由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
豆花寄语:学生信,R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
坑:rnorm(10,mean = 0,sd = 18)rnorm(10,mean = 0,sd = 18)<(-2) :[]中和[]外是两个向量。
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中,这个任务包括两个步骤:首先选择一种数据结构来存储数据,然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。
在过去的几年里,电子竞技社区发展迅速,曾经只是休闲娱乐的电子竞技产业,到2022年有望创造18亿美元的收入。虽然在这个生态系统中有很多电子游戏,但很少有游戏像《英雄联盟》那样成为社区的主要元素,该游戏在2019年世界锦标赛期间吸引了超过1亿的独立观众。
本文我们超越了 CAPM 的简单线性回归,探索了 Fama French (FF) 股票风险/收益的多因素模型。
数据框来源主要包括用代码新建(data.frame),由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作),读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据
matlab获取矩阵和向量长度length和size 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 概论 size:获取数组的行数和列数 length:数组长度(即行数或列数中的较大值) numel:元素总数。 size() s=size(A),当只有一个输出参数时,返回一个行向量,该行向量的第一个元素时数组的行数,第二个元素是数组的列数。 [r,c]=size(A),当有两个输出参数时,size函数将数组的行数返回到第一个输出变量,将数组的列数返回到第二个输出变量。 如果在size函数的输入参数中再添加一项,并
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
s=size(A),当只有一个输出参数时,返回一个行向量,该行向量的第一个元素时数组的行数,第二个元素是数组的列数。
本文介绍了压缩感知重构算法中的正则化正交匹配追踪(ROMP)算法的原理和实现。该算法通过最小化测量矩阵与目标信号之间的差异来恢复原始信号,并使用正则化项来约束恢复的准确性。在实践中,该算法可以用于各种信号处理问题,例如图像恢复、信号处理和通信系统等领域。
数据框(和矩阵)有2个维度(行和列),要想从中提取部分特定的数据,就需要指定“坐标”。和向量一样,使用方括号,但是需要两个索引。在方括号内,首先是行号,然后是列号(二者用逗号分隔)。以metadata数据框为例,如下所示是前六个样本:
接上一篇《Tcpdump流量自动化测试上篇》讲到通过自动化的方式获取到Pcap文件,今天来讲讲怎么用Wireshark来自动分析统计Pcap包中指定的流量。
简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的表或视图、以及搜索条件等。
为了方便以后工作使用和复习,吐血整理记录一下学习shell脚本的笔记,看这篇文章需要对linux系统熟悉,希望对大家有所帮助!
{ #!/bin/sh # 在脚本第一行脚本头 # sh为当前系统默认shell,可指定为bash等shell shopt # 显示和设置shell中的行为选项 sh -x # 执行过程 sh -n # 检查语法 set -
假设检验的功效定义为假设原假设为假,检验拒绝原假设的概率。换句话说,如果一个效应是真实的,那么分析判断该效应具有统计显着性的概率是多少?
awk的工作过程是这样的:按行读取输入(标准输入或文件),对于符合模式pattern的行,执行action。当pattern省略时表示匹配任何字符串;当action省略时表示执行'{print}';它们不可以同时省略。 每一行输入,对awk来说都是一条记录(record),awk使用$0来引用当前记录:
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
用于文本搜索,匹配文件内容,语法格式为:grep pattern filename,例如:
这是一个六边形热图可视化程序,主要用到的知识RColorBrewer,fields,也就是R中的可视化绘图库。
约等于表格:1.数据框不是一个具体文件,只是R语言内部的一个数据;2.数据框每一列只能有一种数据类型
对于机器学习/数据科学的研究者而言,回归分析是最基础的功课之一,可以称得上是大多数机器学习/数据科学研究的起点。
内置数据多用于新手练习,eg:iris、volcano、letters、LETTERS
逻辑向量(若想要把true和false写全,输入逻辑字符时就必须全部大写”TRUE”,”FALSE”):
特征工程对于模型的执行非常重要,即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上,特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力,您对数据的了解程度可以带来不同。
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。
1、merge(a,b),纯粹地把两个数据集合在一起,没有沟通a、b数据集的by,这样出现的数据很多,相当于a*b条数据;
其实map 除了对向量有用,也可以作用于数据框或矩阵类型,相当于把其中的每一列作为一个单独的元素来看,有点像按列的apply:
哈喽,我是学习生物信息学的阿榜!非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记,将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误,欢迎指正。让我们一起加油,一起学习进步鸭? 这份思维导图可以
广播(Broadcast)是 numpy 对不同维度(shape)的数组进行数值计算的方式, 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。
本文介绍了基于压缩感知的信号重构方法,包括观测矩阵的构建、正交匹配追踪(OMP)算法、变分自编码器(VAE)和最小二乘法等。这些方法旨在解决信号重构问题中的稀疏性、噪声干扰和信号恢复等问题,具有较好的应用前景。
> 最近有许多小伙伴问我要入门 Python 的资料,还有小伙伴完全没有入门 Python 就直接购买了我的 pandas 专栏。因此我决定写几篇 Python 数据处理分析必备的入门知识系列文章,以帮助有需要的小伙伴们更好入门。
文章涉及到vim\grep\cat\more\less\echo\sed\awk的入门用法。
markdown 编辑,来写awk真是麻烦 awk 入门: awk 是格式化文本处理最常用的工具,日常捞数据、切数据最常用的,当然了不用awk 也有其他的工具能解决问题,但是经过检验 awk可以说是最好用的。说实话对于新手来说 awk上手可能会慢一些,但是用习惯了即将溜的飞起。 下面从我工作时常用的一些方式来阐述这个命令(网上也有很多的资料可以对比参考): 假设1.demo 文件内容如下: 1 2 3 4 abc 1 2 3 4 abcdce awk '{print
文件管理不外乎文件或目录的创建、删除、查询、移动,有mkdir/rm/mv 文件查询是重点,用find来进行查询;find的参数丰富,也非常强大; 有时候,需要给文件创建一个别名,我们需要用到ln,使用这个别名和使用原文件是相同的效果; 2.1. 创建和删除 创建:mkdir 删除:rm 删除非空目录:rm -rf file目录 删除日志 rm *log (等价: $find ./ -name “*log” -exec rm {} ;) 移动:mv 复制:cp (复制目录:cp -r ) 查看当前目录下文件个数: $find ./ | wc -l 复制目录: $cp -r source_dir dest_dir 2.2. 目录切换 找到文件/目录位置:cd 切换到上一个工作目录: cd - 切换到home目录: cd or cd ~ 显示当前路径: pwd 更改当前工作路径为path: $cd path 2.3. 列出目录项 显示当前目录下的文件 ls 按时间排序,以列表的方式显示目录项 ls -lrt 以上这个命令用到的频率如此之高,以至于我们需要为它建立一个快捷命令方式: 在.bashrc 中设置命令别名: alias lsl='ls -lrt' alias lm='ls -al|more' 这样,使用lsl,就可以显示目录中的文件按照修改时间排序;以列表方式显示; 给每项文件前面增加一个id编号(看上去更加整洁): >ls | cat -n 1 a 2 a.out 3 app 4 b 5 bin 6 config 注:.bashrc 在/home/你的用户名/ 文件夹下,以隐藏文件的方式存储;可使用 ls -a 查看; 2.4. 查找目录及文件 find/locate 搜寻文件或目录: $find ./ -name "core*" | xargs file 查找目标文件夹中是否有obj文件: $find ./ -name '*.o' 递归当前目录及子目录删除所有.o文件: $find ./ -name "*.o" -exec rm {} \; find是实时查找,如果需要更快的查询,可试试locate;locate会为文件系统建立索引数据库,如果有文件更新,需要定期执行更新命令来更新索引库: $locate string 寻找包含有string的路径: $updatedb 与find不同,locate并不是实时查找。你需要更新数据库,以获得最新的文件索引信息。 2.5. 查看文件内容 查看文件:cat vi head tail more 显示时同时显示行号: $cat -n 按页显示列表内容: $ls -al | more 只看前10行: $head - 10 ** 显示文件第一行: $head -1 filename 显示文件倒数第五行: $tail -5 filename 查看两个文件间的差别: $diff file1 file2 动态显示文本最新信息: $tail -f crawler.log 2.6. 查找文件内容 使用egrep查询文件内容: egrep '03.1\/CO\/AE' TSF_STAT_111130.log.012 egrep 'A_LMCA777:C' TSF_STAT_111130.log.035 > co.out2 2.7. 文件与目录权限修改 改变文件的拥有者 chown 改变文件读、写、执行等属性 chmod 递归子目录修改: chown -R tuxapp source/ 增加脚本可执行权限: chmod a+x myscript 2.8. 给文件增加别名 创建符号链接/硬链接: ln cc ccAgain :硬连接;删除一个,将仍能找到; ln -s cc ccTo :符号链接(软链接);删除源,另一个无法使用;(后面一个ccTo 为新建的文件) 2.9. 管道和重定向 批处理命令连接执行,使用 | 串联: 使用分号 ; 前面成功,则执行后面一条,否则,不执行:&& 前面失败,则后一条执行: || ls /proc && echo suss! || echo failed. 能够提示命名是否执行成功or失败; 与上述相同效果的是: if ls /proc; then echo suss; else echo fail; fi 重定向: ls proc/*.c > list 2> &l 将标准输出和标准错误重定向
R语言 控制流:for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
Join的实现算法有三种,分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式,不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别,内存管理机制跟SQL Server不一样,因此查看执行计划,Oracle中nested loops运用非常多,而merge和hash方式相对较少,SQL Server中,merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
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主要是 awk/grep/sed这三驾马车,加上vi这个神器,最后辅助一些小工具,包括 wc,cat,diff,join,paste,cut,uniq 这里 简要地整理下Linux用来处理数据文本的工
大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较。
本文将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具:find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk;
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。
本文将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具:find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk;提供的例子和参数都是最常用和最为实用的;对shell脚本使用的原则是命令单行书写,尽量不要超过2行;如果有更为复杂的任务需求,还是考虑python吧.
SQL最强大的功能之一就是能在数据检索查询的执行中连接(JOIN)表。连接是利用SQL的SELECT能执行的最重要的操作,很好地理解连接及其语法是学习SQL的一个极为重要的组成部分。
cut 译为“剪切, 切割”,是一个强大文本处理工具,它可以将文本按列进行划分的文本处理。cut命令逐行读入文本,然后按列划分字段并进行提取、输出等操作。
任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模n有关。问题的规模越小,越容易直接求解,解题所需的计算时间也越少。 分治法的设计思想是,将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之。 如果原问题可分割成k个子问题(1<k≤n),且这些子问题都可解,并可利用这些子问题的解求出原问题的解,那么这种分治法就是可行的。 由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式,这就为使用递归技术提供了方便。
一、基本 1.数据管理 vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量character;字符型向量 list:列表 data.frame:数据框c:连接为向量或列表 length:求长度 subset:求子集seq,from:to,sequence:等差序列rep:重复 NA:缺失值 NULL:空对象sort,order,unique,rev:排序unlist:展平列表attr,attributes:对象属性mode,typeof:对象存储模式与类型names:对象的名字属
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