一.通过重新构建数据进行整形 数据整形最直接的思路就把数据全部向量化,然后按要求用向量构建其他类型的数据.这样是不是会产生大量的中间变量.占用大量内存?没错.R语言的任何函数(包括赋值)操作都会有同样的问题,因为R函数的参数传递方式是传值不传址,变量不可能原地址修改后再放回原地址. 矩阵和多维数组的向量化有直接的类型转换函数: as.vector,向量化后的结果顺序是先列后行再其他: > (x <- matrix(1:4, ncol=2))  #为节省空间,下面的结果省略了一些空行 [,1] 

看Matlab的help文档讲得不是清楚. 先给上一段代码: >> a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9;10 11 12]; >> b=reshape(a,2,6); 这段代码的结果是这样的: >> a      1     2     3      4     5     6      7     8     9     10    11    12 >> b      1     7     2     8     3     9      4  

在opencv中,reshape函数比较有意思,它既可以改变矩阵的通道数,又可以对矩阵元素进行序列化,非常有用的一个函数. 函数原型: C++: Mat Mat::reshape() const 参数比较少,但设置的时候却要千万小心. cn: 表示通道数(channels), 如果设为0,则表示保持通道数不变,否则则变为设置的通道数. rows: 表示矩阵行数. 如果设为0,则表示保持原有的行数不变,否则则变为设置的行数. 首先设置一个初始矩阵:一个20行30列1通道的一个矩阵 int main

看Matlab的help文档讲得不是清楚. 先给上一段代码: >> a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9;10 11 12]; >> b=reshape(a,2,6); 这段代码的结果是这样的: >> a      1     2     3      4     5     6      7     8     9     10    11    12 >> b      1     7     2     8     3     9      4  

导入numpy模块   from numpy import *   import numpy as np ##################################################### numpy.shape: help(shape) 输入参数:类似数组(比如列表,元组)等,或是数组 返回:一个整型数字的元组,元组中的每个元素表示相应的数组每一维的长度 类似数组   #一维列表   L=range(5)   shape(L)   #二维列表   L=[[1,2,3],

---恢复内容开始--- 一.全局变量与局部变量 在子程序中定义的变量称为局部变量, 在程序的一开始定义的变量称为全局变量. 全局变量作用域是整个程序,局部变量作用域是定义该变量的子程序.当全局变量与局部变量同名时:在定义局部变量的子程序内,局部变量起作用:在其它地方全局变量起作用. 通过在函数内部,先添加一个 global  name    相当于在子模块定义了一个全局变量.把局部的name扩到到全局变脸,后续name的变化,也是全局的! name='lhf' def change_name(

一.作用域 作用域在定义函数时就已经固定住了,不会随着调用位置的改变而改变 二.匿名函数 lambda:正常和其他函数进行配合使用.正常无需把匿名函数赋值给一个变量. f=lambda x:x*x print(f) #打印指向该函数的内存地址 print(f(5)) #内存地址(5) 调用运行该函数 def cala(x): y=x*x return y z=cala(5) print(z) >>> <function <lambda> at 0x10137d950&g

reshape把指定的矩阵改变形状,但是元素个数不变, 例如,行向量: a = [1 2 3 4 5 6] 执行下面语句把它变成3行2列: b = reshape(a,3,2) 执行结果: b = 1 4 2 5 3 6 若a=[1 2 3 4 5 6 7 8 9] 可以从b中看到reshape是按列来读取的,如 a=[1  2 ; 3  4] 如果使用b=reshape(a,1,4) 则得到的结果是 b=[1 3 2 4] 如果想得到 b=[1 2 3 4] 需要使用 b=reshape(a'

语法 (1)B = reshape(A,m,n) 使用方法: B=reshape(A,m,n) 返回m*n矩阵B,它的元素是获得A的行宽度.假设A没有m*n元素,得到一个错误结果. 样例: <span style="font-size:18px;">>> A=rand(1,10)</span> 结果: <span style="font-size:18px;">A = Columns 1 through 8 0.162

转自http://blog.csdn.net/yang6464158/article/details/20129991 reshape有两个参数: 其中,参数:cn为新的通道数,如果cn = 0,表示通道数不会改变. 参数rows为新的行数,如果rows = 0,表示行数不会改变. 注意:新的行*列必须与原来的行*列相等.就是说,如果原来是5行3列,新的行和列可以是1行15列,3行5列,5行3列,15行1列.仅此几种,否则会报错. 具体调用也很简单,代码如下所示: #include <iostr

""" 1.当原始数组A[4,6]为二维数组,代表4行6列. A.reshape(-1,8):表示将数组转换成8列的数组,具体多少行我们不知道,所以参数设为-1.用我们的数学可以计算出是3行8列 2当原始数组A[4,6]为二维数组,代表4行6列. A.reshape(3,-1):表示将数组转换成3行的数组,具体多少列我们不知道,所以参数设为-1.用我们的数学可以计算出是3行8列 """ import numpy as np a=np.arange

replace(str, str) 字符串替换. 例子: rjust(int) 格式化字符串,右对齐,支持传入填充值. 例子: rstrip(str) 删去右边的参数,支持传入参数. 例子: round(float,int) 舍入运算,python基本就是四舍五入,但是在python3时边界中间时会返回距离最近的偶数,可以指定精度. 例子: randint(int, int) random的randint可以随机在否一范围生成一个值. 例子: reversed(iterable) 反向迭代,与i

R语言进阶之4:数据整形(reshape) 2013-05-31 10:15 xxx 网易博客 字号:T | T 从不同途径得到的数据的组织方式是多种多样的,很多数据都要经过整理才能进行有效的分析,数据整形不仅仅是为了改善数据的外观,也是进行一些统计分析和作图前必要的步骤.数据整形和数据凝练/汇总往往密不可分,这是门学问,是R语言数据处理的内容之一. AD:51CTO技术沙龙 | 赋予APP不同凡响的交互和体验>> 来源: http://developer.51cto.com/art/2013

一.scale函数 R语言base库中自带数据标准化接口scale函数,函数介绍如下 Usage scale(x, center = TRUE, scale = TRUE) Arguments x: a numeric matrix(like object). center: either a logical value or a numeric vector of length equal to the number of columns of x. scale: either a logic

内容概览   尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言,但字符串有时候也会在数据分析中占到相当大的份量.   R语言是一个擅长处理数据的语言,但是也不可避免的需要处理一些字符串(文本数据).如何高效地处理文本数据,将看似杂乱无章的数据整理成可以进行统计分析的规则数据,是『数据玩家』必备的一项重要技能.   在编程语言里,文本处理绝对是一大热门,作为数据统计分析最热门的R语言,虽然处理方法没有其他的文本的编程语言丰富,但其处理文本的能力也是非常实用的.特别是在文本数据挖掘日趋重要的背景下,在数

本系列是一个新的系列,在此系列中,我将和大家共同学习R语言.由于我对R语言的了解也甚少,所以本系列更多以一个学习者的视角来完成. 参考教材:<R语言实战>第二版(Robert I.Kabacoff),书中所提到的John Cook的优秀博文,关于代码规范的<来自Google的R语言编码风格指南>. 目录 Part 1:函数 Section 1:数学与统计函数 Section 2:概率函数 Section 3:其他实用函数 Part 2:其他控制 Section 1:循环与条件结构

In MATLAB, there is a very useful function called 'reshape', which can reshape a matrix into a new one with different size but keep its original data. You're given a matrix represented by a two-dimensional array, and two positive integers r and c rep

R语言数据类型[转!!]Zhao-Pace  https://www.cnblogs.com/zhao441354231/p/5970544.html   R语言用来存储数据的对象包括: 向量, 因子, 数组, 矩阵, 数据框, 时间序列(ts)以及列表, 下面讲意义介绍. 1. 向量(一维数据): 只能存放同一类型的数据 语法: c(data1, data2, ...), 访问的时候下标从1开始(和Matlab相同); 向量里面只能存放相同类型的数据. > x <- c(1,5,8,9,1,

R in Nutshell 前言 例子(nutshell包) 本书中的例子包括在nutshell的R包中,使用数据,需加载nutshell包 install.packages("nutshell") 第一部分:基础 第一章 批处理(Batch Mode) R provides a way to run a large set of commands in sequence and save the results to a file. 以batch mode运行R的一种方式是:使用系统

本章内容: 数学和统计函数 字符处理函数 循环和条件执行 自编函数 数据整合与重塑 5.1一个数据处理难题 5.2数值和字符处理函数 分为数值函数和字符串函数,下面是数学函数截图: ceiling.floor.trunc.signif函数第一次听说,是一些数位函数的处理函数.注意log是以e为底的.当上面的函数用在向量.矩阵.数据框时,单独用于每一个独立的值. 5.2.2统计函数 举个例子:mean函数 mean(x, trim = , na.rm = FALSE, ...) #trim参数表示