百度百科:∑ 在数学中,我们把它作为求和符号使用. 大写Σ用于数学上的总和符号,比如:∑Pi,其中i=1,2,...,T,即为求P1 + P2 + ... + PT的和.小写σ用于统计学上的标准差.西里尔字母的С及拉丁字母的S都是由Sigma演变而成. 也指求和,这种写法表示的就是∑j=1+2+3+…+n.   百度百科有很多例子,可供参考.      

本文对应<R语言编程艺术>第2章:向量:第3章:矩阵和数组:第4章:列表:第5章:数据框:第6章:因子和表 ========================================================================= R语言最基本的数据类型就是向量(vector),单个数值和矩阵都是向量的一种特例. 声明:R中不需要声明变量,但是注意函数式语言的特性,如果读写向量中的元素时,R事先不知道对象是向量的话,则函数没有执行的对象.如下代码是无法工作的: y[1]

Spark 编程指南 概述 Spark 依赖 初始化 Spark 使用 Shell 弹性分布式数据集 (RDDs) 并行集合 外部 Datasets(数据集) RDD 操作 基础 传递 Functions(函数)给 Spark 理解闭包 示例 Local(本地)vs. cluster(集群)模式 打印 RDD 的 elements 与 Key-Value Pairs 一起使用 Transformations(转换) Actions(动作) Shuffle 操作 Background(幕后) 性能

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

目录 R 中的设计模式 不动点算法 包装器模式 接口模式 柯里化(Currying) 闭包(Closures) 缓存模式 计数器模式 R 中的设计模式 本文翻译自 Design Patterns in R(By Sebastian Warnholz). 本文的灵感来源于: Stuart Sierra 的演讲,关于函数式编程中的设计模式:以及 我从 F# for fun an profit 想到的想法:以及 我在使用 R 的过程中用不同方法解决问题获得的反馈. 设计模式似乎是一个很大的词,特别是因

一.apply族函数 1.apply  应用于矩阵和数组 # apply # 1代表行,2代表列 # create a matrix of 10 rows x 2 columns m <- matrix(c(1:10, 11:20), nrow = 10, ncol = 2) # mean of the rows apply(m, 1, mean) [1] 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 # mean of the columns apply(m, 2, mean) [1]

0.可以说R语言中一切结构体的基础是vector! R中一切都是vector,vecotor的每个component必须类型一致(character,numeric,integer....)!vector 是没有dimensions的也没有attributes,所以去掉dimension和attributes就成了vector(其实dimension可以作为attributes的一个属性存在但是named** 命名**一般不会作为attributes的属性的)解释下 0.1为何没有dimensi

把R中par()函数的主要参数整理了一下(另外本来还整理了每个参数的帮助文档中文解释,但是太长,就分类之后,整理为图表,excel不便放上来,就放了这些表的截图)

本文原创,转载请注明出处,本人Q1273314690(交流学习) 说明:本文曾经在15年11月在CSDN发过,但是由于CSDN不支持为知笔记的发布为博客的API功能,所以,自今天起,转移到博客园(幸好原来的CSDN也就五六篇哈~).   ############################################### 总结: mode:表示对象在内存中的存储类型 基本数据类型'atomic' mode: numeric(Integer/double), complex, chara

本文原创,转载请注明出处,本人Q1273314690 R中关于给行列赋名称的函数有 dimnames,names,rowname,colname,row.names 这五个函数,初学的时候往往分不清楚他们的区别和各自该用在什么情况下才比较合适. 我做了简单的总结,希望能帮助大家,每个函数的细节我也参照帮助文档做了笔记,但太长就不宜贴到博文了.   建议是如数据框和列表,是在创建对象的时候就直接命名 我们平常使用的时候,最好统一一下用法,免得混乱.   原数表格:       来自为知笔记(Wiz

本文原创,转载注明出处,本人Q1273314690 R中知道一个变量的主要内容和结构,对我们编写代码是很重要的,也可以帮我们避免很多错误. 但是,R中有好几个关于属性查看的函数,我们往往不知道什么时候使用哪个函数更合适. 在此总结如下:   所以结论是,通常还是使用attributes函数和str函数,就OK了 原始表格: 具体的几个函数的细节,虽然我也写了,但文章太长,不再贴出         来自为知笔记(Wiz) 附件列表

GitHut 地址: https://github.com/ReactiveX/RxAndroid (1)RxJava简介: RxJava 是一个在Java虚拟机上实现的响应式扩展库:提供了基于observable序列实现的异步调用及基于事件编程. RxJava最核心的两个东西是Observables(被观察者,事件源)和Subscribers(观察者).Observables发出一系列事件,Subscribers处理这些事件. 它扩展了观察者模式,支持数据.事件序列并允许你合并序列,无需关心底

create not-yet-evaluated object在R中创建 not-yet-evaluated(就是some code we will evaluated later!!)对象;然后执行的时候需要调用eval(参数中提供执行环境)或者do.ca()执行: do.call()作用就是 do.call( "someRFunction",aListOfArgs) <=> someRFuncion( aListOfArgs ); do.call() is constr

R中使用complete.cases 和 na.omit来去掉包含NA的行 现在有个一data.frame  datafile如下所示 Date        sulfate nitrate ID 1 2015-1-1 NA NA  1 2 2015-1-2  2 6  1 3 2015-1-3  NA 3  1 4 2015-1-4  4 NA  1 5 2015-1-5  NA NA  NA 6 2015-1-6  5 7  1 去掉所有包含NA的行, datafile[complete.c

前言 正文 Java中的图形界面编程 AWT/Swing AWT(Abstract Window ToolKits,抽象窗体工具集) 1.容器类:用来存储组件,实现容器布局 2.组件类:实现界面的一些特定功能 一个容器能够包涵多个组件,组件必须存放在容器中 3.布局管理器:实现容器的布局设置 4.图形类:包含一些基本图形 Swing是AWT的一个轻量级框架 java.lang.Object   java.awt.Component       java.awt.Container        

Net中的反应式编程(Reactive Programming)   系列主题:基于消息的软件架构模型演变 一.反应式编程(Reactive Programming) 1.什么是反应式编程:反应式编程(Reactive programming)简称Rx,他是一个使用LINQ风格编写基于观察者模式的异步编程模型.简单点说Rx = Observables + LINQ + Schedulers. 2.为什么会产生这种风格的编程模型?我在本系列文章开始的时候说过一个使用事件的例子: 1 2 3 4 5

对于样本数据的散点图形如函数y=ax2+bx+c的图像的数据, 在python中的拟合过程为: ##最小二乘法 import numpy as np import scipy as sp import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq ''' 设置样本数据,真实数据需要在这里处理 ''' ##样本数据(Xi,Yi),需要转换成数组(列表)形式 Xi=np.array([1,2,3,4,5,6]) #Yi=np.

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

http://www.ityouknow.com/springboot/2019/02/12/spring-boot-webflux.html Spring 5.0 中发布了重量级组件 Webflux,拉起了响应式编程的规模使用序幕. WebFlux 使用的场景是异步非阻塞的,使用 Webflux 作为系统解决方案,在大多数场景下可以提高系统吞吐量.Spring Boot 2.0 是基于 Spring5 构建而成,因此 Spring Boot 2.X 将自动继承了 Webflux 组件,本篇给大

Spring 5.0 中发布了重量级组件 Webflux,拉起了响应式编程的规模使用序幕. WebFlux 使用的场景是异步非阻塞的,使用 Webflux 作为系统解决方案,在大多数场景下可以提高系统吞吐量.Spring Boot 2.0 是基于 Spring5 构建而成,因此 Spring Boot 2.X 将自动继承了 Webflux 组件,本篇给大家介绍如何在 Spring Boot 中使用 Webflux . 为了方便大家理解,我们先来了解几个概念. 响应式编程 在计算机中,响应式编程或

在学习之前,我们先去区分面对对象.面对过程.函数式编程他们之间的区别,从改图可以看出,他们之间不是完全相同的,也不是没有任何相同点的 1.函数和过程的基本认识 def func1(): """testing1""" print('in the func1') return 0 # 这是一个函数 def func2(): """testing2""" print('in the func2