(1) y=max(X):返回向量X的最大值存入y，如果X中包含复数元素，则按模取最大值。
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。
不想排版，心情也不好，但是这个知识点很重要，尤其是学习R语言的朋友，请仔细看~ 一直以来我都是随便看了点R的编程教程，因为我学了一点点C，所以还算有基础，现在基本上简单看看教程就能懂一门语言了，区别只是熟练度而已。R用得比较多，所以还算擅长，但是很多快捷应用的地方，我总是寄希望于到时候再查资料，所以没能用心的记住，这次花了点时间好好整理了一下R里面关于数据操作的重点，我想，以后再碰到类似的数据处理要求，应该很快能解决了把。 首先看看排序： 在R中，和排序相关的函数主要有三个：sort()，rank()，or
假设我们有一个字符串text = "Hello, my phone number is 123-456-7890"，我们想从中提取出手机号码。可以使用正则表达式\d{3}-\d{3}-\d{4}进行匹配。
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看到这个问题的时候，我是不知所云的，因为课堂上只讲过order(x)，没有出现order(x,y)，不理解其运算逻辑，就不能理解函数的结果。因此我整合了order( )函数从基础到上述问题解决的学习过程，仅供参考！
NumPy 教程NumPy Ndarray 对象NumPy 数据类型数据类型对象 (dtype)
TIOBE 6月榜单中PHP 的排名从 16 升至 15，号称最强语言PHP究竟有哪些优势和特点呢？本文就来分析和介绍PHP语言使用技巧。PHP（Hypertext Preprocessor，超文本预处理器）是一种开源的通用计算机脚本语言，尤其适用于网络开发并可嵌入到HTML中。以下是一些PHP语言的实用技巧，希望能够帮助大家更好的掌握该语言。
当前流行的 Python 版本有两个，2.X 和 3.X，由于 2.X 即将不再维护，所以我建议直接使用 3.X 版本作为你的主要版本。
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
部分人可能会因为镜像的问题失败，解决方法https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
图片 专题1 玩转字符串 图片 检测字符串长度 代码1 str_length(x) if(!require(stringr))install.packages('stringr') library(stringr) x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x [1] "The birch canoe slid on the smooth planks." str_length(x) [1] 42 ### 1.检测字符串长度,包含空格和符号 le
本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解，相信书中不懂的地方，你都可以在这里找打答案，建议配合书阅读本文
了解如何使用 SELECT、FROM、JOIN、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY、OFFSET 和 FETCH 使用 SQL 检索数据。
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
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
针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法。 1、hash法 hash法也成为散列法，它是一种映射关系，即给定一个元素，关键字是key，按照一个确定的散列函数计算出hash（key），把hash（key）作为关键字key对应的元素的存储地址，再进行数据元素的插入和检索操作。 散列表是具有固定大小的数组，表长应该是质数，散列函数是用于关键字和存储
关系：实际上是一张二维表，表的每一行是一个元素，每一列是一项属性。 元组：指的是一个关系上属性集的笛卡尔积的一个元素。大部分情况一下，我们可以理解为表的一行数据。
Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
利用数组进行数据处理 NumPy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数组表达式（否则需要编写循环）。用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。 矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级 利用数组进行数据处理 将条件逻辑表述为数组运算 传统方式缺点： 列表推导的局限性 纯Python代码，速度不够快。 无法应用于高维数组 解决方法：where # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import numpy.random as n
arr=np.array(data) #将列表转为numpy.ndarray np.array([2,4])
本来想写文章来复习的，后面发现越写越多，而且感觉本末倒置了，查询语句写的最少，其他倒是写的很详细，数据库知识真的太细太碎了，整理起来难度真的挺大的，如果是数据库小白，这篇文章肯定很有用，它没有过多的实战，带你了解数据库的基本框架和能够完成的任务，如果是数据库学过的话，那这篇文章可能对你而言只有前面数据库概述和设计数据库有用，数据库sql语句这部分非常的精简，几乎只是了解个框架，第一次写长文欢迎评论区大佬们的指正。
重塑 (reshape) 和打平 (ravel, flatten) 这两个操作仅仅只改变数组的维度
【导读】Numpy是python数据分析和科学计算的核心软件包。 上次介绍了numpy的一些基础操作。例如如何创建一个array，如何提取array元素，重塑（reshape）数组，生成随机数（random）等，在这一部分，专知成员Fan将详细介绍numpy的高级功能，这些功能对于数据分析和操作非常重要。 Numpy教程第1部分可以参见专知公众号： Numpy教程第1部分 - 阵列简介（常用基础操作总结） ▌一、如何使用np.where获得满足给定条件的索引位置？ ---- 1、有时候我们不仅仅需要知道ar
数据库是一个持久数据的集合，是长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的、可互相关联查询数据的集合。
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
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，同时对数组运算提供了大量的数学函数库。 Numpy 是一个运行速度非常快的数学库，内部解除了CPython的GIL，运行效率极好，主要用于数组计算，是大量机器学习框架的基础库，NumPy主要包括如下： （1）强大的N维数组对象 ndarray （2）广播功能函数 （3）整合 C/C++/Fortran 代码的工具 （4）线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。 NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）组合使用，用于替代 MatLab。
我们传递了一系列要与轴一起连接到 concatenate() 函数的数组。如果未显式传递轴，则将其视为 0。
0 To Begin//：向下取整除法**：乘方在交互模式下，上一次打印出来的表达式被赋值给变量 _如果不希望前置了 \ 的字符转义成特殊字符，可以使用 原始字符串 方式，在引号前添加 r 即可python可以多重赋值，如：a,b=b,a+b1 数据类型与结构1.1 数字1.2 序列-字符串 字符串可以用 + 进行连接（粘到一起），也可以用 * 进行重复 相邻的两个或多个 字符串字面值 （引号引起来的字符）将会自动连接到一起 连接变量和字面值，需要使用+号，不能省略 字符串与列表是可以被 索引 （下标访问
在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。（本章节为R语言入门第二部分总结篇：数据操作）
在说集合前我们不得不说一下数组 数组的作用： 存放一组相同的数据类型(基本或对象)的数据，从而实现对数据的管理 优势：可以快速的通过下标对数组元素进行访问，效率高 劣势：容量实现定义好了，不能随着需求变化而扩容 因此出现了更好的集合框架 一、数组和集合的比较 数组不是面向对象的，存在明显的缺陷，集合弥补了数组的缺点，比数组更灵活更实用，而且不同的集合框架类可适用不同场合。如下： 1：数组能存放基本数据类型和对象，而集合类存放的都是对象的引用，而非对象本身！ 2：数组容易固定无法动态改变，集合类容量动态改变。
最近开始学习R语言，把学习笔记和小伙伴们分享一下吧，欢迎一起交流 R 起源： 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
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
NumPy 是一个 Python 包。它代表 “Numeric Python”。它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
当今信息时代，数据堪称是最宝贵的资源。沿承系列文章，本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比，主要围绕数据查询的主要操作展开。
df1 <- data.frame(gene=paste0("gene",1:4),
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。
精确覆盖问题的定义：给定一个由0-1组成的矩阵，是否能找到一个行的集合，使得集合中每一列都恰好包含一个1
从上面可以看到%in%这个操作符只返回逻辑向量TRUE或者FALSE，而且返回值应该与%in%这个操作符前面的向量长度相等。也就是说它相当于遍历了C里面的一个个元素，判断它们是否在B中出现过，然后返回是或者否即可。
http://www.cnblogs.com/wangyuyu/p/3786236.html
注：数据库里的数据顺序是按照创建时间存储并排序的，对应List的元素索引从小到大，即索引值越大，这条数据的创建时间越晚，与数据库里的顺序是对应的。 （默认排序，即ORDER BY CREATE_TIME ASC）
Vector向量----一维 matrix矩阵----二维，只允许一种数据类型 data.frame数据框----二维，每列只允许一种数据类型 list列表----可装万物 图片 数据框来源： 图片 内置数据框 x=iris volcano View(volcano) ##表格视图 > class(volcano) ##数据框中包括哪些数据类型 [1] "matrix" "array" heatmap(volcano) ##热图 > letters [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f
到目前为止，我们主要关注使用 NumPy 访问和操作数组数据的工具。本节介绍与 NumPy 数组中的值的排序相关的算法。
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