要查看一组文件的文件权限，请使用： ls -lha 在输出的第一列中，有10个字符表示权限位。要了解它们之所以被称为权限位的原因，请参阅下面的八进制表示法部分。...16:23 roster.py lrwxrwxrwx 2 user group 4.0K 2009-08-13 10:16 team.docs 理解本专栏含义的一种方法是将这些位分成组。...最后，a+x将执行权限添加到所有类。该值也可以为+x。如果未指定类，则权限将被添加到所有类或者从所有类移除。 在该表示法中，文件的所有者被称为user（例如u+x）。...chmod 750 ~/group-project.txt 该文件的权限是- rwx r-x ---。 忽略第一个比特，每个被-占用的比特可以被替换为0而r，w或x表示为1。...因此，750表示当前用户可以在组和其他人无法写入时进行读取，写入和执行。 744，这是一个典型的默认权限，允许所有者读取，写入和执行，以及组和所有用户读取。
—制作打钩的方框— 方法：在单元格内输入“R”→设置字体为Wingdings2（设置好字体可以试试其他的字母，会出来各种好玩的形状哦）。...—快速选中一列/行数据— 方法：选中2行以上，同时按“Ctrl+Shift+↓”即可。 对于较少的数据可以选中，然后随着鼠标一点一点往下拉，但是一旦数据量较大，传统的方式十分不便捷。...—批量去除数字上方的“绿色小三角”— 方法：选中该列中带有绿色小三角的任意单元格，鼠标向下拖动，然后点击该列的右侧，记住一定要右侧，选择“转换为数字”即可。...在使用VLOOKUP函数时，若是数字带有绿色小三角容易出现“#N/A”的现象，所以使用函数前最好均“转换为数字”。...—用斜线分割单个单元格— 方法：选中对象→插入形状（直线）→ALT+鼠标，快速定位单元格边角（自动识别）。 以前三分单元格中的两条线都是一点一点凑上去的，有没有？
，可以唯一的确定表中的一个元组，他可以由一个属性组成，也可以由多个属性共同构成； 候选码：某一属性组的值能唯一地标识一个元组，而其子集不能的属性组 主码：若一个关系有多个候选码，则选定一个作为主码...6.2 掌握E-R建模和绘制E-R图的方法 6.3 “数据库逻辑结构设计阶段”的任务 6.4 掌握将E-R模型转换为关系模型的规则和方法 （1）每个实体类型转换成一个关系模式。...（2）实体之间的联系转换，根据不同的情况进行不同的处理：一个 1：1 的联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与任意一端的关系模式合并;一个 1：n 的联系可转换为一个独立的关系模式，也可以与 n 端实体对应的关系模式合并...图书编号是指图书馆中的每一本书，有一个全馆唯一的编号。假定一个作者可以撰写多本图书，但是一个图书只能属于一个作者。一个读者可以借多本图书，一本书也可以先后在不同时刻被多个读者借阅。...1) 该研究所由多个研究部门组成，每个员工属于某一个研究部门； 2) 该研究所有若干研究项目，每个项目由且仅由一个部门负责； 3) 每个员工可参与多个研究项目（注：可参与不由员工所属部门负责的项目）
客观存在并可相互区别的事物 属性：实体所具有的某一特性 码：唯一标识实体的属性集称为关键字又叫码（关键字可包含一个或多个属性） 候选码：若关系中某一属性组的值能唯一标识一个元组，则称该属性组为候选码...最经常查询的表上建立聚簇索引来提高查询效率，一个基本表上最多建立一个聚簇索引，经常更新的表上，不宜建立聚簇索引 聚簇索引：索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致的索引组织 索引的作用： （1）可以在一个基本表上创建多个索引...），然后在基本表的基础上建立视图，形成数据的外模式 （3）在物理结构阶段，进行物理存储安排，建立索引，形成数据库的内模式 9.将ER图转换为关系模式时规则，如何处理实体型间的联系 （1）一个1：1的联系可以转换为一个独立的关系模式...所以… 14.数据转储的意义 数据转储是数据库恢复中采用的技术，即DBA定期的将数据库复制到磁带或另一个磁盘上保存起来的过程，当数据库遭到破坏的时候可以将后备副本重新装入，将数据恢复到转储时的状态。...用什么方法可以避免各种数据不一致的情况？
此外，R语言内置了多种统计分析方法，并提供了强大的图形绘制功能。更重要的是，R语言本身是一种灵活的编程语言，允许用户自由进行数据操作、控制输入输出以及编写自定义函数，以应对各种复杂的数据分析任务。...此外，掌握R语言的数据分析方法和模型原理，用户可以轻松过渡到其他大数据处理工具，做到无缝衔接。 三、R基本数据对象 （一）向量 向量是R语言中最基础的数据结构，是一个一维的有序元素序列。...使用 array() 函数可以创建数组，该函数接受一个向量作为数据，并通过dim参数指定数组的维度大小。例如，可以创建一个包含多个矩阵的三维数组，数组中的所有元素类型必须相同。...在统计分析和可视化过程中，因子是非常重要的工具，确保分类变量在模型构建、假设检验（如卡方检验）以及各种回归分析和方差分析中得到正确处理。...4.拼接字符串： paste()函数 可以将多个数据项拼接为一个字符串。
在RNAseq数据中，raw reads count一般是指mapped到基因外显子区域的reads数目。...FPKM方法与RPKM类似，主要针对双末端RNA-seq实验的转录本定量。在双末端RNA-seq实验中，有左右两个对应的read来自相同的DNA片段。...TPM 值考虑了基因的长度和测序深度，通过将每个基因的 Counts 值除以其长度，并进行适当的归一化，将基因的表达量转换为每百万转录本数，以便进行样本间的比较和分析。...5.数据之间的转换 这里以一个案例来讲解，因为涉及到的基因的长度，所以需要有每个基因的长度信息。对于有参考基因组的物种来说，可以从参考基因组的gtf文件中获取。...,该数据来自TCGA数据库，TCGA数据库里面可以直接获取TPM的数据，这里我们自己用count转换后和下载的数据进行比较，看看转换有没有差异。
Retina屏幕的mac，可以在jupyter notebook中，使用下面一行代码有效提高图像画质 %config InlineBackend.figure_format = 'retina' # 解决...# 用均值替换所有空值（均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 ） s.astype(float) # 将系列的数据类型转换为float s.replace...# 创建一个数据透视表组通过 col1 ，并计算平均值的 col2 和 col3 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 在所有列中找到每个唯一col1 组的平均值...how'可以是一个 'left'， 'right'， 'outer'， 'inner' 数据统计 df.describe() # 数值列的摘要统计信息 df.mean() #...(":","-") 12.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用；- 先不要管下面这个案例有没有用，你只需要知道，使用正则做数据清洗多好用
用“&”合并单元格 在Excel中，“&”指将两个或两个以上的文本合并。 ? 2. 快速求和？用 “Alt + =” 在Excel里，求和应该是最常用到的函数之一了。...只需要按下快捷键“alt”和“=”就可以求出一列数字或是一行数字之和。 ? 3. 双击格式刷 只要双击格式刷，就可以把同一个格式“刷”给多个单元格。 ? 再告诉你，双击格式化刷office都好使哦！...制作打钩的方框 ? 方法：在单元格内输入“R”→设置字体为Wingdings2（设置好字体可以试试其他的字母，会出来各种好玩的形状哦）。 5. 快速选中一列/一行数据 ?...批量去除数字上方的“绿色小三角” ? 方法：选中该列中带有绿色小三角的任意单元格，鼠标向下拖动，然后点击该列的右侧，记住一定要右侧，选择“转换为数字”即可。...方法：选中对象→插入形状（直线）→ALT+鼠标，快速定位单元格边角（自动识别）。 以前三分单元格中的两条线都是一点一点凑上去的，有没有？ 9. 带有合并单元格的排序 ?
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中，这个任务包括两个步骤：首先选择一种数据结构来存储数据，然后将数据输入或者导入这个数据结构中。...下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。 R 的数据结构 在大多数情况下，结构化的数据是一个由很多行和很多列组成的数据集。在 R 中，这种数据集被称为数据框。...因子的属性可以使用函数 levels( ) 查看： levels(sex.f) # 'Male''Female' 改变因子水平的排列顺序 → 改变参考组 在统计模型中，对于因子型变量，R 会将其第一个水平当作参考组...常见的矩阵运算都可以在R 中实现，如矩阵加法、矩阵乘法、求逆矩阵、矩阵转置、求方阵的行列式、求方阵的特征值和特征向量等。...在进行数据分析时，分析者需要对数据的类型熟稔于心，因为数据分析方法的选择与数据的类型是有密切联系的。R 提供了一系列用于判断某个对象的数据类型的函数，还提供了将某种数据类型转换为另一种数据类型的函数。
标签：Python与Excel, pandas 在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。...将文本转换为datetime类型的另一种方法是使用以下命令： df['Transaction Date'] =pd.to_datetime(df['Transaction Date']) 下面的快速检查显示有...Pandas groupby：拆分-应用-合并的过程 本质上，groupby指的是涉及以下一个或多个步骤的流程： Split拆分：将数据拆分为组 Apply应用：将操作单独应用于每个组（从拆分步骤开始）...GroupBy对象包含一组元组（每组一个）。在元组中，第一个元素是类别名称，第二个元素是属于特定类别的子集数据。因此，这是拆分步骤。 我们也可以使用内置属性或方法访问拆分的数据集，而不是对其进行迭代。...图13 应用操作 一旦有了拆分数据集，就可以轻松地对数据子集应用操作。要计算“Fee/Interest Charge”组的总开支，可以简单地将“Debit”列相加。
:( 必须记住，矩阵乘法有自己的操作符@。 :) 您可以将一维数组视为行向量或列向量。A @ v将v视为列向量，而v @ A将v视为行向量。这可以节省您的很多转置输入。...:( 您必须记住，矩阵乘法有自己的运算符@。 :) 您可以将一维数组视为行向量或列向量。A @ v将v视为列向量，而v @ A将v视为行向量。这样可以避免您输入许多转置。...广义上来说，用于与 NumPy 互操作的特性分为三组： 将外部对象转换为 ndarray 的方法； 将执行延迟从 NumPy 函数转移到另一个数组库的方法； 使用 NumPy 函数并返回外部对象实例的方法...在不转换的情况下操作外部对象 NumPy API 定义的第二组方法允许我们将执行从 NumPy 函数延迟到另一个数组库。 考虑以下函数。...在不转换的情况下操作外部对象 NumPy API 定义的第二组方法允许我们将一个 NumPy 函数的执行延迟到另一个数组库。 考虑以下函数。
(2)一个1:n联系可以转换为一个独立的关系模式， 也可以与n端对应的关系模式合并。 转换为一个独立的关系模式； 与n端对应的关系模式合并。 (3) 一个m:n联系转换为一个关系模式。...对哪些属性列建立索引 对哪些属性列建立组合索引 对哪些索引要设计为唯一索引 选择索引存取方法的一般规则 如果一个(或一组)属性经常在查询条件中出现，则考虑在 这个(或这组)属性上建立索引(或组合索引)...设计候选聚簇 对经常在一起进行连接操作的关系可以建立聚簇 如果一个关系的一组属性经常出现在相等比较条件中，则 该单个关系可建立聚簇 如果一个关系的一个(或一组)属性上的值重复率很高，则 此单个关系可建立聚簇...太少了，聚簇的效果不明显 优化聚簇设计 从聚簇中删除经常进行全表扫描的关系； 从聚簇中删除更新操作远多于连接操作的关系； 不同的聚簇中可能包含相同的关系，一个关系可以 在某一个聚簇中，但不能同时加入多个聚簇...从这多个聚簇方案(包括不建立聚簇)中选择一个较优的，即 在这个聚簇上运行各种事务的总代价最小 3.HASH存取方法的选择 选择HASH存取方法的规则 当一个关系满足下列两个条件时，可以选择HASH
数据预处理 1）标准化：将样本处理为每列均值为0、标准差为1 2）范围缩放：将每列最小值转换为0，最大值转换为1 3）归一化：将数据转换为0~1之间的百分比（按行） 4）二值化：将数据转换为0/1两个值...5）独热编码：将数据转换为一个1和一串0 6）标签编码：字符串转换为数字 3....损失函数：交叉熵 二分类模型实现多分类：多个二分类模型 2）决策树 定义：利用"同因同果"原理，构建一个树状结构，将具有相同属性的样本划分到同一个子节点下，利用投票法实现分类，求均值实现回归 信息熵...可以作为分类器、回归器，解决线性问题；更多的神经元组成神经网络 2）神经网络：多个神经元组成的层状、有向五环结构。...，避免了梯度过大、过小的问题 softmax：用于神经网络输出层，将神经网络输出层的数值转换为一组概率 3.
Retina屏幕的mac，可以在jupyter notebook中，使用下面一行代码有效提高图像画质 %config InlineBackend.figure_format = 'retina' # 解决...# df2df df_jj2yyb['r_time'] = pd.to_datetime(df_jj2yyb['cTime']) # 新增一列根据salary将数据分为3组 bins = [0,5000...# 用均值替换所有空值（均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 ） s.astype(float) # 将系列的数据类型转换为float s.replace...# 创建一个数据透视表组通过 col1 ，并计算平均值的 col2 和 col3 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 在所有列中找到每个唯一col1 组的平均值...(":","-") 12.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用； 先不要管下面这个案例有没有用，你只需要知道，使用正则做数据清洗多好用
是时候 关注 我们一波了 到目前为止，R语言的数据操作和基础绘图部分已经讲解完毕，换句话说，大家应该已经能将数据导入R中，并运用各种函数处理数据使其成为可用的格式，然后将数据用各种基础图形展示。...使用gmodels包中的CrossTable()函数也是创建二维列联表的一种方法，示例如下图5. ?...而偏相关是指在控制一个或多个定量变量时，另外两个定量变量之间的相互关系。你可以使用 ggm包中的pcor()函数计算偏相关系数。...5、分类变量的相关性检验 列联表可以告诉你组成表格的各种变量组合的频数或比例，不过你可能还会对列联表中的变量是否相关或独立感兴趣。...图13，非参数检验示例 有没有多于两组的非参数检验方法呢，答案是肯定的，如果各组独立，则Kruskal-Wallis检验（函数kruskal.test()）将是一种实用的方法。
无论数据采用何种格式，都需要将其转换为一组待分析的数字。因此，有效地存储和修改数字数组在数据科学中至关重要。...可以指定每个维度上的大小，只要保证与原大小相同即可 ? 我们不需要指定每个维度的大小。我们可以让NumPy通过-1来求维数。 ? 10. 转置 矩阵的转置就是变换行和列。 ? 11....Vsplit 将数组垂直分割为多个子数组。 ? 我们将一个4x3的数组分成两个形状为2x3的子数组。 我们可以在分割后访问特定的子数组。 ?...连接 这与pandas的合并的功能很相似。 ? 我们可以使用重塑函数将这些数组转换为列向量，然后进行垂直连接。 ? 14. Vstack 它用于垂直堆叠数组(行在彼此之上)。 ?...我们已经讨论了NumPy的基本操作。在NumPy上有更高级的操作，但最好先理解基础操作。 感谢您的阅读。 作者 Soner Yıldırım deephub翻译组
假如a=(a1,a2)和b=(b1,b2)为两个列向量，那么点乘与叉乘的区别如下所示： 点乘可以理解为降维运算，在R中的符号位%*%，也可以使用crossprod()函数；叉乘为升维运算，在R中可以使用...在R中矩阵转置可以使用t()函数，diag(v)表示以向量v的元素为对角线元素的对角阵，当M是一个矩阵时，则diag(M)表示的是取M对角线上的元素构造向量，如下所示： 在R中，我们可以很方便的取到一个矩阵的上...upper.tri()则与之相反，取矩阵上三角部分，具体如下所示： ⑤与维数有关 在R中很容易得到一个矩阵的维数（指矩阵的行数和列数），函数dim()将返回一个矩阵的维数，此外nrow()和ncol(...通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，实现数据降维，转换后的这组变量叫主成分。...假设原始数据矩阵为A（本例中列为所研究的维度，行为样本），将每个维度标准化后矩阵为C，协方差矩阵为S，那么S=CTC，在R中方法如下所示： zdata=scale(water_quality, center
由于这只是一个警告，R将继续执行脚本或者函数中的任何后续命令，而“错误”将导致R停止。 5.3.2 字符/字符串 “character”类存储各种文本数据。...编写程序时习惯将包含多个字母的数据称为“字符串”，因此大多数作用于字符数据的R函数将数据称为“字符串”，并且通常在其名称中包含“str”或“string”。...默认情况下，rgb和hsv会在0-1中有三个值，透明度是可选的第四个值。或者，可以从许多不同的包中加载具有有用属性的预定颜色组，其中RColorBrewer是最受欢迎的颜色之一。...列表允许将不同类型和不同长度的数据存储在单个对象中。列表的每个元素可以是任何其他R对象：任何类型的数据，任何数据结构，甚至其他列表或函数。...function交互式会话，您可以获得有关与这些数据类型相关的任何R命令的更多信息 首个阿尔茨海默症单细胞转录组分析 GEO数据库的这个功能你知道吗 单细胞转录组视频在B站更新到第二单元啦！
在这里插入图片描述 智谱清言，代码不能运行： 为了在除了该字符串本身占用的空间外，只利用常数个机器字来计算其散列值，可以使用以下方法： 1.将字符串转换为字节切片（byte slice），并用一个整数变量存储其长度...2.使用一个循环遍历字节切片，对于每个字节，将其转换为以 128 为基数的数，并将其右移位（相当于除以 128），然后将结果存储在一个变量中。 3.使用除法散列法，将上述变量散列到 m 个槽中。...4.将散列后的结果转换为字节切片，并用一个整数变量存储其长度。 5.将步骤 2 中的变量和步骤 4 中的变量相加，得到最终的散列值。...为了将长度为 r 的字符串视为以 128 为基数的数，我们可以在计算散列值时先将每个字符转换为其对应的十进制数值，然后进行相加。...4.如果某个槽号在哈希表中已经存在，则将其对应的组号与新的组号进行比较，如果新的组号较小，则更新哈希表中的槽号与组号的映射关系。
在NumPy中实现矩阵分解算法，可以使用多种不同的方法。...该函数将矩阵分解为三个矩阵的乘积，即 U、Σ 和 VT 。 QR 分解是将矩阵分解为一个正交矩阵 Q 和一个上三角矩阵 R 的乘积。...Cholesky 分解适用于正定矩阵，将矩阵分解为一个下三角矩阵和其转置的乘积。NumPy 中可以使用 numpy.linalg.cholesky () 函数来实现这一分解 。...了解这一点有助于你在编写代码时充分利用NumPy的高效性能。 数据类型转换： 在处理数据时，尽量保持数据类型的一致性。例如，将所有字符串统一转换为数值类型，这样可以提高计算效率。...NumPy在图像处理中的应用非常广泛，以下是一些具体的应用案例： 转换为灰度图：通过将彩色图像的RGB三个通道合并成一个通道来实现灰度化。这可以通过简单的数组操作完成。
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