根据得到的索引在输入中取值#[1,1],[4,3] c = torch.gather(a,0,torch.LongTensor([[0,0],[1,0]]))#1....=0（列） 则取B中元素的列号，如：b(0,1)的1 b(0,1)=0，所以C中的c(0,1)=输入的(0,1)处元素2 如果dim=1（行） 则取B中元素的列号，如：b(0,1)的0 b(0,1)=0...，所以C中的c(0,1)=输入的(0,0)处元素1 总结如下：输出 元素 在 输入张量 中的位置为：输出元素位置取决于同位置的index元素 dim=1时，取同位置的index元素的行号做行号，...该位置处index元素做列号 dim=0时，取同位置的index元素的列号做列号，该位置处index元素做行号。...最后根据得到的索引在输入中取值 index类型必须为LongTensor gather最终的输出变量与index同形。
虽然R中存在许多基本的数据处理函数，但它们至今仍有一点混乱，并且缺乏一致的编码和容易地将流一起的能力。这导致很难记忆和操作。因此我们需要更有效的代码、更容易记住语法和易于阅读的语法。...]将多列数据合并为一列 install.packages("tidyr") library(tidyr) 管道函数%>%运算符将值或表达式的结果转发到下一个函数表达式中。...当执行多个函数时，它的优势就变得显而易见。...而这四个季度（四个变量）可以用 一个变量来表示，我们可以在一个列变量中来表示季度。...很多时候，一个列变量将包含多个变量，我们可以在每种情况下，我们的目标可能是在变量字符串中分隔字符。这可以使用separate（）函数来实现，该函数将单个字符列分割为多个列。
在 R 编程语言中，使用 table() 函数可以创建列联表（contingency table），也称为频数表或交叉表。列联表用于显示两个或多个分类变量之间的关系，它显示了每个组合的计数（频数）。...在列联表中，行代表一个变量的水平（类别），列代表另一个变量的水平（类别），交叉点的值表示两个变量对应水平的组合出现的次数。...我们做单细胞转录组数据分析的时候尤其是喜欢使用这个函数，比如我们的多个样品整合后细分到亚群，然后在R的gplots包的balloonplot函数对table后的列联表的可视化效果如下所示： R的gplots...包的balloonplot函数对table后的列联表的可视化效果 从上面的列联表可以看到06的这个样品其实是有点惨淡，它整体就细胞数量偏少。...Cell Type') plt.title('Cross-tabulation of Cell Type and Orig Ident') plt.show() 可以看到，效果如下所示： Python的列联表
tidyr方便了收集与分割两个常见的操作 gather()收集是将列名换成新变量，将宽表变成长表，spread()是实现相反过程的函数。...用法是：gather(data,key,value，-religion),分别是数据框，要转换成分类的列名,单元值的列名和清除收集的变量 使用seperate()分割联合变量 分割是指将一个实际由两个变量组成的变量分割成两个独立列...正则表达式 R与stringr分别使用grepl()和str_detect()来进行，我比较喜欢基础R的，不知你喜欢安装包还是用基本的。...列改名 rename()，使用反引号‘`’包裹，允许R使用不规范的列名。...数据库与dplyr 必须使用src_*()函数创建一个数据源。# 使用data.table()处理数据 是dplyr的替代，两个哪个好存在争议，最好学一个一直坚持下去。
R-tidyr主要有以下几大功能： gather—宽数据转为长数据； spread—长数据转为宽数据； unit—多列合并为一列； separate—将一列分离为多列 unit和separate可参考Tidyverse...二 宽数据转为长数据 使用gather函数：gather(data, key, value, … , na.rm = FALSE, convert = FALSE) 其中 data：为待转换的宽数据 key...：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value ......2)gather 在 mpg:am之间的所有列 mtcars_long3 % rownames_to_column("car_ID") %>% gather(...这实际将原来gather后的结果还原为gather前, 结果与mtcars一样，只是各列的相互位置稍有调整。 参考资料： Working_in_the_Tidyverse
特别是，函数 garchFit() 用于从数据中估计 GARCH 模型。但是，当我们尝试在我们的检验中使用此函数时，我们得到了明显病态的数值（我们已经完成了模拟研究以了解预期的行为）。...(在编写此文档时，不会评估以下代码块。我已将结果保存在 Rda 文件中。对于涉及并行计算的每个代码块都是如此。我在犹他大学数学系的超级计算机上执行了这些计算，在这里保存结果。)...我在本文中强调的问题让我更加意识到选择在优化方法中的重要性。我最初的目标是编写一个函数，用于根据 GARCH 模型中的结构性变化执行统计检验。...这是一个我自认知之甚少的主题，如果 R 社区中的某个人已经观察到了这种行为并且知道如何解决它，我希望他们会在评论或电子邮件中告诉我。...回到 GARCH 模型参数估计的话题，我猜测β的不稳定性可能来自以下原因： GARCH 序列的统计性质对 α 和 β敏感，特别是 β； ω、α、β以及长期方差之间存在一个硬性的等式约束，但是在优化计算中没有体现出这种等式约束
在基础包中， merge 及 bind 可以帮助我们连接表格。...x所有的在y中存在的记录。...semi_join(x = test1, y = test2, by = 'name') 反连接与半连接相反，返回的是x中所有的在y中不存在的记录。...anti_join(x = test2, y = test1, by = 'name') 易错点 处理“宽长”型数据框时（gather处理生成的），该数据库需要存在某个“索引列”，可以保证其对应唯一的某行内容的信息...（或通过group_by与mutate 自行添加索引） 进行separate 时，要注意特殊符号的用法，其可能存在正则用法，需要进行转义。 如果分隔出的结果存在0的话，会自动识别为NA。
其实这个系列算是我对于之前学习的R语言系列的一个总结，再加上刚好最近入门Python，这样在总结R语言的同时，对比R语言与Pyhton在数据处理中常用解决方案的差异，每一个小节只讲一个小知识点，但是这些知识点都是日常数据处理与清洗过程中非常高频的需求...在tidyr包中的gather也可以非常快捷的完成宽转长的任务： data1gather( data=mydata, #待转换的数据集名称 key="...除此之外，tidyr包中的spread函数在解决数据长转宽方面也是很好的一个选择。...Python中我只讲两个函数： melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名的melt函数来对数据进行塑型...奇怪的是我好像没有在pandas中找到对应melt的数据长转宽函数（R语言中都是成对出现的）。
它需要比这更复杂，但作为一个基本的例子，我们可以告诉R用该字段的中值替换我们字段中的所有异常值。这将把所有东西都放在一起并消除异常偏见。 缺少值 在R中检查不完整的数据并对该字段执行和操作非常简单。...tidyr包 tidyr包旨在整理您的数据。它的工作原理是识别数据集中的变量，并使用提供的工具将它们移动到具有三个主要功能的列或gather（），separate（）和spread（）。...gather（）函数采用多列并将它们收集到键值对中。举个例子，假设您有考试成绩数据。...这个函数允许你在R studio中编写SQL代码来选择你的数据元素 Janitor包 该软件包能够通过多个列查找重复项，并轻松地从您的数据框中创建友好列。...它甚至还有一个get_dupes（）函数，用于在多行数据中查找重复值。如果您希望以更高级的方式重复数据删除，例如，查找不同的组合或使用模糊逻辑，您可能需要查看重复数据删除工具。
本期作者：徐瑞龙 未经授权，严禁转载 本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》 在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中，Curtis Miller 讨论了 fGarch...rugarch 包的使用 rugarch 包中负责估计 GARCH 模型参数的最主要函数是 ugarchfit，不过在调用该函数值前要用函数 ugarchspec 创建一个特殊对象，用来固定 GARCH.... ~ parameter) print(ggp10k + ggtitle("solnp Optimization")) 相较于 β，ω 和 α 的估计值更加稳定，这一节论和之前文章中的结论大体一致，...结论 在一般大小样本量的情况下，rugarch 和 fGarch 的表现都不好，即使改变函数的最优化算法（相关代码未贴出）也于事无补。...不过当样本量极端大时，rugarch 的稳定性大幅改善，这似乎印证了机器学习中的一个常见观点，即大样本 + 简单算法胜过小样本 + 复杂算法。
网盘下载的R是4.1版本，直接点击安装就可以了吗，会和3.6版本冲突吗？ 可以多个有版本，但会存在R包冲突的问题。一般是可以升级的 Q3：能否不卸载3.6，直接装4.1，成为两个独立的R？...没关系，这个正常的哦 Q9：还想问一下，tidyr是不是有更新，gather函数被pivot_longer函数替换了。...我看小洁老师CSDN的帖子https://blog.csdn.net/weixin_42960896/article/details/115047967里面cheatsheet截图有gather函数，我新下载的...不用把一个R包里所有函数都学一遍 Q10：老师我这样提取怎么会找不到列呀？ 是因为你取子集的方式有问题。中括号里不加逗号，是取列。...但是你的代码是取行的，只需要在把你的代码放在[ ,]这个逗号左边就没问题了 Q11：老师，在开始的R包安装教程中，复制了写的代码，结果发现安装不了GSEABase，GSVA和clusterProfiler
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R，当然，这本书非常不错，我也是通过这本书开始接触的R。...管道函数 %>% 在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，它的功能和Linux上的管道符“|”类似，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读！...（对数据分组） 1. filter 只选取Species列中，值为virginica的数据 （这里也是用到了管道符，将filter函数作用于iris数据） ?...tidyr包 tidyr的两个主要函数是 gather() 和 spread() 。...当然，入门之后如果使用者在未来需要使用R完成更细腻的分析时，再分配较充足的时间学习base R。
在Python 3.x中，内置函数print()用来实现格式化输出，各参数含义请参考本文末尾的相关阅读。本文重点介绍print()函数的end参数以及转义字符'\r'的妙用。...本文末尾的相关阅读中已经提到，end参数用来确定print()函数在输出全部内容之后以什么结束，默认是转义字符'\n'，也就是换行符，在使用时可以根据需要修改这个参数的值，例如： ?...那么，如果把end参数设置为回车符'\r'，会是什么样的效果呢？...下面的代码 from time import sleep for i in range(1000): print(i, end='\r') sleep(0.01) 运行效果如下面的视频所示：...鸣谢：感谢热心读者LOVE ANGEL（QQ昵称）提供这个用法，之前我还真没想到。
Q: 深度学习中激活函数在不连续可导时的导数怎么处理呢？ A: 激活函数不要求处处连续可导，在不连续可导处定义好该处的导数即可。 sigmoid函数是处处连续可导的。其他如ReLU，在0处不连续可导。...实际上激活函数用ReLU的情况很多。...---- 以caffe中的ReLU为例 在caffe中，给定输入x, ReLU层可以表述为： f(x) = x, if x>0; f(x) = negative_slope * x, if x 中bottom_data(即输入x)=0时，导数为negative_slope。...[relu_layer.cpp] ---- 常见激活函数和导数 不连续可导处的导数值取derivative(x+)还是derivative(x-)，不同框架如pytorch, caffe, tensorflow
先看一下使用Delphi开发DLL时如何使用MAIN函数， 通常情况下并不会使用到DLL的MAIN函数，因为delphi的框架已经把Main函数隐藏起来 而工程函数的 begin end 默认就是MAIN...以上都是题外话，本文主要说明在DLL入口函数里面创建和退出线程为什么卡死和如何解决的问题。...1）在 DLL_PROCESS_ATTACH 事件中 创建线程 出现卡死的问题 通常情况下在这事件中仅仅是创建并唤醒线程，是不会卡死的，但如果同时有等待线程正式执行的代码，则会卡死，因为在该事件中...实际上如果是通过LoadLibrary加载DLL，则会在LoadLibrary结束前后的某一时刻正式执行）。...解决办法同样是避免在 DLL_PROCESS_DETACH事件中结束线程，那么我们可以在该事件中，创建并唤醒另外一个线程，在该新的线程里，结束需要结束的线程，并在完成后结束自身即可。
我们先来定义一个类，People： class People(object): def walk(self): print('walk') 现在，我实例化这个类，并调用它的 play...方法，由于这个方法不存在，所以现在必定导致报错，如下图所示。...那么，是否能够有一种更加友好的提示方式，告诉调用者，你调用的这个参数不存在？...object): def __getattr__(self, key): def not_find(*args, **kwargs): print(f'你调用的方法...：{key}不存在！
这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。...2.11 处理关系数据 参见：中的join 函数介绍部分 2.12 数据框的列拆分与合并 参见：34....R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0） 其他函数 slice dplyr 包的函数 slice(.data, ...) 可以用来选择指定序号的行子集，正的序号表示保留，负的序号表示排除。...nest 和 unnest 函数，可以将子数据框保存在 tibble 中，可以将保存在 tibble 中的子数据框合并为一个大数据 框。...实际上，tibble 允许存在数据类型是列表 (list) 的列，子数据框就是以列表数据类型保存在 tibble 的一列中的。
《R 数据科学》电子书：https://r4ds.had.co.nz/ tidyverse 包重构了 R 语言处理数据的语法，比默认的 R 函数更加方便，相当于一套新的语法，使用起来更加方便...，类似于 Excel 中的数据透视功能 pivot。...tidyr 之前的版本主要包含以下几个重要函数： gather：宽数据变成长数据； spread：长数据变成宽数据； unite：将多列按指定分隔符合并为一列...目前最新的版本中主要提供 pivot_longer，pivot_wider 等函数。...稀疏矩阵与稠密矩阵 在矩阵中，若数值为 0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非 0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非 0 元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵
p=6400 众所周知，调整一个或多个基线协变量可以增加随机对照试验中的统计功效。...调整分析未被更广泛使用的一个原因可能是因为研究人员可能担心如果基线协变量的影响在结果的回归模型中没有正确建模，结果可能会有偏差。 建立 我们假设我们有关于受试者的双臂试验的数据。...我们让表示受试者是否被随机分配到新治疗组或标准治疗组的二元指标。在一些情况下，基线协变量可以是在随访时测量的相同变量（例如血压）的测量值。...错误指定的可靠性 我们现在提出这样一个问题：普通最小二乘估计是否是无偏的，即使假设的线性回归模型未必正确指定？答案是肯定的 。...但是，如果我们能够正确指定基线协变量的影响，我们也会看到更大的效率增益。
/ 03 — %>%：管道函数 ——将左侧的值应用到右侧数据data位置 管道函数在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读...例如：x %>% f(y) 等价于 f(x,y) Rstudio中快捷键： ctrl+shift+m 以R中自带的iris（鸢尾花数据集）为例： > head(iris,n=3) Sepal.Length...的两个主要函数是 gather()和 spread()。...tidyr包的下述四个函数用法 5.1 宽数据转为长数据：gather （excel透视表反向操作） 5.2 长数据转为宽数据：spread （excel透视表功能） 5.3 多列合并为一列：unit...= FALSE) #data：需要被转换的宽形表 #key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm
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