生信技能树学习之数据结构：数据框 数据框 data.frame 二维，每列只允许一种数据类型。列与列之间相同或者不同没有要求。...一、数据框来源（1）用代码新建（2）由已有数据转换或处理得到（3）读取表格文件（4）R语言内置数据 ### 打开R语言的那一刻，可以直接使用的数据。...dim(df1) [1] 4 3 #dim 维度，指数据框的行数和列数nrow(df1) [1] 4 #行的数量ncol(df1) [1] 3 #列的数量#行名rownames...的行df1[df1$change=="up" ,] gene change score1 gene1 up 52 gene2 up 3## 代码思维### 如何取数据框的最后一列...df1[,3] ## [1] 5 3 -2 -4df1[,ncol(df1)] ## [1] 5 3 -2 -4#如何取数据框除了最后一列以外的其他列
主要介绍使用pivot_longer进行长宽数据转换，这两个函数都是来自于tidyr包 问题背景 现在有一个表达矩阵，要画箱线图 但是，上面表格不满足向ggplot2画箱线图的函数传递参数的需求，要变换成数据框把所有数字变成一列传递给...首先行列转置 把原来的行名变成第一列 把原来的列名变成第二列 就变成数据框形式了。也就是把宽数据变成长数据。 代码如何实现？...先做个示例数据 # 表达矩阵 set.seed(10086) # 设置可重复随机数种子 exp = matrix(rnorm(18),ncol = 6) exp = round(exp,2) # 保留两位小数...exp library(tidyr) library(tibble) library(dplyr) dat = t(exp) %>% # 先转置 as.data.frame() %>% # 变成数据框...列名有重复 详见使用pivot_longer和pivot_wider进行长宽数据转换-CSDN博客
System.currentTimeMillis(); System.out.println(end - start); // 118 ms jedis.close(); 0x02：GEO 是 zset 数据类型的一个扩展...member 删除元素 zrange key 0 -1 表示所有 返回指定集合中所有value 0x03：hyperLogLog Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构...这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。...uuid9 uuid10 uu11 127.0.0.1:6379> PFMERGE 2016_03_06:count 2017_09_08:count # 合并 注意：本质还是字符串 ，有容错率，官方数据是
1 嵌入式系统的串口数据传输都是以字节为单位，但有些特殊的数据类型，比如浮点型float a = 231.5，在内存是如何表示的呢？...我们知道，浮点型float数据类型占用4个字节，实际上在内存当中a = 0x43678000，只是嵌入式芯片访问a时，知道a是浮点型数据，所以一次性读取4个字节，而且也按照浮点型的数据表示规定，将a转换为十进制的可读数据...如果我们从串口接收到4个字节数据{0x43，0x67，0x80，0x00}，如何把这4个字节的数据转换为float型呢？...直接令float a = 0x43678000这是不行的（不信的读者可以自行验证），这就是串口通讯当中经常遇到的问题，如果数据传输中包括了浮点型数据，在这里我们可以通过共用体或者结构体来解决。...，将数组s[4]={0x00，0x80，0x67，0x43}的首地址s[0]强制转换赋值给结构体z，最后打印输出的结果也是231.5这里我们看到原本应该是0x4367_8000的数据实际存储的时候变成了
json数据格式如下： data.json： { "configName": "英语测试作业", "promoter": "王小婷", "suggestion": "...单词量不够，多背诵一点哦" } 1：div等文本或者textarea多行文本框赋值，使用.text()的方法赋值 $("#promoter").text(data.promoter);...$("#suggestion").text(data.suggestion); 2:input框里面，使用.val()的方法赋值 $("#configName").val(data.configName...DOCTYPE HTML> jQuery数据结构渲染（3）：文本和...input/textarea框赋值 <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式，不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构，包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。...关于数据结构的使用，我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。...为方便大家理解记忆，对每种数据结构的基本操作概括为四大类： 创建数据结构 往里面添加数据 从里面查询数据 对里面的数据进行修改 这篇文章我们将介绍数据框的使用 数据框 数据框是R语言中的一种类似于表格的数据结构...而数据框的行名和列名分别对应着数据框的行和列的标识符，可以用row.names()和colnames()函数来获取和设置。 行名：数据框的每一行都有一个行名，用于标识不同的行。...# 2 Bob FALSE 21 London 删除数据框 下面示例代码展示了如何使用负数索引和subset()函数在R语言中删除数据框中的行或列，并在每个操作后注释了相应的输出结果。
这些问题都会改动线上的数据库表结构，一旦改动就会导致锁表，会使所有的写入操作一直等待，直到表锁关闭，特别是对于数据量大的热点表，添加一个字段可能会因为锁表时间过长而导致部分请求超时，这可能会对企业间接造成经济上的损失...Java 代码在这里起到辅助性作用，通过定义一个内部类来管理扩展字段的属性，方便我们了解和管理扩展字段，提高代码的可读性和可维护性，java 这种方式也是笔者总结出来的较为优雅的做法（个人观点）。...没错，这是这个解决方案的一个局限性，在 Mysql 5.7.8 以下版本，我的建议是， ext 扩展字段不要存储热点数据，只存储非热点数据，这样就可以避免查询操作，降低维护 ext 字段带来的成本和风险...，那如何识别新增字段是不是热点数据呢？...总结 在特殊情况下，通过扩展字段 + 预留字段基本上可以做到动态扩展字段，又不会影响为热点数据建立索引的情况，这样我们得到了一个非常灵活的表结构，便于我们应对未来的变化，**但是请注意，要维护好我们的实体
前面给大家介绍过了 ☞R批量预测miRNA和靶基因之间的调控关系-ENCORI篇 ☞R批量预测miRNA和靶基因之间的调控关系-TargetScan篇 有小伙伴拿自己的数据试了一下，反馈预测结果太多了。...b","c") b=c("b","c","g") intersect(a,b) #[1] "b" "c" a=1:4 b=3:7 intersect(a,b) #[1] 3 4 那么如果想对R里面的数据框取交集该如何操作呢...miRNA预测结果都是两列的数据框。...index=combine1 %in% combine2 #取出原始的数据框的交集数据 result1=df1[index,] #保存数据框交集的结果 write.table(file="intersect1...all_equal(result1,result2) #[1] TRUE 方法三、利用data.table包里的fintersect函数 #加载data.table包 library(data.table) #将数据框转换成
一、向量、矩阵、数据框和列表的区别 1）向量：一维 2）矩阵：二维，只允许一种数据类型 3）数据框：二维，每列只允许一种数据类型 4）列表：容纳各种数据类型 ps：数据类型的判断：clss（）...数据类型的转化：as.data.frame/ as.matrix 二、数据框 （1）数据框的来源： a 新建 b as.data.frame转化 c 读取表格文件 read.csv() d 内置数据集如...（3）数据框的属性 获得行数 nrow() 获得列数 ncol() 获得行名 rownames() 获得列名 colnames() (4)数据框取子集 >数据框名称 $ 列名 eg. df1$...行名修改：rownames(数据框的名称)<-c() #重新赋值 名列名修改：colnames(数据框的名称)<-c() 改一个行名或列名： colnames(数据框名称）[列数]数据框名称）[行数]<-"重命名" 5、数据框的连接 (新建数据框） > test1<-data.frame(name=c("jimmy","niker","Damon","Sophie
今天分享一道面试手写笔试题，主要是考察数据结构处理，以及数据引用问题 题目是下面这样的：将原数据根据pid进行转换成一个tree结构,也就是将pid归类到id相等的分组中去,当前的pid与id不会相等...{ id: 5, pid: 3, order: 1 }, { id: 6, pid: 5, order: 1 }, { id: 7, pid: 1, order: 2 } ]; 转换成以下数据结构...，对象与基础数据类型赋值是值拷贝，而扩展运算符是浅拷贝，当值拷贝一个引用数据类型，新的值修改会影响原有的值，当浅拷贝一份数据时，如果对象key的值是基础数据类型，那么新值修改不会影响原值，如果是引用数据类型...} return arr; } console.log(JSON.stringify(transformTree3(sourceData), null, 2)); 总结 根据一维数组结构转换成树结构...参考资料 [1]code example： https://github.com/maicFir/lessonNote/tree/master/面试题/04-数据结构转换 最后，看完觉得有收获的，点个赞
数据结构和算法是计算机科学中最重要的课程，作为一名Google的软件工程师，我经常看到一些求职者或刚毕业的学生，他们对于数据结构和算法的学习是远远不够的。...扎实掌握数据结构和算法的关键并不是要对每一种数据结构和它的子形式都做详尽的调查，然后记住它们的时间复杂度和空间复杂度。记住这些看起来很棒，也很吸 引人，但说实话，你在实际中很少会用到它们。...所以，停止背诵那些没用的东西吧，从现在开始学好下面这两件基本并且重要的事情： 1.形象化数据结构。直观的理解某种数据结构是什么样的，使用起来是什么样的，在抽象和实际的内存中是如何存储的。...2.知道在自己的代码中何时，并如何去使用这些不同的数据结构和算法。这一点对于学生来说可能有 点难，因为在他们的作业中不需要思考这些。...PHP100中文网也希望大家在学习数据结构和算法时，专注于理解并运用它们，而不是仅仅背诵算法的内容和复杂度。
熟知每种数据结构和算法的功能、特点、时间空间复杂度，还是不够的。...抛开数据规模谈数据结构和算法都是“耍流氓” 在数据规模很小的情况下，普通算法和高级算法之间的性能差距会非常小。 大部分情况下，我们直接用最简单的存储结构和最暴力的算法就可以了。...结合数据特征和访问方式来选择数据结构 如何将一个背景复杂、开放的问题，通过细致的观察、调研、假设，理清楚要处理数据的特征与访问方式，这才是解决问题的重点。...因此，在选择数据结构和算法的时候，需要考虑是否能减少数据的读取量，数据是否在内存中连续存储，是否能利用CPU缓存预读。 5....这也是很多高级的数据结构和算法，比如Trie树、跳表等，在工程中，并不经常被应用的原因。但这并不代表，学习数据结构和算法是没用的。深入理解原理，有助于你能更好地应用这些编程语言提供的类和函数。
Executors 线程池工厂能创建哪些线程池 如何手动创建线程池 如何扩展线程池 如何优化线程池的异常信息 如何设计线程池中的线程数量 一、Executors 线程池工厂能创建哪些线程池 ---- 先来一个最简单的线程池使用例子...三、如何扩展线程池 ---- 那么我们能扩展线程池的功能吗？比如记录线程任务的执行时间。实际上，JDK 的线程池已经为我们预留的接口，在线程池核心方法中，有2 个方法是空的，就是给我们预留的。...我们看看例子： /** * 如何扩展线程池，重写 beforeExecute, afterExecute, terminated 方法，这三个方法默认是空的。...* * 可以监控每个线程任务执行的开始和结束时间，或者自定义一些增强。...四、如何优化线程池的异常信息 ---- 如何优化线程池的异常信息？
作者：莫那·鲁道 出处:并发编程之线程池的使用及扩展和优化 ---- 多线程的软件设计方法确实可以最大限度的发挥现代多核处理器的计算能力，提高生产系统的吞吐量和性能。...Executors 线程池工厂能创建哪些线程池 如何手动创建线程池 如何扩展线程池 如何优化线程池的异常信息 如何设计线程池中的线程数量 1....如何扩展线程池 那么我们能扩展线程池的功能吗？比如记录线程任务的执行时间。实际上，JDK 的线程池已经为我们预留的接口，在线程池核心方法中，有2 个方法是空的，就是给我们预留的。...我们看看例子： /** * 如何扩展线程池，重写 beforeExecute, afterExecute, terminated 方法，这三个方法默认是空的。...如何优化线程池的异常信息 如何优化线程池的异常信息？
在介绍树的存储结构时，就说到了树的孩子兄弟表示法可以将一棵树用二叉链表进行存储，所以借助二叉链表，树和二叉树可以互相转换。从物理结构上来看，它们的二叉链表也是相同的，只是介绍不太一样而已。...因此，只要我们设定一定的规则，用二叉树来表示树，甚至表示森林都是可以的，森林和二叉树也可以互相进行转换。...，将整棵树顺时针旋转一定角度，使之结构层次分明。...将该结点与这些右孩子结点用线连接起来； 去线：删除原二叉树中所有结点与其右孩子结点连线； 层次调整：使之结构层次分明。 ?...树、森林看似复杂，其实它们都可以转换为二叉树来处理，我们研究了树、森林和二叉树的互相转换的办法，这样就使得面对树和森林的数据结构时，编码实现称为了可能。
Grafana 查询数据和转换数据 介绍 Grafana能够支持各种类型的数据源，提供对应数据源的查询编辑器，通过数据源查询并对得到的数据进行转换和可视化。...Grafana支持的数据源有： Alertmanager：支持Prometheus 、Cortex、 Grafana Mimir（默认） AWS CloudWatch：亚马逊的监控和管理服务 Azure...查询面板 查询面板有如下几部分组成： Data source selector：数据源选择器 Query options：用于配置数据最大值，和查询间隔 Query inspector button：...1、创建一个新面板 2、Data source选择Dashboard 3、Source 选择对应的面板 转换数据 Grafana 可以在数据显示到面板前对数据进行处理 1、点击Transform...-长格式进行转换 Reduce 压缩字段 Rename by regex 使用正则表达式和替换模式重命名部分查询结果 Rows to fields 将行转换为字段 Series
2022-06-13：golang中，[]byte和结构体如何相互转换？ 答案2022-06-13： []byte和结构体的转换的应用场景是数据解析。...[]byte转结构体严格将首地址需要是8的倍数。但代码里并没有遵守这个规则，测试后也没问题。 但有些场合需要严格遵守这个规则，否则会出现问题。 虽然这里没出现问题，但是结构体首地址最好是8的整数倍。..."fmt" "unsafe" ) type T struct { A int64 B float64 } func main() { if true { fmt.Println("切片和结构体内存不共用...fmt.Printf("%x %f\r\n", t.A, t.B) } fmt.Println("-------------------------") if true { fmt.Println("切片和结构体内存共用...fmt.Println("虽然这里没出现问题，但是结构体首地址最好是8的整数倍。不过很多CPU帮你解决了。MIPS会直接崩溃。")
之前在《笔记︱信用风险模型（申请评分、行为评分）与数据准备（违约期限、WOE转化）》中提到过WOE转换，WOE转换=分箱法=Logit值，与等深、等宽不同是根据被解释变量来重新定义一个WOE值 *...*笔者将其定位于对自变量的数据转换。...现在来看看对于因变量的数据转换：BOX-COX转换。...误差与y相关，不服从正态分布，于是给线性回归的最小二乘估计系数的结果带来误差 使用Box-Cox变换族一般都可以保证将数据进行成功的正态变换，但在二分变量或较少水平的等级变量的情况下，不能成功进行转换，...Box-Cox变换后，残差可以更好的满足正态性、独立性等假设前提，降低了伪回归的概率 常规的经济学转换方式： log，对数转换，是使用最多的（数据必须大于0） 还有： 平方根转换 倒数转换
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。...在学习数据框之前，我们先来认识一些用于存储数据的数据结构：向量、因子、矩阵、数组和列表。 1.1 向量 向量（vector）是用于存储数值型、字符型、逻辑型数据的一维数组。...1.6 数据框 数据框（dataframe）是一个由行和列组成的二维结构，其中行表示观测（observation）或记录（record），列表示变量（variable）或指标（indicator）。...数据框与 Excel、SAS 和SPSS 中的数据集类似。数据框看起来与矩阵很相似，而且矩阵的很多操作也适用于数据框，如子集的选择。...例如： patients$age mean(patients$age) 大部分结构化的医学数据集均以数据框的形式呈现，因此，数据框是最常处理的数据结构。 数据类型的转换：is.、as.
写在前面 理论上，有了可靠的负载均衡机制，我们就能将 1 台服务器轻松扩展到 n 台，然而，如果这 n 台机器仍然使用同一数据库的话，很快数据库就会成为系统的性能瓶颈和可靠性瓶颈 那么，如何提升数据库的处理能力...从资源的角度来看，无非两种思路： 纵向扩展：提升单机配置（硬盘、内存、CPU 等等），但同样会遭遇单机性能瓶颈 横向扩展：增加机器，数量上从单数据库实例扩展到多实例 这样看来，似乎只要加几个数据库，共同分担来自应用层的流量就完成了从单库到多库的扩展...一.一致性问题 如果同一数据存在多份拷贝，那么就需要考虑如何保证其一致性 （摘自一致性模式） 数据库与应用服务最大的区别在于，应用服务可以是无状态的（或者可以将共享状态抽离出去，比如放到数据库），而数据库操作一定是有状态的...，在扩展数据库时必须要考虑数据的一致性 具体的，一致性分为 3 种，严格程度依次递减： 强一致性（Strong consistency）：写完之后，立即就能读到 最终一致性（Eventual consistency...如何选择新任主库？ 如何将写操作转到新任主库上？
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