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oracle 常见函数_oracle有没有包含函数

oracle 数据库 中主要使用两种类型函数: 1. 单行函数:操作一行数据,返回一个结果 常用单行函数有: 字符串函数:对字符串操作。 数字函数:对数字进行计算,返回一个数字。...比如 SUM 一、字符串函数 字符函数接受字符参数,这些参数可以是表中列,也可以是一个字符串表达式。...三、日期函数 日期函数对日期进行运算。常用日期函数有: 1、ADD_MONTHS(d,n),在某一个日期 d ,加上指定月数 n,返回计算后新日期。 d 表示日期,n 表示要加月数。...,如果没有奖金,则奖金为200元,如果有奖金,则在原来奖金基础加100元 代码演示:NVL2函数 SQL> SELECT ENAME,JOB,SAL,NVL2(COMM,comm+100,200)...名称 作用 语法 AVG 平均值 AVG(表达式) SUM 求和 SUM(表达式) MIN、MAX 最小值、最大值 MIN(表达式)、MAX(表达式) COUNT 数据统计 COUNT(表达式) 例:

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可以用爱因斯坦求和替代那些矩阵运算

技术背景 在前面的几篇文章中我们分别介绍过numpy中爱因斯坦求和函数Einsum和MindSpore框架中爱因斯坦求和算子Einsum基本用法。...而我们需要知道,爱因斯坦求和其实还可以实现非常多功能,甚至可以替代大部分矩阵运算,比如常见点乘、元素乘、求和等等这些都是可以。那我们就逐一看一下可以用爱因斯坦求和来替代那些函数和方法。...,那么有了一步使用爱因斯坦求和函数提取所有的对角元之后,其实我们可以稍微调整一下,就能得到求矩阵方法。...(P), np.einsum('ii->', P)) Out[47]: True 多重运算 有时候会涉及到一系列矩阵按照顺序作用在一个向量,如果从张量角度来考虑的话,其中维度还可以非常灵活变化...应该说,这也是爱因斯坦求和算子重大意义所在。如果不使用爱因斯坦求和算子,那么要计算 这样一个过程,可以多次嵌套使用numpydot点乘函数

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sql中decode用法_sql求和函数

decode() 函数语法: 1 Select decode(columnname,值1,翻译值1,值2,翻译值2,...值n,翻译值n,缺省值) 2 3 From talbename 4...5 Where … 其中:columnname为要选择table中所定义column;    缺省值可以是你要选择column name本身,也可以是你想定义其他值,比如Other等; 主要作用...from output 若只与一个值进行比较: Select monthid ,decode(sale, NULL,‘---’,sale) sale from output decode中可使用其他函数...,如nvl()函数或sign()函数等:   NVL(EXPR1,EXPR2)   若EXPR1是NULL,则返回EXPR2,否则返回EXPR1。...(sale,6000),6000,'NG','OK') from output;   sign()函数根据某个值是0、正数还是负数,分别返回0、1、-1, 用如下SQL语句取较小值: select monthid

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python numpy--矩阵通用函数

参考链接: Python中numpy.logical_not 一、概念  通用函数(ufunc)是一种对ndarray中数据执行元素级运算函数。...,np.e+1,4,10,100]) #创建一个矩阵 np.log(c) #以e为底 np.log10(c)# log以10为底 np.log2(c)#log2以2为底 np.log1p(c) #在c基础每一个值加上一个...b,a) #矩阵本身是二维,有人问为什么返回结果是两个中括号 np.power(b,2) (2)maximum、minimum 元素级运算  如果两个矩阵元素不一样多的话则会报错  #准备两个矩阵...(copyshape,1,1) #step3:使用函数 f  = np.mat('1,2;3,4') #创建一个2*2矩阵 ucopyshape(f)   #返回是与f矩阵相同结构2*2值为0 矩阵...1) #横着加 array([[ 0,  1,  3],        [ 3,  7, 12],        [ 6, 13, 21]], dtype=int32) 2.add.reduce() 求和

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ios架截图尺寸要求和截图方法

我们将打包好ios应用上架到appstore时候,需要提供app预览视频和截屏,而我们却没有这么多种尺寸真机设备,那怎么截屏呢?...首先要确认是,app预览视频不是必须,所以不需要提供app预览视频,而5.5寸、ipad 2代和3代12.9寸截屏图片却是必须。...截屏方法主要有两种: 1、第一种是需要使用mac电脑,在mac电脑安装xcode,然后xcode运行各种尺寸模拟器去截屏。这种方法支持设备类型最多。...但是缺点也非常明显,因为这种方法需要mac电脑,假如没有mac电脑就无法安装xcode,因为windows里是无法安装xcode和iphone模拟器。...2、第二种方法,也是最多人用方法,就是使用香蕉云编去合成图片。香蕉云编提供了5.5寸、ipad 2代和3代12.9寸截屏功能。

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用CUDA写出比Numpy更快规约求和函数

而有一种情况是,如果我们要计算内容线程之间互相存在依赖,比方说最常见,计算一个矩阵所有元素和。 CUDAatomic运算 正如前面所提到问题,如何去计算一个矩阵所有元素之和呢?...具体问题可以表述为: \[S=\sum_{i,j}A_{i,j} \] 对于此类问题,如果我们像普通CUDA并行操作一样,直接创建一个S变量,然后直接在线程和分块直接把每一个矩阵元素加到这个S变量中...CUDA实现简单函数ReducedSum,这个函数中调用了CUDAatomic.add方法,用这个方法直接替代系统内置加法,就完成了所有的操作。...CUDA官方针对此类问题,提供了atomic内置函数解决方案,包含有求和、求最大值等常用函数。而这些函数特点就在于,线程与线程之间需要有一个时序依赖关系。...就比如说求最大值函数,它会涉及到不同线程之间轮询。经过测试,CUDA这种atomic方案,实现起来非常方便,性能也很乐观,相比于自己动手实现一个不断切割、递归规约函数,还是要容易快捷多。

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如何高效使用ExcelSUMIF函数:掌握条件求和技巧

背景:在日常工作中,我们经常遇到这样情况:需要根据特定条件对一系列数据进行求和。幸运是,Excel提供了一个强大工具来简化这一任务——SUMIF函数。...本博客将带你深入了解如何使用SUMIF函数,包括一些实用示例和高级技巧。SUMIF函数概述SUMIF函数是一个条件求和函数,它允许你在满足一个条件情况下求和一列数字。...假设我们一张表格中产品名称在不同记录有些许差异,如下:AB产品名称销售额笔记本-Pro$300桌子$500笔记本-Air$150椅子$200笔记本-Plus$400你可以使用通配符来计算所有"笔记本..."相关产品总销售额:=SUMIF(A2:A6, "笔记本*", B2:B6)实用技巧2:结合其他函数SUMIF函数可以与其他Excel函数结合使用来实现更复杂条件求和。...无论是进行简单条件求和,还是处理更复杂数据分析任务,掌握SUMIF都是一个非常有价值技能。希望本篇博客能够帮助你更好地理解和使用SUMIF函数

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1个掷硬币问题,4个Python解法

Python numpy (矩阵计算) (注:用矩阵计算,有速度飞起来感觉) ? Python scipy (科学计算库) (算法增强器) 个人感觉这本书比较适合我学习目标。...同时掷硬币,正面朝上将面值加在一起求和。 只有两个硬币正面朝上期望和是多少?...我们首先需要找到一个函数 h(η)。 这个函数可以让残差最小化。 ? 现在,计算两个硬币朝上面值之和公式变成了如何定义h(η)函数。...注:η结果是{0,1},所以h函数只有两种输入值{0,1}。因此,正交内积条件为 ?...公式推导完了,下面就看看Python四种解法吧。 解法1 :Sympy数学符号方法 上述推导公式,直接可以用数学符号语言,在Sympy中计算。

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Python定义计算矩阵转置函数

定义计算矩阵转置函数 1)使用循环进行转置 matrix = [[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12]] # 打印矩阵 def printMatrix...此处创建转置矩阵行 for ele in m: for i in range(len(ele)): # rt[i] 代表新矩阵第 i 行 # ele[i] 代表原矩阵当前行第 i 列 rt...6 7 8 9 10 11 12 —————————————- 1 5 9 2 6 10 3 7 11 4 8 12 1 2 3 4 5 6 7 8 2)使用zip()函数转置...说明:zip 函数合并多个序列:多个序列第一个元素合并成第一个元素,多个序列第二个元素合并成第二个序列… 分析:将原矩阵做逆向参数收集 def transformMatrix(m): # 逆向参数收集...,该函数返回值是 numpy 内置类型:array 调用 array tolist() 方法可将 array 转换为 list 列表 import numpy def transformMatrix

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求和、计数、排序等功能强大sumproduct函数

求和、计数、排序等功能非常强大sumproduct函数 SUMPRODUCT函数不仅能求和、还能计数、排序,其功能非常强大 【知识点】 一、语法结构。...其主要作用是返回给定数组对应乘积之和。 SUMPRODUCT中SUM是求和意思,PRODUCT是相乘意思,总意思就是相乘之后再求和。...◆实例5单条件求和 =SUMPRODUCT((B3:B13=G3)*E3:E ◆实例6多条件求和 行政’=SUMPRODUCT((B3:B13=G12)*(D3:D13=H11)*E3:E13) 职工...SUMPRODUCT((B3:B13=G12)*(D3:D13=I11)*E3:E13) 也可以这样写: =SUMPRODUCT((B3:B13=G12)*(D3:D13=H11),3:E 注意“*”或”,” 多条件求和通用写法是...: =SUMPRODUCT((条件一)*(条件二)*……*(条件N),求和范围) 多条件求和可也以用SUMIFS 语法 SUMIFS(sum_range,criteria_range1, criteria1

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如何在矩阵显示“其他”【2】

真实业务场景往往就是如此,我们只关心前10名情况,前10行就给我老老实实地放这10个类别,剩下放在最后一行,对于others,我关心只是份额,甚至我一点也不关心,因为加在一起都不足10%。...(由此,我们可以想这么一个问题,排名最后几个类别,如果合在一起占比不足10%,则直接显示为others,剩余类别直接显示类别名,也就是直接显示类别名数量是动态变化。)...但是本质还是排序了,因为默认排序就是按照第一列名称进行。...满足了上面这个要求后,理论上客户还是会提出更高要求。...由于我们数据是直接在表中进行设置,因此表中排名是不会随着切片器选择变动而变化,因此也就无法实现上面的效果。 那么上面的效果是如何做呢?请持续关注【学谦数据运营】。

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如何在矩阵显示“其他”【1】

想要结果如下(前10名显示,后面的为others): 思路上其实非常简单:通过构建一个新表,将销售额度量值放进去,排序,前10名用原先类别,后面的都替换为others,拖到表中排序即可。...因此,学习编程,本质是在学习解决问题思路,是在学习如何将一个复杂问题拆解为一个一个简单小问题,然后逐个击破。 而无论是在教学上,还是在工作,生活上,诸多问题也都是这种思路。...尤其是这么多年教学工作,我深深认识到,作为一名教师,给他们传授知识与技能、过程与方法仅仅是皮毛,最核心应该传授给他们认识问题、分析问题、拆解问题、逐个解决问题方法论,也就是情感态度与价值观问题。...上面这个问题其实简单,解决也很快速,但是我会分为多篇文章来写,每一篇文章最后我会放一个图,用该篇文章办法是做不到,但是只要再多写几步,就可以完成,大家可以先进行思考,请大家持续关注。...基本满足了小白要求。 当然,美中不足是,因为others这一行在中间,看着就有点别扭。

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python转置矩阵函数_对python 矩阵转置transpose实例讲解

看如下例子: arr1 = array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]]) 这是原来矩阵。...arr1.shape 应该是(2, 2, 4) 意为 2维,2*4矩阵 arr1.transpose(*args) 里面的参数,可以这么理解,他是调换arr1.shape顺序,咱来给arr1.shape...0], 4[2]) 虽然看起来 变换前后shape都是 2,2,4 , 但是问题来了,transpose是转置 shape按照(1,0,2)顺序重新设置了, array里所有元素 也要按照这个规则重新组成新矩阵...如果想正确使用的话: x.shape=(5,1) y=transpose(x) #就可以了 以上这篇对python 矩阵转置transpose实例讲解就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考...您可能感兴趣文章: Numpy中转置transpose、T和swapaxes实例讲解 Python实现矩阵转置方法分析 numpy.transpose对三维数组转置方法 numpy中高维数组转置实例

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混淆矩阵及confusion_matrix函数使用

1.混淆矩阵 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果情形分析表,以矩阵形式将数据集中记录按照真实类别与分类模型作出分类判断两个标准进行汇总。...这个名字来源于它可以非常容易表明多个类别是否有混淆(也就是一个class被预测成另一个class) 下图是混淆矩阵一个例子 ?...其中灰色部分是真实分类和预测分类结果相一致,绿色部分是真实分类和预测分类不一致,即分类错误。...2.confusion_matrix函数使用 官方文档中给出用法是 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight...y_true, y_pred) 运行结果: [[1 1 0] [1 1 0] [0 0 2]] 关于类别顺序可由 labels参数控制调整,例如 labels=[2,1,0],则类别将以这个顺序自向下排列

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到底有没有必要去参加高大测试大会?

最近看了挺多帖子在议论这个问题,测试大会参加到底有没有意义~其实有没有意义,就在于是不是花钱了有没有得到了预期回报,就是没有了,才会有各种各样声音~排除掉“眼红”因素; 对于我这个测试小...“菜鸡”,有参加了不一样大会以及自己也组织了四届测试沙龙,我发表一下自己小小观点。...,会带有自以为现象; 3.认知,每个人认知水平不一致,看问题以及了解知识都会造成不一样理解,就会存在各种问题; 4,出发点:我参加必须能获得什么?...,在选择,毕竟你需要钱投入了,要有回报。...,组织者说得算,因为其实参与者都不傻,至于好不好,有没有启发,就是周瑜打黄盖——一个愿打,一个愿挨,组织着保持初心,参与也都别想要白嫖,知识付费,知识分享都是一种美德,有时好环境是需要大家一起建立~

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