Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr, forcats，ggplot2 等包。https://github.com/tidyverse/
要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量，这种合并通常用于向数据框中添加观测。例如：
数据这样组织有两个明显的好处：既方便以向量的形式访问每一个变量，也方便变量之间进行向量化运算。
1、RDD是什么 RDD：Spark的核心概念是RDD (resilientdistributed dataset)，指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。
在数据分析过程中，不同的软件通常对数据格式有一定的要求，例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据，而SPSS软件经常使用宽格式数据。平时数据分析的时候，无法保证导入的数据一定是什么格式，因此需要了解长宽格式数据之间如何相互转换。
长宽格式数据之间相互转换使用到的函数，可以叫做表格生成函数。前面已经介绍了在Hive中如何将长格式数据转换成宽格式数据，现介绍一下在Hive中如何将宽格式数据转换成长格式数据。
2023-11-10，Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
做数据分析以及制作表格的时候，会遇到长宽格式数据之间相互转换的问题，之前介绍了如果在Hive是使用sql语句实现，现介绍一下如何在R语言中实现长宽格式数据相互转换。
Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。
本文是《数据可视化实战：使用D3设计交互式图表》[1]的简要版读书笔记，通过约4000字概览如何用D3做可视化、实践从数据到图形的过程。D3是一个根据数据操纵文档的JavaScript库[2]，其全称Data-Driven Documents强调了这一点。D3的功能不止于做可视化，Documents代表可以在浏览器中展现的一切，包括HTML、SVG，根据数据操纵DOM(Document Object Model)可实现非常多的效果，但通常大家通常用D3来将数据映射为可视图形。
JavaScript怎么进行类型转换？下面本篇文章就来介绍一下使用javascript进行类型转换的方法，希望对大家有所帮助。
进行数据可视化的第一步是需要获取数据，可以使用 JS 提供的 File API 读取用户在表单 <input type="file"> 中主动导入的本地文件，或者通过发送网络请求获取在线数据。
df_melt<-reshape2::melt(df,id.vars="x",variable.name="year",value.name="value")
Pandas是一个Python数据分析库，它为数据操作提供了高效且易于使用的工具，可以用于处理来自不同来源的结构化数据。Pandas提供了DataFrame和Series两种数据结构，使得数据操作和分析更加方便和灵活。本文将介绍Pandas的一些高级知识点，包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。
今天小编继续给大家送上优秀可视化教程推文，同时，我们也提供练习数据哦~本期的重点是是关于桑葚图(Sankey Diagram),中文名字叫法不同，我们还是以英文名称为主哈，本期内容主要包括以下几点：
JavaScript：5大基本数据类型： 数值型:number 布尔型:boolean 字符串型: string null类型:null undefined类型:undefined JavaScript中数值型的分类： 整数型、小数、Infinity(无穷大)、 -Infinity和NaN Infinity的出现情况： Java中除法运算中，分母不能为零，而在JavaScript中分母可以为零，相除的结果为Infinity。 NaN出现的情况： NaN指：Not a Number，当将非数值型
使用sql代码作分析的时候，几次遇到需要将长格式数据转换成宽格式数据，一般使用left join或者case when实现，代码看起来冗长，探索一下，可以使用更简单的方式实现长格式数据转换成宽格式数据。
近期尝试了一个webgl相关的内容，有些小激动，及时分享一下我的测试示例，效果如下： 此示例分从业务角度分为两部分，一个部分为d3展示的柱图，另一部分则为用openlayers展示的地图。而其难点却在
在上一个教程中，我们在应用程序窗口的中心成功渲染了一个三角形。 我们没有太注意我们在顶点缓冲区中拾取的顶点位置。 在本教程中，我们将深入研究3D位置和转换的细节。
目前机器学习是最抢手的技能之一。如果你是一名数据科学家，那就需要对机器学习很擅长，而不只是三脚猫的功夫。作为 DataFest 2017 的一部分，Analytics Vidhya 组织了不同的技能测试，从而数据科学家可以就这些关键技能进行自我评估。测试包括机器学习、深度学习、时序问题以及概率。这篇文章将给出机器学习测试问题的解答。你可以通过链接获得其他测试问题及解答。
选自 Analytics Vidhya 作者：ANKIT GUPTA 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 目前机器学习是最抢手的技能之一。如果你是一名数据科学家，那就需要对机器学习很擅长，而不只是三脚猫的功夫。作为 DataFest 2017 的一部分，Analytics Vidhya 组织了不同的技能测试，从而数据科学家可以就这些关键技能进行自我评估。测试包括机器学习、深度学习、时序问题以及概率。这篇文章将给出机器学习测试问题的解答。你可以通过链接获得其他测试问题及解答。 深度学习：https://ww
tidyverse中的长款数据转换函数，类比于之前的reshape2包中的melt和dcast函数
高维数据是一种非常常见的数据类型，其中包含了多种属性。比如：数值模式输出结果通常包含多种物理参量及多个时次，还有一些空间位置信息。尽管高维数据非常常见，但是高维数据的分析一直是个挑战。那么如何才能有效的分析高维数据呢？就此问题，本文主要介绍一些气象领域的高维数据可视化工具。
近年来，可视化越来越流行，许多报刊杂志、门户网站、新闻媒体都大量使用可视化技术，使得复杂的数据和文字变得十分容易理解，有一句谚语“一张图片价值于一千个字”。D3 正是数据可视化工具中的佼佼者，基于 JavaScript 开发，项目托管于 GitHub。从 D3诞生以来，不断受到好评，在 GitHub 上的项目仓库排行榜也不断上升。可视化越来越流行，许多报刊杂志、门户网站、新闻、媒体都大量使用可视化技术，使得复杂的数据和文字变得十分容易理解，有一句谚语“一张图片价值于一千个字”，的确是名副其实。各种数据可视化工具也如井喷式地发展，D3 正是其中的佼佼者。D3 的全称是（Data-Driven Documents），顾名思义可以知道是一个被数据驱动的文档。听名字有点抽象，说简单一点，其实就是一个 JavaScript 的函数库，主要是用来做数据可视化。
We can convert a string to list in Python using split() function.
在开发中，我们经常遇到需要处理非常长的数字字符串的情况。为了减少数据的存储空间和提高处理效率，一个常见的做法是将这些数字转换为更高位的进制，比如从十进制转换为十六进制。这样做不仅可以显著缩短字符串的长度，而且还可以保证数据的可还原性。
Simulink中的仿真模型为连续时间系统，数据格式多种多样；而FPGA中为离散时间系统，数据必须用一定的位数进行量化。两者之间必须要进行从连续到离散的转换、数据格式的转换，否则无法进行正确的FPGA设计。Xilinx Blockset中提供了相应的解决方案。
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因子挖掘是量化交易的基础。随着历史交易数据日益增多，交易市场量化竞赛的不断升级和进化，量化投研团队开始面对数据频率高、因子数量多的场景，以10分钟线10000个因子5000个股票为例，一年的因子数据约为 2.3T 左右，1分钟线的数据量达到23T，3秒线的数据量将达到460T。如此量级的数据就对因子存储方案提出了很高的要求。
GD32F450I开发板上配了一个OV2640摄像头，其最大像素尺寸可设置为1600*1200，板子上的RGB-LCD液晶屏的尺寸为480*272，本篇来测试摄像头在整个屏幕上的显示效果。
Pandas DataFrame通常用于处理时间序列数据。对于单变量时间序列，可以使用带有时间索引的 Pandas 序列。而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？图(1)展示了销售额和温度变量的多变量情况。每个时段的销售额预测都有低、中、高三种可能值。尽管 Pandas 仍能存储此数据集，但有专门的数据格式可以处理具有多个协变量、多个周期以及每个周期具有多个样本的复杂情况。
Update、Enter、Exit 是 D3 中三个非常重要的概念，它处理的是当选择集和数据的数量关系不确定的情况。
本线状图用于显示每天美国 COVID-19 的总计感染用户曲线。我们使用的是在线 JSON 数据，数据是通过 AWS 进行读取的。
MD5消息摘要算法:(英语：MD5 Message-Digest Algorithm)，一种被广泛使用的密码散列函数，可以产生出一个128位(16字节)的散列值(hash value)，用于确保信息传输完整一致。MD5是最常见的摘要算法，速度很快，生成结果是固定的128 bit字节，通常用一个32位的16进制字符串表示。
我们很多时候都很好奇作者的r包是如何写出来的，手痒的时候就想学习一下源码，顺便改一改
今天分享R语言中的柱形图，所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。 其实R语言本身就带有各种作图函数，比如plot、bar、pie等，而且语法非常简单明了，为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢？ 一个例子就能感受到： plot(mpg$cty,mpg$hwy)#R语言内置散点图函数（无需加载任何辅助工具包） ggplot(mpg,aes(cty, hwy)) + geom_point(colour="steelblue")+labs(x = "City
上文提到了使用画像宽表可以便捷的创建人群，本文介绍人群创建所依赖的另外一种数据组织形式：标签BitMap。
实际上，前面提到的使用 了MNIST数据集的例子中，输入图像就是1通道、高28像素、长28像素 的（1, 28, 28）形状，但却被排成1列，以784个数据的形式输入到最开始的Affine层。
L Casino 的挑战主要源自于其内部的信息孤岛问题——其客户信息分散在包括 SQL Server、Oracle 和 PostgreSQL 等在内的多个数据库系统中，这就导致数据管理和访问变得复杂，阻碍了高效运营。
https://github.com/cxli233/SimpleTidy_GeneCoEx/tree/v1.0.1
数组是编程中的基本数据结构，使我们能够有效地存储和操作值的集合。Python作为一种通用编程语言，提供了许多用于处理数组和矩阵的工具和库。特别是，在处理表格数据或执行需要二维结构的操作时，将 1−D 数组转换为 2−D 数组的能力是一项基本技能。
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，数据的预处理是非常重要的一步。而 PyTorch 提供了一个非常常用且重要的预处理函数 ToTensor，它被用来将数据转换为张量的形式。 本文将详细解读 PyTorch 中的 ToTensor 函数，帮助读者理解它的工作原理和使用方法。
hashlib模块用于加密相关的操作，代替了md5模块和sha模块，主要提供SHA1，SHA224，SHA256，SHA384，SHA512,MD5算法。
布局(Layout)可以看成是D3对图形元素的一种排布方式，在绘制柱状图时，是在横平竖直的直角坐标系下，确定矩形的左上角坐标，就可以画出随着高度变化的一系列柱子，以体现数据值的差异，而如果要画饼图呢，有一列数据[30,10,6]，映射到饼图的不同楔形里，是一个个手动计算角度和初始位置么？根据图形语法，只需要将坐标系变成极坐标，一系列数据很容易对应为角度。
泳道图可以展示不同患者在一定时间内接受不同治疗（或者处于不同时期）的情况，在肿瘤治疗领域的文献中很常见，但是竟然百度不到它的具体含义。。。
铁铁们，博主前段时间在做一些项目加上找工作所以到现在才更新，(__) 嘻嘻…… 博主现在已经工作啦，后期会给你们更新一些关于数据库以及报表开发的文章哦！ 接下来言归正传！！！！！！
这里讲解下用户画像的技术架构和整体实现，那么就从数据整理、数据平台、面向应用三个方面来讨论一个架构的实现（个人见解）。
在使用verilog进行程序设计时，尤其需要注意数据位宽问题。当我们将程序烧入fpga的时候电路已经固定，不能像C语言那样动态改变数组长度，因此数据位宽设计不恰当会引入意想不到的问题。例如我们使用二进制进行计数时，位宽为5的数据表示范围为0-31，当数据为32时由于位宽不够，实际显示则为0，如果此时你需要对这个数进行大小判断，那么可能会得到错误的结果。笔者在交换机功能调试、解决bug的过程中对此深有体会。
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