参数传递,是在程序运行过程中,实际参数就会将参数值传递给相应的形式参数,然后在函数中实现对数据处理和返回的过程,方法有3种方式 值传递 地址传递 引用传递 tips: 被调用函数的形参只有函数被调用时才会临时分配存储单元,一旦调用结束占用的内存便会被释放 值传递和地址传递,传递的都是实参的一个拷贝C语言中实参和形参之间的数据传递是单向的“值传递”,单向传递,只能由实参传给形参,反之不行输出格式并没有选择%p而是选择了%d,因为十进制的数看起来更直观 值传递 1:如果只是传递值的话: #inclu

shell中支持的数据传递方式 主要有那么几种: 变量.管道.结果引用.重定向+文件.以及xargs. 变量方式: 1. 定义变量: 变量名=值 2. 使用变量: $变量名 管道方式: 统计当前文件夹下的文件数量: find . | awk {print NR} #打印99乘法表 seq 9 | sed 'H;g' | awk -v RS='' '{for(i=1;i<=NF;i++)printf("%dx%d=%d%s", i, NR, i*NR, i==NR?"\n

R语言数据接口 R语言处理的数据一般从外部导入,因此需要数据接口来读取各种格式化的数据 CSV # 获得data是一个数据帧 data = read.csv("input.csv") # 可以使用类似于SQL的where查询 retval = subset(data,dept == "IT" & salary > 600) print(retval) # 写入文件 # row.names=FALSE是为了去除额外的行号 write.csv(retval

1.R数据的保存与加载 可通过save()函数保存为.Rdata文件,通过load()函数将数据加载到R中. > a <- 1:10 > save(a,file='d://data//dumData.Rdata') > rm(a)   #将对象a从R中删除 > load('d://data//dumData.Rdata') > print(a) [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 2.CSV文件的导入与导出 下面创建df1的数据框,通过函

R语言数据重塑 R语言中的数据重塑是关于改变数据被组织成行和列的方式. 大多数时间R语言中的数据处理是通过将输入数据作为数据帧来完成的. 很容易从数据帧的行和列中提取数据,但是在某些情况下,我们需要的数据帧格式与我们接收数据帧的格式不同. R语言具有许多功能,在数据帧中拆分,合并和将行更改为列,反之亦然. 于数据帧中加入列和行 我们可以使用cbind()函数连接多个向量来创建数据帧. 此外,我们可以使用rbind()函数合并两个数据帧. # Create vector objects. city

R语言数据预处理 一.日期时间.字符串的处理 日期 Date: 日期类,年与日 POSIXct: 日期时间类,精确到秒,用数字表示 POSIXlt: 日期时间类,精确到秒,用列表表示 Sys.date(), date(), difftime(), ISOdate(), ISOdatetime() #得到当前日期时间 (d1=Sys.Date())   #日期        年月日 (d3=Sys.time())   #时间        年月日时分秒  通过format输出指定格式的时间 (d2

最棒的7种R语言数据可视化 随着数据量不断增加,抛开可视化技术讲故事是不可能的.数据可视化是一门将数字转化为有用知识的艺术. R语言编程提供一套建立可视化和展现数据的内置函数和库,让你学习这门艺术.在可视化的技术实现之前,让我们先看看如何选择正确的图表类型. 选择正确的图表类型 基本的展现类型有如下四种: 1.   比较 2.   组成 3.   分布 4.   关系 为了确定哪一种类型的图表适合你的数据,我建议你应该回答一些问题比如, § 在一个图表中你想展现多少个变量? § 每个变量中你会显

C++操作Kafka使用Protobuf进行跨语言数据交互 Kafka 是一种分布式的,基于发布 / 订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为 O(1) 的方式提供消息持久化能力,即使对 TB 级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能. 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒 100K 条以上消息的传输. 支持 Kafka Server 间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个 Partition 内的消息顺序传输. 同时支持离线数据处理和实时数据处理. Scale

OCR,光学字符识别 光学字符识别(OCR,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程.OCR技术非常专业,一般多是印刷.打印行业的从业人员使用,可以快速的将纸质资料转换为电子资料.关于中文OCR,目前国内水平较高的有清华文通.汉王.尚书,其产品各有千秋,价格不菲.国外OCR发展较早,像一些大公司,如IBM.微软.HP等,即使没有推出单独的OCR产品,但是他们的研发团队早已掌握核心技术,将OCR功能植入

1 概论 C语言提供了跨平台的数据输入输出函数scanf()和printf()函数,它们可以按照指定的格式来解析常见的数据类型,例如整数,浮点数,字符和字符串等等.数据输入的来源可以是文件,控制台以及网络,而输出的终端可以是控制台,文件甚至是网页. 2 数据输出 从第一个C语言程序中,就使用了跨平台的库函数printf实现将一段文字输出到控制台,而实际上,printf()不仅可以将数据按照指定的格式输出到控制台,还可以是网页或者是指定的文件中,printf()函数执行的返回结果是输出字符的个数.

数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图 本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表

散点图简介 散点图通常是用来表述两个连续变量之间的关系,图中的每个点表示目标数据集中的每个样本. 同时散点图中常常还会拟合一些直线,以用来表示某些模型. 绘制基本散点图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用散点图函数geom_point()便可绘制出基本散点图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(ah, aes(x = ageYear, y = heightIn)) + # 散点图函数 geom_point()

折线图简介 折线图通常用来对两个连续变量的依存关系进行可视化,其中横轴很多时候是时间轴. 但横轴也不一定是连续型变量,可以是有序的离散型变量. 绘制基本折线图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_line()便可绘制出基本折线图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) + # 折线图函数 geom_line()     运行结果:

条形图简介 数据可视化中,最常用的图非条形图莫属,它主要用来展示不同分类(横轴)下某个数值型变量(纵轴)的取值.其中有两点要重点注意: 1. 条形图横轴上的数据是离散而非连续的.比如想展示两商品的价格随时间变化的走势,则不能用条形图,因为时间变量是连续的: 2. 有时条形图的值表示数值本身,但也有时是表示数据集中的频数,不要引起混淆: 绘制基本条形图 本例选用测试数据集如下: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_bar(stat

前言 绘制统计图形时,半数以上的时间会花在调用绘图命令之前的数据塑型操作上.因为在把数据送进绘图函数前,还得将数据框转换为适当格式才行. 本文将给出使用R语言进行数据塑型的一些基本的技巧,更多技术细节推荐参考<R语言核心手册>. 数据框塑型 1. 创建数据框 - data.frame() # 创建向量p p = c("A", "B", "C") # 创建向量q q = 1:3 # 创建数据框:含p/q两列 dat = data.fra

前言 ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据到图

R语言中的横向数据合并merge及纵向数据合并rbind的使用 我们经常会遇到两个数据框拥有相同的时间或观测值,但这些列却不尽相同.处理的办法就是使用merge(x, y ,by.x = ,by.y = ,all = ) 函数. #合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c("A","B","C","D")score<-c(60,70,80,90)student1<-data.frame(ID,na

一个由C/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分 1.栈区(stack)— 程序运行时由编译器自动分配,存放函数的参数值,局部变量的值等.其操作方式类似于数据结构中的栈.程序结束时由编译器自动释放. 2.堆区(heap) — 在内存开辟另一块存储区域.一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 .注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式倒是类似于链表,呵呵. 3.全局区(静态区)(static)—编译器编译时即分配内存.全局变量和静态变量的存储是放在一块的,初始化的全局

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:apply族功能强大,实用,可以代替很多循环语句,R语言中不要轻易使用循环语句. 函数名 功能 特点 apply 按行.列运算均值.求和.众数等 简单运算 tapply=table apply 在apply之上加入table功能,可以分组汇总 table结合,可以分组汇总 lapply=list apply 都需要数据框格式,可以与l

------------吾亦无他,唯手熟尔,谦卑若愚,好学若饥------------- 开篇放上一个SQL脚本,供测试使用 create table DEPT ( deptno ) not null, dname ), loc ) ); alter table DEPT add constraint PK_DEPT primary key (DEPTNO); create table TEACHER ( tno ) not null, tname ) not null, tid ), gend

基本操作 读入csv数据 data <- read.csv("D:/Project/180414/data.csv", header = TRUE) 写出csv数据 write.csv(data,file="D:/Project/180414/data1.csv") 安装包调用R语言包 install.packages("psych")#安装包 library("psych")#调用包 数据框 创建数据框 schools