数据清洗过程中的典型问题:数据分析|R-缺失值处理、数据分析|R-异常值处理和重复值处理,本次简单介绍一些R处理重复值的用法:
Data.txt中,记事本应与.cpp文件放入同一文件目录下,然后再程序中读取记事本内数据进行香农编码。
本系列是机器学习课程的系列课程,主要介绍机器学习中回归算法,包括线性回归,岭回归,逻辑回归等部分。
创建合适的索引是SQL性能调优中最重要的技术之一。在学习创建索引之前,要先了解MySql的架构细节,包括在硬盘上面如何组织的,索引和内存用法和操作方式,以及存储引擎的差异如何影响到索引的选择。
Description 在每天挤奶的时候,农民约翰的N头牛(1≤n≤50000)总是排成一列。有一天,约翰决定与他的牛们一起玩一个极限飞盘游戏。为了简单起见,他将从奶牛队列里面选一定范围内的奶牛来玩这个游戏。然而所有的牛对这个游戏都很感兴趣。农民约翰列出了Q份名单(1≤Q≤200000)和每个奶牛的高度(1≤高度≤1000000)。对于每一份名单,他想你帮助他确定在每份名单中高度最高的奶牛与高度最低的奶牛的高度差是多少。 Input 第一行为N(1≤N≤50000)和Q(1≤Q≤200000);从第2行到
源自于业务上遇到的一个先将某个语句Prepare再Execute查询效率很低的问题,而将查询中的参数直接嵌入到SQL语句内并以文本形式执行,则执行反而变得很快。
快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进。基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列
作为数据分析师,有时候我们拿到的数据可能有成百上千行或者成百上千列,如果我们想要选中这成百上千数据中的一部分进行处理,常规的方法是拖动鼠标进行框选,但对于数据量大的情况这种方法不一定好,这时候就该Excel快捷键出马了。
📷 📷 图解动态规划算法思想 📷 📷 📷 此时可以求得最小路径和为7, 通过上面例子我们可以得出:要求的(i,j)位置的最优解,我们只需要比较该位置上方(i,j-1)和左方(i-1,j)的最优解,取最小值再加上(i,j)当前位置对应的grid数组的值即可,这样我们就得到了递归公式 class Solution { public: int minPathSum(vector<vector<int>>& grid) { int r = grid.size(); //二维数组
题目:“在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。”
circos 主要用于展示染色体上的相关数据,根据在染色上的位置进行不同方式的可视化。
本章节将要介绍VPP node的注册机制,在介绍VPP的node机制之前,我们首先介绍一下VPP的软件架构核和设计思想。
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
开源摘星计划(WeOpen Star) 是由腾源会 2022 年推出的全新项目,旨在为开源人提供成长激励,为开源项目提供成长支持,助力开发者更好地了解开源,更快地跨越鸿沟,参与到开源的具体贡献与实践中。
# 来源:NumPy Biginner's Guide 2e ch9 绘制多项式函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建函数 func = x ** 3 + 2 * x ** 2 + 3 * x + 4 # poly1d 根据系数数组创建函数,高项系数在前 func = np.poly1d(np.array([1, 2, 3, 4]).astype(float)) # x 值是 -10 ~ 10 取 30 个点 x = n
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式,不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构,包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用,我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
即将ex3.csv中的内容提取出来,传递给变量test,生成一个数据框。后续对数据框的操作,对文件无影响。
本节主要是对最近使用Spark完成的一些工作做一些抽象和整理。Spark是一个大数据框架(不是一门新的计算机编程语言,而是一个系统,一个框架。如果拿Python实现,就是pyspark,拿scala实现,就是spark-scala等),是大数据开发的一项必备技能,因其分布式系统(distributed system)的实现而被广泛应用。运算速度快的特点让其成为了算法与数据工程任务中的必备技能之一,在大厂的面试中也经常出现对Spark的考察。
本文翻译自外文博客,原文链接:https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
array_column 函数简介传入一个参数,返回二维数组中指定列传入一个参数,指定列不一定存在的情况传入两个参数,且两个参数对应的列都存在且不重复如果第二个参数对应的列的数据有重复的情况如果对应键或者值的列数据不一定存在情况总结
title: "数据框取子集、修改和连接的方法" output: html_document date: "2023-03-18" 先生成一个数据框df1作为示例数据框 df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4), change = rep(c("up","down"),each = 2), score = c(5,3,-2,-4)) df1 ## gene change scor
Hiredis库主要包含三类API:同步api、异步api以及回复解析api。首先介绍一下同步api以及回复解析api。
前言:主要介绍了从最小二乘法到 概念 顾名思义,线性模型就是可以用线性组合进行预测的函数,如图: image.png 公式如下: image.png image.png 误差
介绍tidyr包中五个基本函数的简单用法:长转宽,宽转长,合并,分割,NA简单填充。
By CaesarChang 好久不见 有问题联系邮箱 root121toor@gmail.com
今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame的基本运算。
对各种系统中导出的数据,很多时候存在数据缺失的情况,需要进行补全处理,方可进行下一步的数据分析操作。数据的向下、向上、向左、向右填充的场景因此产生,特别是向下填充。
每个切片的颜色显示在图表左侧的工作表单元格区域内。根据单元格包含的字母“R”、“Y”或“G”将它们填充为红色、黄色和绿色。这在工作表中很容易做到,但在图表中没有像这样更改颜色的机制。
上次说了如何快速拆分,这次当然就要说一下如何快速合并啦~相对来说合并单元格要困难一点。
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。
本版块打算分享一些数据分析过程中用到的数据清洗,统计分析,建立简单模型等。
geom_point(作图函数(mapping=aes(x=X轴的列,y=Y轴的列))
在之前的文章当中,我们介绍过了简单的朴素贝叶斯分类模型,介绍过最小二乘法,所以这期文章我们顺水推舟,来讲讲线性回归模型。
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后,整个文件夹如下图所示。
使用find命令查找大文件 find命令是Linux系统管理员工具库中最强大的工具之一。它允许你根据不同的标准(包括文件大小)搜索文件和目录。 例如,如果在当前工作目录中要搜索大小超过100MB的文件,请使用以下命令: sudo find . -xdev -type f -size +100M . 代表当前目录。如要搜索其它目录替换.为要搜索目录的路径。 输出将显示的文件列表,不会包含其它信息。 /var/lib/libvirt/images/centos-7-desktop_default.img /v
1.数据采集。它是我们的原材料,也是最 “接地气” 的部分,因为任何分析都要有 数据源。
R语言中存在一些null-able values,当我们进行数据分析时,理解这些值是非常重要的。
在ONLYOFFICE7.3版本更新以来,每次给大家都分享几种函数公式的运用方式,今天在给大家分享两种,分别是;WRAPROWS、WRAPCOLS。
哈喽,我是学习生物信息学的阿榜!非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记,将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误,欢迎指正。让我们一起加油,一起学习进步鸭🦆一、apply()隐式循环apply() 函数是一种隐式循环函数,可以在矩阵、数组、数据框等对象上进行操作。它的基本语法如下:apply(X, MARGIN, FUN, ...):对X的每一个维度(1对行、2对列)进行FUN函数操作X :需要操作的对象; MARGIN: X 的哪个维度需要进行循环操作,1是行、2是列;FUN
已独立成项目在github上面 dataformat, 涉及模块 os, getopt, sys。 1 需求 在进行hadoop测试时,需要造大量数据,例如某个表存在56列,但实际程序逻辑只适用到某几列,我们造的数据 也只需要某几列 构造几列数据,转化为对应数据表格式 2 源代码 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #dataformat.py # wklken@yeah.net #this script change data from your
本篇开始,又会开始一个新的系列,数据结构,数据结构在算法或者是编程中的重要性不言而喻,所以学好数据结构还是很有必要的。本篇主要介绍数据结构的第一个结构——线性表,主要分为以下几部分: 1.概念 2.存储结构
今天跟大家介绍一款任坤大神写的新包——formattable。 这个包的功能很简单,但是却很具创意性,它颠覆了R语言data.frame数据表的呈现方式,允许在表格内自定义视觉化元素,比如对某一列数据进行字号、颜色、背景、以及图形化处理,整体的版式仍然保留表格的样式,但是已经具有了表和图结合的意味。 关于数据框的呈现方式,R语言内目前较好的自定义呈现方式是谢益辉大神的DT包,可以 将静态表格动态化,进行切片、索引、排序操作。 devtools::install_github("renkun-ken/form
Pandas是数据处理中非常常用的一个库,是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库,对这个库是否能够熟练的应用,直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子。Pandas是基于NumPy构建的,让以NumPy为中心的应用变得更加的简单,它专注于数据处理,这个库可以帮助数据分析、数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理预处理的问题。比如说数据类型的转换,缺失值的处理、描述性统计分析、数据汇总等等功能。 它不仅仅包含各种数据处理的方法,也包含了从多种数据源中读取数据的方法,比如Excel、CSV等,这些我们后边会讲到,让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。 Pandas一共包含了两种数据类型,分别是Series和DataFrame,我们先来学习一下Series类型。 Series类型就类似于一维数组对象,它是由一组数据以及一组与之相关的数据索引组成的,代码示例如下:
通过ideogram和ticks这两个block, 我们能够把全部的染色体信息绘制在circos 图片中,但是染色体只是提供了一个基础的坐标系统,重点是染色体上相关区域的数据如何展示。
在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中,我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析,那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析,也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包:ggplot2
上一期我们虽然聊了线性回归的背景,但却没有说它怎么使用。虽然我们学习的是模型的原理,但不了解使用场景有的时候会让理论的学习变得很困难。所以有必要花一点篇幅先来简单说明一下线性回归的使用场景。
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。
随着时间的推移,您的磁盘驱动器可能会被大文件占用大量磁盘空间,不必要文件弄得乱七八糟。通常是因为大型日志文件或备份文件,导致Linux系统的磁盘空间不足。 本教程介绍如何使用find和du命令在Linux系统中查找最大的文件和目录。 使用find命令查找大文件 find命令是Linux系统管理员工具库中最强大的工具之一。它允许您根据不同的标准(包括文件大小)搜索文件和目录。 例如,如果在当前工作目录中要搜索大小超过100MB的文件,请使用以下命令: sudo find . -xdev -type f -si
人们通常认为,数据预处理是一个非常枯燥的部分。但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别,也是表现专业和业余之间的差别。就像为度假做好事先准备一样,如果你提前将行程细节确定好,就能够预防旅途变成一场噩梦。
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