本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
Python链接数据库的方式有几种，但是原理都是一样的，总共可以分为两个步骤，第一步是与数据库建立链接，第二步执行sql查询语句，这篇将分别介绍如何与数据库链接以及如何进行sql语句查询。
数据量非常大时，比如一份银行一个月的流水账单，可能有高达几千万的record。对于一般性能的计算机，有或者是读入到特殊的数据结构中，内存的存储可能就非常吃力了。考虑到我们使用数据的实际情况，并不需要将所有的数据提取出内存。当然读入数据库是件比较明智的做法。若不用数据库呢？可将大文件拆分成小块按块读入后，这样可减少内存的存储与计算资源
单核苷酸多态性主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA序列多态性。它是人类可遗传的变异中最常见的一种，占所有已知多态性的90%以上。SNP在人类基因组中广泛存在，平均每300个碱基对中就有1个，估计其总数可达300万个甚至更多。SNP是一种二态的标记，由单个碱基的转换或颠换所引起，也可由碱基的插入或缺失所致。SNP既可能在基因序列内，也可能在基因以外的非编码序列上。
实际上，R 中有大量的内置数据集可用于分析和实践，我们也可以在R 中创建模拟特定分布的数据。而在实际工作中，数据分析者更多时候面对的是来自多种数据源的外部数据，即各式各样扩展名的数据文件，如 .txt、.csv、.xlsx、.xls 等。不同扩展名的文件代表不同的文件格式，这常常会给分析者带来困扰。
int fread(void *buffer，int size，int count，FILE *fp)；
许许多多的人都非常容易爱上Python这门语言。自从1991年诞生以来，Python现在已经成为最受欢迎的动态编程语言之一，尤其进入21世纪以来，Python在行业应用和学术研究中进行科学计算的势头也越来越迅猛。 ——《Python for Data Analysis》（Wes Mckinney） Python不仅在编程方面有强大的实力，而且由于不断改进的第三方库，Python在数据处理方面也越来越突出；近年来，非常火爆的机器学习(Machine Learning)以及前沿的自然语言处理(Natural
课程目的 学习和掌握SPSS 课程详情 SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。 它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用
#调入分词的库 library("rJava") library("Rwordseg") #调入绘制词云的库 library("RColorBrewer") library("wordcloud") #读入数据(特别注意，read.csv竟然可以读取txt的文本) myfile<-read.csv(file.choose(),header=FALSE) #预处理，这步可以将读入的文本转换为可以分词的字符，没有这步不能分词 myfile.res <- myfile[myfile!=" "] #分词，并将分词结果转换为向量 myfile.words <- unlist(lapply(X = myfile.res,FUN = segmentCN)) #剔除URL等各种不需要的字符，还需要删除什么特殊的字符可以依样画葫芦在下面增加gsub的语句 myfile.words <- gsub(pattern="http:[a-zA-Z\\/\\.0-9]+","",myfile.words) myfile.words <- gsub("\n","",myfile.words) myfile.words <- gsub(" ","",myfile.words) #去掉停用词 data_stw=read.table(file=file.choose(),colClasses="character") stopwords_CN=c(NULL) for(i in 1:dim(data_stw)[1]){ stopwords_CN=c(stopwords_CN,data_stw[i,1]) } for(j in 1:length(stopwords_CN)){ myfile.words <- subset(myfile.words,myfile.words!=stopwords_CN[j]) } #过滤掉1个字的词 myfile.words <- subset(myfile.words, nchar(as.character(myfile.words))>1) #统计词频 myfile.freq <- table(unlist(myfile.words)) myfile.freq <- rev(sort(myfile.freq)) #myfile.freq <- data.frame(word=names(myfile.freq),freq=myfile.freq); #按词频过滤词，过滤掉只出现过一次的词，这里可以根据需要调整过滤的词频数 #特别提示：此处注意myfile.freq$Freq大小写 myfile.freq2=subset(myfile.freq, myfile.freq$Freq>=10) #绘制词云 #设置一个颜色系： mycolors <- brewer.pal(8,"Dark2") #设置字体 windowsFonts(myFont=windowsFont("微软雅黑")) #画图 wordcloud(myfile.freq2$word,myfile.freq2$Freq,min.freq=10,max.words=Inf,random.order=FALSE, random.color=FALSE,colors=mycolors,family="myFont")
在上一篇文章中我们对geopandas中的坐标参考系有了较为深入的学习，而在日常空间数据分析工作中矢量文件的读入和写出，是至关重要的环节。
numpy是一个在python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分python科学计算库的基础库，多用于在大型，多维数组上执行数值运算。学习numpy是后面学习pandas的重要基础。Numpy用np.array()的方法就可以创建数组，常见的数据类型有int，float，bool。一般64位的电脑默认为int64，也可以通过dtype=‘ ’的方式来改变类型。数组的形状可以用(2,3)来表示，比如这个例子就表示这是一个2行3列的数组，用reshape()的方法可以更改数组的形状。数组的基本运算与矩阵的运算有点类似，但这不是今天的重点，今天主要讲的是numpy读取本地数据和索引。
告诉编译器接下开要使用iostream库，iostream库包括两个基础类型istream 和 ostream，分别来表示输出流和输入流。
FME是一个很好的数据处理平台，如果想要掌握它，在工作中使用它，需要了解很多的内容。学习一门技术，最好的途径就是通过系统的课程，而FME相关的系列课程比较少。针对这种情况，我与城市数据派合作推出FME系列课程。本课程从基础知识开始，循序渐进，穿插各种数据处理的案例，系统性的学习FME。现在课程还处于制作阶段，在课程上线后，欢迎各位到城市数据派（首发平台：https://www.udparty.com/index.php/lists/college）或腾讯课堂(这个暂时还没上线)观看学习。
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上面提到了multi-object事务，但是要完美的处理multi-object事务并不容易。因为我们必须要面对并发问题导致的bug，而隔离性要求数据系统必须要向使用者把并发问题隐藏起来，让使用者因为只有自己一个人使用。在实践中，这个并不容易做到，完美的隔离性要付出相当大的性能代价，所以大多数的数据库提出了Weak Isolation Level的概念，虽然弱化版的隔离性还是会导致各种潜在的问题，但是这个代价相对于性能的巨大提升是可以接受的。那我们来看看几种不同的Weak Isolation Level。
1 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查询 能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势 关系型数据库的性能非常高，但是它毕竟是一个通用型的数据库，并不能完全适应所有的用途，具体来说它并不擅长以下处理： 大量数据的写入处理。 为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更 字段不固定时应用 对简单查询需要快速返回结果的处理 大量数据
大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多的时间和金钱。大数据分析常和云计算联系在一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百、甚至数千的电脑分配工作。
【原文出处： http://www.cnblogs.com/coder-jhm1314/articles/4561006.html】
我们已经介绍过索引的结构和索引的几种优化，我们再来看一下相同语句在不同索引类型的执行过程
一个程序员很有必要熟悉或者精通一种数据库，MySQL无疑是首选。为什么使用MySQL呢，因为它是开源的，同时具备轻量、简单、稳定和高性能等特点，尤其是其学习成本相对其他数据库，比如Oracle和Sybase更简单，入门更低。MySQL的应用范围从中小型Web网站到大型的企业级应用随处都可见它的身影。 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查
使用到的是R语言的poppr包中的read.genalex()函数poppr第一次使用需要先安装
您是否有时觉得在处理表格数据时感到不知所措？ 也许你在处理一个大型 CSV 文件，遇到了各种数据不一致的问题，或者需要验证数据，确保其准确无误才能进行下一步分析。 传统的数据分析库或许功能强大，但学习曲线陡峭，用起来有点杀鸡用牛刀的感觉。 这时，有一个更适合此类任务的工具——那就是 Agate。 Agate 以其直观的 API 和专注于数据探索和验证的功能，为你清晰的数据前路提供了一盏指路灯。
设计目的：进行地理文件的加载、数据转换及基础处理，将地理信息数据与业务数据的融合（sp与sf数据模型），添加地理标签，应用地理坐标轴，最终完成一个地理空间可视化的小demo。
2017年，全球估计有7.5亿人使用Excel。2017年，世界人口约为76亿。这意味着大约有10%的人使用Excel，我猜大部分是用于数据分析。
大家都知道数据库有groupby函数，今天给大家讲讲dataframe的groupby函数。 groupby函数 还是以上文的数据为例子，进行讲解，首先读入数据，通过groupby聚合数据。（该数据为简书it互联网一段时间的文章收录信息） import pandas as pd import pymysql conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='123456', db='test', port=3306, charset=
在前面的基础篇文章中，我给你介绍过索引的基本概念，相信你已经了解了唯一索引和普通索引的区别。今天我们就继续来谈谈，在不同的业务场景下，应该选择普通索引，还是唯一索引？
鉴于内存的非持久性和容量限制，一个有效的数据处理工具必须能够使用外部数据：能够从外部获取大量的数据，也能够将处理结果保存。R中提供了一系列的函数进行外部数据处理，从外部数据的类型可以分为文件、数据库、网络等；其中文件操作还可以区分为导入/导出操作和流式操作。
所谓普通索引，就是在创建索引时，不附加任何限制条件(唯一、非空等限制)。该类型的索引可以创建在任何数据类型的字段上。
大家好我是费老师，前不久我在一篇文章中给大家分享过geopandas在其0.11版本中为我们带来的一些重要新特性，其中提到过新的矢量读写后端，使得我们在read_file()以及to_file()中添加参数engine='pyogrio'即可获得500%的性能提升。
引言：在平时java开发中，被输入输出搞得头疼。特此写下这篇博客，一是为了总结输入输出，二是为了和大家分享。如果大家觉得写得好，就请高抬贵手点个赞呗！！！
“Redis 一般用在什么业务场景下？” -- “常见的是把它当作**缓存**使用，因为它把后端数据库中的数据存储在内存中，然后直接从内存中读取数据，响应速度会非常快。”
普通索引和唯一索引在查询能力上没啥差别，主要考虑对更新性能的影响，要尽量选择普通索引。接下来分析两种索引在查询语句和更新语句对性能的影响。
关键！！！！使用loc函数来查找。 话不多说，直接演示： 有以下名为try.xlsx表：
1. 关掉实验箱电源。将 MCU 板，KEY&LED 板插接在母板上。按照前面连接关系表将硬件连接好。
设 为所有项目的集合， 为事务数据库，事物 是一个项目子集（ ）。每一个事务具有唯一的事务标识 。设 是一个由项目构成的集合，称为 。事务 包含项集 ，当且仅当 。如果项集 中包含 个项目，则称其为
这个网上有很多人说过，就是进入setting中，将file encoding中的encoding选项都选为 utf-8 选项
随着芯片和测序水平的发展，使得我们研究所有基因在整个基因组里的表达情况成为了可能。合理地利用和解释这些数据，能够帮助我们探索相关的生物过程和人类疾病的机制。目前已经有一些软件或方法，可以将具有相似表达模式的基因或者样本进行聚类，但是都有自身的限制。NMF包基于非负矩阵分解(non-negative matrix factorization，以下简称NMF)方法，提取基因表达矩阵内数据的生物相关系数，通过对基因和样本进行组织，抓住数据的内部结构特征，从而对样本进行分组，目前在疾病分型方面受到广泛应用。我前面已经介绍过了NMF的基本原理【NMF(非负矩阵分解)的算法原理】，这里我介绍R语言实现NMF。下面是一篇今年刚发的一篇纯生信的分析文章，用的就是NMF这个方法来对肿瘤进行分型。影响因子为4.8。
案例：假设你在维护一个市民系统，每个人都有一个唯一的身份证号，而且业务代码已经保证了不会写入两个重复的身份证号。如果市民系统需要按照身份证号查姓名，那该如何建索引？
提示：这里对文章进行总结： 例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
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sys.stdin是sys模块下的标准输入，在终端直接输入时以Ctrl+D结束，例如下面代码保存为test.py：
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