Creating data frames data_frame Joining merging tables left_join right_join inner_join full_join semi_join anti_join...3, dep_delay) %>% arrange(desc(dep_delay)) # unique rows can be identified using unique() from base R...It only recycles length 1 input....match "b" anti_join(a, b) # sometimes matching variables don't have identical names b % rename...columns and fewer rows options(dplyr.width = Inf, dplyr.print_min = 6) # reset options (or just close R)
本章中的很多概念都和SQL中的相似，只是在dplyr中的表达形式略微不同。一般来说，dplyr 要比 SQL 更容易使用。...anti_join(x,y)：丢弃x表中与y表中的观测相匹配的所有观测。 ? 集合操作 集合操作都是作用于整行的，比较的是每个变量的值。集合操作需要x和y具有相同的变量，并将观测按照集合来处理。
-r List swap files and exit -r (with file name) Recover crashed session -L Same as -r...-r List swap files and exit -r (with file name) Recover crashed session -L...L）光标上移k光标下移j光标移动到下一个单词w光标移动到上一个单词b移动游标到第n行nG移动游标到第一行gg移动游标到最后一行G快速回到上一次光标所在位置Ctrl+o删除当前字符x删除前一个字符X删除整行...3行）粘贴至光标后（下）p粘贴至光标前（上）P剪切dd交换上下行ddp替换整行，即删除游标所在行并进入插入模式cc撤销一次或n次操作u{n}撤销当前行的所有修改U恢复撤销操作Ctrl+r整行将向右缩进>...>整行将向左退回<<若档案没有更动，则不储存离开，若档案已经被更动过，则储存后离开ZZ「实验步骤」1、首先我们创建一个文本文件：春望.txt2、使用vim 春望.txt回车后就进入了命令行模式。
安装和加载R包 1、镜像设置 options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) options(BioC_mirror...表匹配的x表所有记录 > semi_join(test1, test2, by = 'x') # 其中 x = test1, y = test2 x z 1 b A 2 e B 3 f C 5、anti_join...#反连接 # 返回无法与y表匹配的x表的所记录 > anti_join(test2, test1, by = 'x') # 其中 x = test2, y = test1 x y 1 a...1 2 c 3 3 d 4 6、简单合并 cbind()函数和rbind()函数与bind_rows()函数和bind_cols()函数作用相似 注意，bind_rows()函数需要两个表格列数相同，
全文并非是对数据整理的实操整理,主要整理在数据整理/清洗中常用的R包介绍 library(tidyr) library(dplyr) library(stringr) library(tibble) 1...require(g,character.only = T)) install.packages(g,ask = F,update = F) } 4.隐式循环 4.1 apply()族函数 4.1.1...col = iris[,5]) } par(mfrow = c(2,2)) apply(iris[,1:4], 2, jimmy) 4.2 lapply(list, FUN, …)函数--参数与自定义函数相似...require(g,character.only = T)) install.packages(g,ask = F,update = F) } lapply(pks, qa) 5.两个data.frame...name") #右连接 full_join(test1,test2,by="name") #全连接 semi_join(test1,test2,by="name") #半连接 基本不用 近似于 %in% anti_join
本节课涉及到的R包主要有三个：stringr、dplyr、tidyr 课前准备工作： options("repos" = c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...(x," ") str_remove_all(x," ") 专题2 玩转数据框★★★ 1. arrange() 数据框排序 -（1）arrange(test, Sepal.Length)默认按照某列对整行进行排序...TRUE or FALSE），不可以是多个逻辑值组成的向量； -（2）当逻辑值为TRUE时执行大括号内的代码，如果为FALSE就不执行； -（3）如果要执行的代码只有一行可以不加大于号； -（4）实例：安装R包的满分操作...require(g,character.only = T)) #表示a是变量名，代表包 install.packages(g,ask = F,update = F) #避免被一个需要更新的包卡住后面的代码...require(g,character.only = T)) install.packages(g,ask = F,update = F) } lapply(pks, qa) 专题6 两个数据框的连接
它和情感分析(sentiment analysis)有相似之处。都是通过对内容的自动化分析，来获得结果。...R 到这个网址下载R基础安装包。你会看到R的下载位置有很多。 ? 我建议你选择中国的镜像，这样连接速度更快。清华大学的镜像就不错。 ? 请根据你的操作系统平台选择其中对应的版本下载。...这里使用的语句是anti_join，就可以把停用词先去除，再进行情绪词表连接。 我们看看停用词去除后，正向情感词汇的高频词有没有变化。...tidy_script %>% anti_join(stop_words) %>% inner_join(get_sentiments("nrc")) %>% filter(sentiment...tidy_script %>% anti_join(custom_stop_words) %>% inner_join(get_sentiments("nrc")) %>% filter(sentiment
The operations that are allowed on the stream and how these are performed are defined by the mode parameter...方法一，也是使用最多的方法： int readFile(char* pfile) { FILE* pFile = fopen(pfile, “r”); if (NULL == pFile) return...buf); } fclose(pFile); return 0; } 方法一中，是设定一个buf为1024个字节，向这个buf填入内容，然后打印，当一行中的数据超过了1024个字节的时候，会分多次将整行内容读取...为了解决这个问题，本文提出了动态分配空间来储存整行数据到malloc的空间中，然后进行查找、对比和打印。...代码如下： int readFile(char* pfile) { FILE* pFile = fopen(pfile, “r”); if (NULL == pFile) return -1; char
., 2002）：马尔科夫决策过程，用四元组R>（S: 状态, A: 动作, P: 转移概率, R: 奖励函数）刻画序列信息，通过状态转移概率的计算点击下一个动作：即点击 item 的概率...• How： 模型（GRU4REC）架构 模型输入：session 中的点击序列， ?..., 1 ≤ r 相似度被定义为 session 向量之间的余弦相似度； BPR-MF：一种矩阵分解法，新会话的特征向量为其内的 item 的特征向量的平均，把它作为用户特征向量。...Baseline architectures: ID only, Feature only, Concatenated input 2. p-RNN architectures: Parallel,
学习了dir，math模块，import加载模块，有跟Linux相似的地方。...(most recent call last): File "", line 1, in print (a+b) TypeError: can only...字符串里面的内容没有含义 >>> d="c:\news" >>> print (d) c: ews >>> d=r"c:\news" >>> print(d) c:\news >>> e="c:\\news...age=input("How old are you?")...Zoe How old are you?31 Your name is Zoe And you are 31 years old.
本篇详细说明merge的应用，join 和concatenate的拼接方法的与之相似。...right_index: 与left_index功能相似。 how: One of ‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’. 默认inner。...，则为left_only。...’ frame left_only Merge key only in ‘right’ frame right_only Merge key in both frames df1 = pd.DataFrame...both 2 2.0 NaN 2.0 right_only 3 2.0 NaN 2.0 right_only 5、以index
feature ranking : select the best features for building better predictive models -understand how...data are related from the result Disadvantages: can only find linear relation -understand the meaning...= perfect positive linear correlation -1 = perfect negative linear correlation 0 = no correlation l r...Example Degree 0.5 = large 0.3 ~ 0.5 = moderate 0.1 ~ 0.3 = small < 0.1 = trivial Scale invariant: r(...x,y) = r(x, Ky) Location invariant: r(x,y) = r(x, K+y) Can only detect linear relationship: y = a × x
right_index: 与left_index功能相似。 how: One of ‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’. 默认inner。..._merge是分类类型，并且对于其合并键仅出现在“左”DataFrame中的观察值，取得值为left_only，对于其合并键仅出现在“右”DataFrame中的观察值为right_only，并且如果在两者中都找到观察点的合并键...，则为left_only。...='inner') print(vlookup_data) vlookup_data=pd.merge(df1,df2,how='inner') 如果是用 how=’inner’，是取交集 则可以看到...【2019010 鸠摩智】与【2019011 丁春秋】两个数据丢失了 vlookup_data=pd.merge(df1,df2,how='outer') 如果是用how=’outer’是取并集
可视模式(Visual mode) 这个模式与普通模式比较相似。但是移动命令会扩大高亮的文本区域。高亮区域可以是字符、行或者是一块文本。当执行一个非移动命令时，命令会被执行到这块高亮的区域上。...选择模式(Select mode) 这个模式和无模式编辑器的行为比较相似（Windows标准文本控件的方式）。...Ex模式(Ex mode) 这和命令行模式比较相似，在使用:visual命令离开Ex模式前，可以一次执行多条命令。... 将游标所在字母替换为指定字母 R 连续替换，直到按下Esc cc 替换整行，即删除游标所在行（将进入插入模式） cw 替换一个单词，即删除一个单词（将进入插入模式） C 替换游标以后至行末...3.3.3、快速缩进与文本调整 以下是常用的缩进和文本调整方式： 命令 说明 整行向左回退 >> 整行将向右缩进（非常好用） :set shiftwidth?
Using your browser to access a web application exposed only to a private network....Any public-facing server with an SSH daemon on it can be used as such a gateway: ssh -R [remote_addr:...private) network your laptop has the access to to the outside world through the ingress gateway: ssh -R...Remote port forwarding (ssh -R) implies it's the sshd server that starts listening on an extra port....The mnemonics are "ssh -L local:remote" and "ssh -R remote:local" and it's always the left-hand side
Padding、Align等)组合成的Widget,所以它的功能可以说集众家之特性 Positioned 它是Stack布局内进行定位的Widget,与CSS中 position:absolute; 相似...Positioned 中 Container的Color为yellow，但在界面上并没有显示相应的界面，因为这时候的Container就如HTML中块级元素占满整行但没有高度，点击按钮 Get Sizes...试试给Container加边距 margin: EdgeInsets.only(bottom: 50.0,right: 10.0) print I/flutter (27566): SIZE of Red...: Size(213.0, 100.0) I/flutter (27566): POSITION of Red: Offset(0.0, 492.0) // padding: EdgeInsets.only
A detailed analysis of how DeepSeek R1's inference mechanism works in production, and how it differs...Deployment Phase: Does R1 implicitly generate multiple paths during inference but only display one?...If so, how does this mechanism compare to traditional ensemble methods?3....Comparison with AlphaGo's MCTS: How does R1's mechanism fundamentally differ from Monte Carlo Tree Search...DeepSeek_R1 paper
He thinks a number is lucky only if the number satisfy the following conditions: 1....The number only consists of digit 4 and 8. 2. The number multiples 48....One day, the math teacher gives Isun a problem: Given L and R(1 R how many...(i.e. how many x satisfy L R, x is a lucky number). 输入 Multiple test cases....For each test case, there is only one line consist two numbers L and R.
Previously, people didn't understand how reasoning models worked, only knowing that vast amounts of process...How do you view this?...Before R1, only OpenAI's O1 existed as a reasoning model, seemingly unreachably advanced, with would-be-followers...unsure how to follow....However, R1 not only reproduced O1's capabilities but did so with greater transparency and clarity.
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