在R语言进行数据分析时,经常需要找不同组间的相同和不同,那你应该掌握如下几个函数,让你事半功倍. 交集intersect两个向量的交集,集合可以是数字.字符串等 # 两个数值向量取交集intersect(x=1:4, y = 2:6)# [1] 2 3 4 # 两个字符向量取交集intersect(x=letters[1:4], y = letters[2:6])# [1] "b" "c" "d" # 混合向量intersect(x=c(&quo

1.去除重复数据 函数:duplicated(x, incomparables = FALSE, MARGIN = 1,fromLast = FALSE, ...),返回一个布尔值向量,重复数据的第一个为FALSE,其他为TRUE. x可以是vector或data.frame.为data.frame时,数据的基本单位是行. 2.*apply系列 2.1以行或列为单位向函数传递参数:apply(X, MARGIN, FUN, ...),返回一个结果向量. x是数据,可以是矩阵,数据框.margin

原始数据一般分散杂乱,并含有缺失和错误值,因此在进行数据分析前首先要对数据进行整理. 一.首先,了解原始数据的结构. 可使用如下函数(归属baseR)来查看数据结构: class(dataobject)  查看数据对象的类别 dim(dataobject)  查看数据的维度 names(dataobject)  查看列名 str(dataobject) 查看数据概要 glimpse(dataobject) 查看数据概要 二.将数据变得整洁 可使用下列函数(归属package: tidyr)整理数

教大家如何在js中判断一个值是否是undefined,null,NaN,以及如何单独判断 平常开发过程中大家可能遇到一种问题,就是取页面某个值的时候获取不到这个var就是undefined了,如果是数字类型的就成了NaN,这个时候判断页面这个值是否存在成了一个麻烦事. 那么有没有什么方法可以在我获取了之后判断有效性呢?还真的有, 判断undefined,null,NaN如下: var tmp = null; //这个tmp可以是undefined,NaN,下面的判断都会返回true. if (!

class NumberForm(BaseForm): querynumber = forms.CharField(error_messages={'required':u'请输入手机号'}) def clean_querynumber(self): number = self.cleaned_data.get('querynumber') re_number = r'^1(3|5|7|8)[0-9]{9}$' if len(number) >11 or len(number)<11 : ra

一.mapminmax Process matrices by mapping row minimum and maximum values to [-1 1] 意思是将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间,此时对于模式识别或者其他统计学来说,数据应该是每一列是一个样本,每一行是多个样本的同一维,即对于一个M*N的矩阵来说,样本的维度是M,样本数目是N,一共N列N个样本. 其主要调用形式有: 1. [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)     % 将矩阵的每一行压缩到 [

优化场景 利用视图函数(views)查询数据之后可以通过上下文context.字典.列表等方式将数据传递给HTML模板,由template引擎接收数据并完成解析.但是通过context传递数据可能就存在在不同的视图函数中使用重复的查询语句,所以可以通过将重复查询语句设置全局变量,配合locals()函数进行数据查询与传递. 优化前 def index(request): threatname = '威胁情报展示' url = 'www.testtip.com' allthreat = Threa

分为两步: 第一步,找出数据库中所有表名,表名得到的是二维数组. 第二步,判断表名是否存在二维数组中 下面就贴我的代码咯. $table_name =‘table’; $juge = $handle->createCommand("show tables ")->queryAll(); //下面的deep_in_array()方法是自己写的方法,判断是否存在值是否存在二维数组中,yii2中调用本类方法,可以去掉action $cun = $this->deep_in_

function checkcnnum(str) { ; const zh = ['零', '一', '二', '三', '四', '五', '六', '七', '八', '九','十','百','千','万']; ; i >= ; i--) { if(!in_array(str[i],zh)) { res=; } } return res; } function in_array(search,array){ for(var i in array){ if(array[i]==search){

Java类中对数据成员.成员函数的访问限制修饰有:public.protect.private.friendly(包访问限制) public修饰的数据成员或成员函数是对所有用户开放的,所有用户可以直接调用. protect修饰的数据成员或成员函数对其子类(继承).朋友(同一包路径下)是可以直接调用的,但是在其他外部类(其他包下的类不可以直接调用,就变成私有的private). private修饰的数据成员或成员函数只可以在本类中使用,不可以被其他任何类访问(包括子类) 作用域 本类中 同一包路径

数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1.每一个观测变量构成一列2.每一个观测对象构成一行3.每一个类型的观测单元构成一个表就像我们最常接触的鸢尾花数据: ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa ## 2

本节内容转载于博客: wa2003 spark是一个我迟早要攻克的内容呀~ ------------------------------------- 一.SparkR 1.4.0 的安装及使用 1../sparkR打开R shell之后,使用不了SparkR的函数 装在了   /usr/local/spark-1.4.0/ 下 [root@master sparkR]#./bin/sparkR 能进入R,和没装SparkR的一样,无报错 > library(SparkR) 报错: Error 

数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1.每一个观测变量构成一列 2.每一个观测对象构成一行 3.每一个类型的观测单元构成一个表 就像我们最常接触的鸢尾花数据:   ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species   ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 seto

背景: 最近在使用Qt+SQLite写一个本地数据库管理程序(使用者不懂SQL),在写向数据库中插入数据的 相关的函数时,我遇到了几个问题(暂时就这些): 1.向指定字段插入指定数据时,读取到的数据都是字符串类型,然而不同字段的数据类型是不同的,这 里需要获取不同字段的数据类型,再做类型转换 2.使用QSqlQuery插入数据时,具体实现的考虑 3.在实现一个功能时,是先将功能做出来,然后对一些最初未考虑到的问题慢慢补足,还是先尽可能考 虑到所有情况,再实现相关功能 4.此时某个函数的实现,是否

在R中,和排序相关的函数主要有三个:sort(),rank(),order(). sort(x)是对向量x进行排序,返回值排序后的数值向量.rank()是求秩的函数,它的返回值是这个向量中对应元素的“排名”.而order()的返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位置. > x<-c(30,2,100)> sort(x)[1]   2  30 100> order(x)[1] 2 1 3> x[order(x)][1]   2  30 100> rank(x)[1] 2

OpenGL中主要包括了两种数据——Buffer和Texture. Buffer用于储存线性数无类型据块,可以看成普通的内存块,而Texture则用于储存多维数据,一般储存图像或者其他数据. Buffer OpenGL中有很多绑定点,Buffer绑定在绑定点使用. 使用glGenBuffers来生成一个Buffer的id.使用glBindBuffer来绑定一个Buffer.使用glBufferData来为Buffer分配内存.如果想要改变Buffer中已经初始化的数据,那么可以使用glBuffe

上一篇中我们详细介绍推导了主成分分析法的原理,并基于Python通过自编函数实现了挑选主成分的过程,而在Python与R中都有比较成熟的主成分分析函数,本篇我们就对这些方法进行介绍: R 在R的基础函数中就有主成分分析法的实现函数princomp(),其主要参数如下: data:要进行主成分分析的目标数据集,数据框形式,行代表样本,列代表变量 cor:逻辑型变量,控制是否使用相关系数进行主成分分析 scores:逻辑型变量,控制是否计算每个主成分的得分 我们使用了R中自带的数据集USJudgeR

孤荷凌寒自学python第四十七天通用跨数据库同一数据库中复制数据表函数 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 今天继续建构自感觉用起来顺手些的自定义模块和类的代码. 今天打算完成的是通用的(至少目前操作四种数据库)在同一数据库内复制数据表的方法函数. 此设想最初我自我感觉都非常简单,然而事实是关系型数据库统一使用的sql语言在各家其实是完全不同的! 一.了解清楚了我目前研究的四种关系型数据库对同一数据库中数据表的复制操作的sql语句的异同也效果局限 (一)Access 数据库与mssql数据

总结R中使用 xpath 和 css selectors 获取标签内容(xpath功能强大,而CSS选择器通常语法比较简洁,运行速度更快些) 例:抓取下面标签的内容: <h3 class="lister index unbold text"><span>小明他很忙</span></h3> (1)使用xpath(与python里使用xpath 相似,R中可以使用html_text() 获取标签中的内容,如"<span>

apply函数(对一个数组按行或者按列进行计算): 使用格式为: apply(X, MARGIN, FUN, ...) 其中X为一个数组:MARGIN为一个向量(表示要将函数FUN应用到X的行还是列),若为1表示取行,为2表示取列,为c(1,2)表示行.列都计算.示例代码:> ma <- matrix(c(1:4, 1, 6:8), nrow = 2)> ma     [,1] [,2] [,3] [,4][1,]    1    3    1    7[2,]    2    4   

在获取数据,并且完成数据的清洗之后,首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究,这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系,本篇笔者便基于R,对一些常用的数据探索方法进行总结: 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值.最大值.四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计: > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 &