 3个参数# ifelse(x,yes,no)# x:逻辑值或者逻辑向量；yes:逻辑值为T时的返回值；no:逻辑值为F时的返回值# 简单示范i = 1ifelse(i>0,'+','-')## [1...library(stringr)# 1.随便生成一个向量，取名样本。...的局势i = 0if (i>0){ # 比较i是否大于0 print("+") # 如果i大于0，就输出"+"} else if (i==0){ # 否则就比较i是否等于..."0"补充:case_when()# 用之前先加载R包dplyrlibrary(dplyr)# 先来个简单的,case_when是按顺序进行判断的i = 0case_when(i>0 ~ "+", #...按顺序进行判断，条件严格的往前写哈# 这个用来看p值比较多case_when(x <= 0.0001 ~ "****", x <= 0.001 ~ "***", x
向量可以通过“[]”来进行索引，方括号内为元素的位置，可以是大于1的整数或者向量，位置前加负号“-”则表示删除这个位置的元素，但是使用向量索引时只能全是正整数或者负整数，不能混杂，如下所示： R语言中判断符号有大于...is.na()，判断是否不确定用函数is.nan()，数据是否有限用is.finite()，数据是否为无穷用函数is.infinite()。...=m, ncol=n) #使用向量生成m行n列的矩阵 matrix(NA, nrow=m, ncol=n) #生成一个m行n列的空矩阵 as.matrix(x) #将对象转换为矩阵 is.matrix(...x) #判断对象是否为矩阵 具体示例如下： 矩阵通过行、列id或者行列name对元素进行索引，也可以使用向量，id前加负号“-”则表示删除改行、列的元素，索引值也可以引入逻辑判断，如下所示： 注意，...类别（名义型）变量和有序变量在R中称为因子（factor）。
2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制 绘制代码如下： 首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012的raw...加载 sommer 包 library(sommer) sommer 是一个用于混合模型分析的R包，这里主要使用其中的 A.mat 函数来计算亲缘关系矩阵。 4....计算特征值和特征向量 re = eigen(Gmat) eigen 函数用于计算矩阵的特征值和特征向量，结果存储在 re 中。 6....pca_re2 是一个新的数据框，包含前3个特征向量和个体ID iid。 pca_re2$Gen = fid 将家族ID fid 添加到 pca_re2 中。 8....使用 mutate 和 case_when 函数根据 Gen 列的值为每个个体分配颜色。 scatterplot3d 函数绘制三维散点图，指定颜色、点的形状、角度等参数。
(x1) #转matrix x3 = head(x2,50) #只要前50行 pheatmap::pheatmap(x3) #画热图 #使用管道符%>%的代码 iris %>% select(-5...，不可以是多个逻辑值组成的向量 } #if+else的格式 if (){ }else{ } #ifelse的格式 ifelse( , ,) #第一个逗号前是逻辑值 #for的格式 for(){...4.9500000 3.3833333 1.4500000 0.2333333 apply(test, 1, sum) ### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素实施相同的操作...ggplot2) p = ggplot(pdat,aes(gene,count))+ geom_boxplot(aes(fill = group))+ theme_bw() p TIPS 1.如何看某一列是否有重复值...2种方法 2.如何把数据框某列的“ ”转换为NA iris$Species[iris$Species=='']=NA 3.如何删除多余的信息 #这里示例数据中，a$tumor_stage.diagnoses
我们使用的R中的函数将取决于我们引入的数据文件的类型（例如文本，Stata，SPSS，SAS，Excel等）以及该文件中的数据如何分开或分隔。下表列出了可用于从常见文件格式导入数据的函数。...（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。...让我们从年龄中选择前四个值： age[1:4] 或者，如果您希望反向可以尝试4:1例如，并查看返回的内容。 ---- 练习 使用以下字母C，D，X，L，F创建一个名为字母的向量。...逻辑运算符包括大于（>），小于（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 ！...仍以age向量为例： age 想知道age向量中的每个元素是否大于50，可以使用： age > 50 返回的是具有与age相同长度的逻辑值的向量，其中TRUE和FALSE值指示向量中的每个元素是否大于
str_detect(x,"h")##是否含有关键词h，生成与X长度相等的逻辑值向量，可用于向量取子集； str_detect(x,"h|s")##是否含有关键词h或者s，生成与X长度相等的逻辑值向量...，可用于向量取子集； str_starts(x,"h")##是否以h开头，生成与X长度相等的逻辑值向量，可用于向量取子集； str_ends(x,"h")##是否以h结束，生成与X长度相等的逻辑值向量，...可用于向量取子集； str_replace(x,"o","a")#将x中的o替换为a，只替换出现的第一个o； str_replace(x,"o|s","a")#将x中的o或者s替换为a，只替换出现的第一个...o； str_replace_all(x,"o","a")#将x中的o替换为a，替换所有的o； str_remove(x," ")##将x中的第一个空格删除； str_remove_all(x," ")...(x) tail(x) tail(x,1000) #对x取前五或者后五； identical(x1,x2)#判断x1和x2是否完全一致； ##举例 load(file="test2.Rdata")
TURE，生成长度相等的逻辑值向量，可以用来取子集，可以提出来含有h的地雷str_starts(x2,"T") #是否以t开头str_ends(x2,"e")#是否e结束5.字符串替换x2str_replace...，数据框按照某一列去重复unique 给向量去掉重复duplicated 判断是否发生了重复（逻辑值关系，遇到第二次就变成ture）distinct(test,Species,.keep_all = T...elseif(一个逻辑值，不可以是多个逻辑值组成的向量){code1} else{code2}如果逻辑值是FALSE，就执行else里的codeifelse支持单个的逻辑值，也支持多个逻辑值组成的向量...else2， ifelse（，，ifelse）在ifelse里加一个ifelse补充 case_when练习题1.加载deg.Rdata,根据a、b两列的值，按照以下条件生成向量x：load("deg.Rdata...30个数里最大的5个head 取头几个tail 取尾巴的几个还没做思考题：如何跳出一个表达矩阵里方差最大的1000个基因思考题：取出大于1的所有行向量/列表的隐式循环-lapplylapply(list
向量在内部维护一个元素为 T 的私有数组 _elem[]：其容量由私有变量 _capacity 指示，有效元素数量由 _size 指示，此外进一步约定： 向量中秩为 r 的元素，对应内部数组中的 _elem...因此，向量对象的构造与析构将围绕这些私有变量和数据区的初始化与销毁展开。 ---- 默认构造 ---- 与所有对象一样，向量在使用前也需首先被系统创建。...对于构造，我们重载了多个构造函数，其中默认构造方法是： 首先根据创建时的初始容量向系统申请空间，以创建私有数组 _elem[];。 若容量未确定，则使用默认值 DEFAULT_CAPACITY。...---- 有序向量的二分查找 ---- 对于一个有序向量 S，其中的元素不再随机分布，秩 r 是 S[r] 在 S 中按大小的相对位次，位于 S[r] 前（后）方的元素均不致于更大（小）。...循环终止时，lo = hi，即 A[1o - 1] 为原向量中不大于 e 的最后一个元素。因此在循环结束之后，无论成功与否，只需返回lo - 1。
有时候，我们需要对数据框添加新的列，比较常见的场景就是需要根据现有数据框的某列增加新的分类。比如样本分为正常与肿瘤，成绩按照排名区分低、中、高。 比较粗暴的方式当然就是循环了。...可是，众所周知，R 不喜欢循环，因此这里总结一些其他的如向量化的处理方法。...逻辑值判断 这个主要针对简单的分类变量，比如需要判断“是否为XX” 或者“结果是否等于XX”这种简单的问题。...可以通过labels 参数指定向量，使其元素作为breaks 分割后的新值，ordered_result 默认True，返回有序型因子： > a [1] 80 22 88 54 52 19 65 56...极好 良 良 差 好 良 中 极好 差 良 好 极好 中 [16] 差 极好 好 良 良 Levels: 差 中 良 好 极好 使用case_when
1.3 按位置提取字符串 #提取x中第5和第9位的字符串 str_sub(x,5,9) 1.4 字符检测 str_detect(x2,"h") # 第一个参数为向量名，第二个是检测的关键词 str_starts...(x2,"T") #判断x2中T开头的字符串,输出逻辑向量 str_ends(x2,"e") #判断x2中e结尾的字符串,输出逻辑向量 1.5 字符串替换 x2 str_replace(x2,"o",..., new = Sepal.Length * Sepal.Width) #R中的修改必须要赋值，不赋值=没发生 test 2.4 连续步骤的不同方法 2.4.1 多次赋值，产生多个中间的变量 x1...pheatmap() 3.条件和循环 3.1 if(){ } 3.1.1 只有if没有else，那么条件是FALSE时就什么都不做 i = -1 if (i一个逻辑值...、gene、count数均在一行上（将上图的宽数据变为长数据） 图片 6.2实操代码 6.2.1 如何生成一个matrix set.seed(10086) #设置种子数使随机生成的数固定 exp = matrix
所以必须祭出两个神器：ifelse和case_when,可以支持向量化运算，一次搞定多个逻辑值没有问题。...dplyr包中的case_when。..."0" case_when会从第一个条件开始判断，是T就输出相应的值，是F就再判断下一个条件。...最后一行就是前面所有条件都不满足，剩下的所有情况对应的值。 2. 循环语句 for循环的本质就是代数，in后面的向量长度是几，代码就会执行几次，分别是代入z里面的每个值。...Use a.any() or a.all() np.where Python中的`numpy`库提供了一个类似于R语言`ifelse`的函数`np.where`,支持数组运算，比在if语句外面套for
因子 变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量。类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。...因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。...labels：是水平的标签，字符类型，用于对水平添加标签，相当于对因子水平重命名； exclude：排除的字符 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序； nmax：水平的上限数量 例如，因子sex...student$Gender [1] M M F Levels: F M 该因子中的每个值都是一个字符串，它们被限制为“f”、“m”和缺失值（NA）。...在特殊情况下，有些因子的水平在语义上大于或小于其他水平，R支持按顺序排列的因子，使用ordered函数，或通过给factor函数传入order=TRUE参数，把无序因子转换为有序的因子。
C1 C2R1 1 3R2 2 4 3)数组(array):与矩阵类似，维度可以大于2。...array函数创建: myarray <- array(vector, dimensions, dimnames) 其中：vector包含了数组中的数据，dimensions是一个数值型向量，给出了各个维度下标的最大值...5)因子(factor)：类别(名义型)变量和有序类别(有序型)变量在R中称为因子（factor），绘图时候重要。 6)列表(list)是R的数据类型中最为复杂的一种。...1)向量：a[2];d[1] 2)矩阵：使用下标和方括号来选择矩阵中的行、 列或元素。X[i,]指矩阵X中的第i 行，X[,j]指第j 列， X[i, j]指第i 行第j 个元素。...选择多行或多列时，下标i 和j 可为数值型向量。 3)数组：从数组中选取元素的方式与矩阵相同 4)数据框：可以使用前述（如矩阵中的）下标记号，亦可直接指定列名。
一、入门认知· 命令提示符号 >· 括号前是一个函数· win系统中，快捷ctr+enter 运行· 函数aqrt-开方· 新建project，一步一步规范建立，需要的文件放入建立的文件夹里，R才能识别二...：class（），将要判断的内容卸载括号里· 常见报错：引号、拼写错误、大小写（小写的逻辑值，R语言不认）· unexpected input 常见代码错误提示· 看报错信息要会抓关键词· 打出前几个字母...· is 族函数，判断，返回值为TRUE or FALSE· is . character("4") 是否是字符型 TRUE、FALSE _R语言里，格式大于内容· as族函数，实现数据类型之间的转换...数据类型、结构· 数据结构：向量、数据框、矩阵、列表· 数据框约等于“表格”：1.表格是一个实际存在的文件，而数据框是R的一个内部数据；2.它比常规表格多一个要求，每一列只能有一种数据类型· 数据框单独拿出的一列是向量...，视为一个整体，一个数据· 一个向量只能有一种数据类型，可以有重复值· 出现代码乱码：file——图片——utf-8· 向量的生成：1.用c()逐一放到一起 c("a","b")2.连续的数字用冒号“：
下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。 R 的数据结构 在大多数情况下，结构化的数据是一个由很多行和很多列组成的数据集。在 R 中，这种数据集被称为数据框。...每一个向量中的数据类型必须一致。...例如，要去掉 x 的前4 个元素，可以输入下面的代码（注意命令里的括号）： x[-(1:4)] R 中的运算都是向量化的，例如： weight 的矩阵运算都可以在R 中实现，如矩阵加法、矩阵乘法、求逆矩阵、矩阵转置、求方阵的行列式、求方阵的特征值和特征向量等。...很多函数的返回值是一个列表。例如： # 为了使结果具有可重复性，我们在该命令前用函数 set.seed( ) 设置了生成随机数的种子。如果不设定种子，每次显示的结果很可能不同。
(假设a x = seq(a, b, c) 从1开始生成一个递增或递减数值型向量x，最后一个元素绝对值为小于等于|a|的最大整数。 x = seq(a) 生成一个从a递增(减)到b的数值型向量x。...若M为数值型向量，则t(M)为矩阵型行向量 > t(M) 矩阵X乘矩阵Y。若Y是数值型的向量，R会自动判断其为行向量还是列向量。...D1和D2，需要D1和D2中有至少一个相同的变量 > merge(D1,D2) 与逻辑型数据有关的基本操作 判断是否对象x是数据框 > is.data.frame(x) 判断是否对象x的每个元素都大于a...> all(x>a) 判断对象x的元素中是否存在一个大于a > any(x>a) 判断x的每个元素是否大于y的每个元素 > x>y 向量x中大于a的元素组成的新向量 > x[x>a] 向量x中大于a的元素组成的新向量...与上面例子的区别在于若向量元素里有NA，上面的例子会保留在结果中，而subset命令会剔除掉 > subset(x, x>a) 返回向量中大于a的元素的位置 > which(x, x>a) 生成一个与b
()——将向量转化为有序因子 is.factor()——判断是否为无序因子 is.order()——判断是否为有序因子 列表和数据框 list()——列表...最大值 数学函数 sum（x,y,z，na.rm=FALSE）——x+y+z，na.rm为TURE可以忽略掉na值数据 sum（x>4）——统计向量x中数值大于...，对回归诊断作总括，返回列表中包括， 广义线性模型也可以使用 anova（）——简单线性模型拟合的方差分析（确定各个变量的作用） anova（确定聚类个数的函数，x是由hclust生成的对象，k是类个数；h是谱系图中的阈值，要求分成的各类的距离大于h；border是数或向量...skip：是否跳过隐藏层，如果为FALSE（默认），则不跳过 decay：加权系数的衰减 隐藏层中神经单元数目的确定 支持向量机 svm()——e1071包中回归非线性
【题目】 编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中，是否存在一个目标值。该矩阵具有如下特性： 每行中的整数从左到右按升序排列。 每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。...我们看，数据是有规律的：每一行是一维有序数组，每一列也是一维有序数组。 那么查找元素，我们就可以使用二分查找。 第一个二分查找，找到数据可能在哪一行；第二个二分查找，确定该行是否存在该数。...[mid]大于target，j就前移，因此最终nums[j]肯定小于等于target；同理，nums[i]大于target。...那么第一个二分查找，查找第0列，（用u和d代替l和r）循环结束后nums[d][0] 确定第d行可能存在该元素； 第二个二分查找，在第d行继续查找，转换为普通的一维二分查找...return l 前一篇文章：【leetcode刷题】20T37-矩阵置零
，详见： 下面我们看下openGauss向量化执行引擎中对这些分组聚合如何实现distinct。...1、分组聚合中怎么区分distinct？ 通过m_hashDistinct来标记是否有distinct聚合，可以看到多个聚合中，只要有一个是distinct聚合就标记为true。...标记m_hashDistinct的条件为per_agg_state->numDistinctCols > 0，即聚合的distinct列数大于0。...进行聚合操作 3）先将batch存储到m_batchSortIn中用于后续阶段的聚合：因为后续阶段也需要在有序的基础上进行分组聚合，所以m_batchSortIn用于后续阶段的排序 4）计算当前阶段的分组值...组号为curr_set 8）当前阶段计算完后，切换阶段进入下一个阶段聚合计算 9）下一个阶段计算前，需要先对m_batchSortIn排序，然后进行4）、5）、6）7）操作，直到所有阶段的聚合都计算完。
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