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对 python 中变量值交换的一些思考

在编程中，一旦提到变量值的交换，脑海中最先浮现的做法就是引入一个临时变量作为媒介来做，来看看具体的实现。...解决方案 先假设有两个变量x、y，如下： x = 10 y = 20 常见方案，定义一个临时变量作为媒介，实现变量值的交换。...看一些赋值运算符右边的表达式，即 y, x，这实际在python中称为元组的数据结构。我们可以看到赋值表达式左边是 x, y，那么为什么元组可以直接赋值给 x,y 呢？...延伸扩展 除了以上这种简单序列的拆解，python同样支持其他更复杂的场景，下面来看看多层嵌套变量的分解，例子最直观： school_name, (student_name, stduent_age,..., 56, 60, 75, 76, 81, 83, 86, 86, 89, 90, 95, 98, 99] 我们的目标获取成绩最大、最小和其他学生的成绩列表，直接通过序列的分解便可快速得到需要的数据：

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R语言调整随机对照试验中的基线协变量

参与者被随机分配到两个（有时更多）的群体这一事实确保了，至少在期望中，两个治疗组在测量的，重要的是可能影响结果的未测量因素方面是平衡的。...即使在各组之间的某些基线变量出现不平衡的情况下也是如此。这是因为偏差被定义为估计量（由我们的统计程序给出，如线性回归）是否在重复样本中具有等于目标参数的期望。...有时估计值会高于真实值，有时低于真实值，但只要平均值等于目标值，我们就会说估算值是无偏见的。 协变量调整 现在让我们考虑调整一个或多个基线协变量，在我们的分析中随机化时。...这通常通过拟合结果的回归模型来完成，随机组和基线变量作为协变量。 我们可以使用R来说明这一点。我们将模拟n = 50个受试者的小型研究的数据，随机化50％治疗= 0和50％治疗= 1。...该回归模型假设Y的平均值线性地取决于X，并且该关系的斜率在两组中是相同的。无法保证这些假设在任何特定研究中都能成立。因此，如果这些假设不成立，我们可能会担心使用协变量调整分析。

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Python程序中创建子进程时对环境变量的要求

首先，来看下面一段代码，在主进程中重新为os.environ赋值，但在子进程中并不会起作用，子进程中使用的仍是系统的全部环境变量。 ? 运行结果： ?...在Python中，为变量重新赋值实际上是修改了变量的引用，这适用于任意类型的变量。对于列表、字典、集合以及类似的可变类型对象，可以通过一定形式改变其中元素的引用而不改变整个对象的引用。...os.environ是一个类似于字典的数据结构，这里以字典为例，字典可以通过pop()、popitem()、clear()、update()以及下标赋值等原地操作的方法或操作来修改其中的元素而不影响字典对象的引用...在主进程中清空了所有环境变量，然后创建子进程失败并引发了异常。...以Windows操作系统为例，创建子进程时会调用API函数CreateProcessA，该函数要求环境变量至少要包含SYSTEMROOT，否则调用另一个函数CryptAcquireContext时会失败

2.3K30

如何给程序中的变量起个好名字？7个建议让你取对变量名~

但是，实际的编程不仅是要精通技术和工具，关键是要对某个特定领域的问题给出解决方案，而且通常要和其他程序员一起合作完成。...因此，很重要的一点就是，程序员要用代码准确的表达出自己的思想，从而让其他人明白程序的含义。 ? 编程大师Robert C....同时，这也说明如果不能在单纯的代码中展示你对问题或算法的理解是非常失败的，你只能依靠一些注释说明你的想法，而不能仅用代码显示。...程序员应该写出符合这种表示法的代码，因为其他的程序员也知道这点，并按这种风格写程序。 我们来看一个不符合表示法的不好的代码例子。...name”，你就可以知道这是当前类中的一个私有变量。

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awk中的变量(r4笔记第93天)

awk和sed结合起来，对于文件的横向纵向处理几乎是全方位的，可以算是文本处理中的大招了。当然awk这一强大的分本处理工具也不是浪得虚名，功能丰富，学习周期也要长些，不是一个Help文档就能说完的。...我们就按部就班，循序渐进，先来说说awk中的变量。 关于awk中的变量，有内置变量和自定义变量。 内置变量如果细分，有数据字段和数据行变量，数据变量，可能看概念不好理解。我们一个一个说明。...内建变量比如： ARGC 代表当前命令行的参数个数 ARGV 包含命令行参数的数组 ENVIRON　代表当前shell环境变量和值组成的关联数组 NF 代表数据文件中的字段总数 NR 是已处理的输入数据行数目...在脚本中给变量赋值，在命令行上给变量赋值 脚本中给变量赋值，比如我们指定一个变量test，然后初始化两次，变量值都会动态变化 ?...{ > test="first_try" > print test > test="second_try" > print test > }' first_try second_try 对于命令行中给变量赋值

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下篇1：将 ConfigMap 中的键值对作为容器的环境变量

上篇聊过，官方文档中提到的可以使用下面4种方式来使用 ConfigMap 配置 Pod 中的容器： 容器的环境变量：可以将 ConfigMap 中的键值对作为容器的环境变量。...在容器命令和参数内：可以在容器的启动命令中通过引用环境变量的方式来使用 ConfigMap。 为了控制篇幅，计划分4篇进行分享，本篇分享以使用“容器的环境变量”的方式进行实战。...通过设置 env 字段，将 ConfigMap 中的 port 键值对作为环境变量注入到容器中的应用程序中。...使用了 valueFrom 字段指定了 ConfigMap 的名称和键，从而将 ConfigMap 中的 port 值注入到容器的 PORT 环境变量中。...这样，在容器启动后，应用程序就可以通过读取 PORT 环境变量的值来获取应该监听的端口，实现了将 ConfigMap 的值注入到容器的环境变量中的功能。 进入pod验证 <!

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拓端tecdat|R语言计量经济学：虚拟变量(哑变量)在线性回归模型中的应用

相反，我们使用虚拟变量来衡量它们。 例子：性别 让我们假设x对y的影响在男性和女性中是不同的。 对于男性y=10+5x+ey=10+5x+e 对于女性y=5+x+ey=5+x+e。...其中e是随机效应，平均值为零。因此，在y和x的真实关系中，性别既影响截距又影响斜率。 首先，让我们生成我们需要的数据。...接下来，让我们尝试两个虚拟变量：性别和地点 性别和地点的虚拟变量 性别并不重要，但地点很重要 让我们获取一些数据，其中性别不重要，但地点会很重要。...---- 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.R语言泊松...Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic

1.7K20

R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。...红线是的变量重要性函数，    蓝线是的变量重要性函数   。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 看起来  比其他两个  要  重要得多，但事实并非如此。...我想我发现图形混乱，因为我可能会想到的  重要性 的    恒定。考虑到其他变量的存在，我们已经掌握了每个变量的重要性。...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type

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R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。

1.9K20

关于plsql中的绑定变量(r3笔记第73天)

在看关于shared pool的文档时，必定会提到绑定变量，也能够通过几个简单的例子对绑定变量带来影响有深刻的认识，但是在工作中，可能有时候我们就忘了绑定变量的影响了，其实有时候一个很小的变动就会导致性能几十几百倍的提升...然后我们使用如下的pl/sql来尝试从表t中取出数据然后重新插入t中。...生成的sql_id只有一个。至于parse_calls是66，我们可以断定表t中应该有66*2=132条数据。因为pl.sql是基于66条数据的基础上做了一次insert....我们对insert语句中的两个字段值都进行了拼接。...可以这么来看，在插入数据前，已经有132条数据了，但是运行Pl/sql之后为什么只有66条硬解析的记录呢？ 我们抽取一条数据来简单验证一下。我们抽取最后一条记录。可以看到在表t中重复的记录有4条。

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跟着Science学作图：R语言ggplot2画箭头展示变量对主成分的贡献

论文 https://www.science.org/doi/10.1126/science.abk0989 image.png 最近朋友圈好多人都在转这个论文，我也找来看了看，论文研究的内容看的还是一知半解...论文用到的数据代码都是公开的，我们可以学习一下其中的代码 代码链接 https://github.com/James-S-Santangelo/glue_pc 今天的图文重复论文中的Figure 2B...image.png 这个图的图注写的是The eigenvectors for environmental variables, colored according to their contribution...to PC2 这里为什么只展示对PC2的贡献暂时还不明白。...主要是论文的研究内容看不明白 本篇推文只记录画图代码了 还是先做主成分分析 library(readr) dat01<-read_csv("phenotypic-analyses/sciencefig2A.csv

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面试题53（考察求职者对String声明变量在jvm中的存储方法）

System.out.println((b+c)==MESSAGE); } } A true true B false false C true false D false true 考点:考察求职者对String...声明变量在jvm中的存储方法 出现频率:★★★★★ 【面试题分析】 String a="tao"; String b="bao"; String c="taobao"; a,b,c,都是存在字符串常量池中的...；String d="tao" +"bao";也是存在常量池中，d的构造过程是现在常量池中先找是否有“taobao”这个字符长若有则直接引用改字符串 若没有则在字符长常量池中构造一个“taobao”类Stringe...若有则直接引用 若没有则构造一个放在该池中，然后在判断是有“taobao”过程和前面一样至于String f=a+b;实际等效于 Stringf=newString("taobao");存在在堆内存中

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【react】利用prop-types第三方库对组件的props中的变量进行类型检测

顾名思义prop-types就是对react组件中props对象中的变量进行类型检测的，因为props是react数据流的管道，我们通过prop-types就可以轻松监控react里大多数据的变量类型先介绍下...2.prop-types基础入门 2.1首先你需要通过在终端npm install prop-types安装一个叫prop-types的第三方包 2.2然后通过下面的写法对你的某一个组件的props中的变量进行类型检测...，而且这个时候，报的错误包括错误的props属性名称，错误的变量类型，属性所在的组件名称，预期的正确的变量类型，错误代码的位置以及其他更详细的信息。...当然，如果你改为number = {数组或其他类型的变量}，那么这时就会报错了 ?...当我们除了检测这个变量是否符合规定的引用类型外（Object/array），还想要进一步检测object中的属性变量或array中数组元素的数据类型时，单靠上面的方法已经不能满足要求了。

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SPSS参数检验 | 平均值检验

从最左侧的数据框内选择要分析的自变量和因变量（这里选择的自变量为性别、因变量为储蓄金额） PS.从左侧的变量列表中可以选择一个或多个变量进入因变量列表/自变量列表。...其中自变量列表还可以通过“下一页”按钮选择一层或多层变量。 ? ? 3.单击上图中“选项”按钮，弹出“平均值：选项”对话框，设置输出的统计量。设置完成后，点“继续”返回主对话框。...PS.其他各项含义 （1）Statistic：该列表用于显示统计量，包括中位数、组内中位数、标准平均值误差等，可以将左边需要统计的项目选入右边的“单元格统计”中。...（3）第一层的统计： ①Anova表和eta：选择此项，即对第一层次进行方差方差分析，显示单因素方差分析表，可以得出第一层次的分组的均值之间是否存在显著差异。...②线性相关度检验：选择此项，即对第一层次进行线性检验，计算与线性和非线性成分相关联的平方和、自由度和均方，以及F比、R和R方。 ? ? 4.完成所有设置后，单击“确定”按钮执行命令。

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用SPSS估计HLM多层（层次）线性模型模型|附代码数据

部分结果如下：这些结果对应于R＆B中的表4.2。下一步是估计一种平均数- 结果模型。...群体平均中心意味着从每个学生的个人SES中减去每个学生的学校的平均SES。不幸的是，meanses变量编码为-1,0,1，因此只是每个学校平均值的粗略指标。...为了更好地估计学校平均值，可以利用SPSS 中的Aggregate命令。分组中心变量的第一步是找到每个群集的平均值。转到数据→聚合出现“ 聚合数据”菜单。...部分结果如下：这些结果对应于R＆B中的表4.4。 最终的模型R＆B呈现的是截距和斜率外部模型。...(Singular fit)的问题基于R语言的lmer混合线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型R语言分层线性模型案例R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验

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