将每个值与分组的平均值进行比较 - 腾讯云开发者社区

一、前言前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习...888] df = pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照"lv"列进行分组并计算出..."num"列每个分组的平均值，然后"num"列内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...df.groupby('lv')["num"].transform('mean') df["juncha"] = df["num"] - df["gp_mean"] print(df) # 直接输出结果，省略分组平均值列...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识，基于粉丝提出的按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值的问题，给出了3个行之有效的方法，帮助粉丝顺利解决了问题。

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使用Join与GroupJoin将两个集合进行关联与分组

outerKeySelector Type: System.Func 用于从第一个序列的每个元素提取联接键的函数。...innerKeySelector Type: System.Func 用于从第二个序列的每个元素提取联接键的函数。...返回值 Type: System.Collections.Generic.IEnumerable IEnumerable ，其类型的元素 TResult 通过对两个序列执行内部联接获得的...返回值 Type: System.Collections.Generic.IEnumerable IEnumerable ，其中包含类型的元素 TResult 通过对两个序列执行分组的联接获得的...以上代码仅在Join与GroupJoin最后一个参数有区别，可以参见红色字体部分，并从以上结果来看，Join与GroupJoin的区别一个在于：Join仅仅是将两个结合进行关联，而GroupJoin则会进行分组

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如何对矩阵中的所有值进行比较？

如何对矩阵中的所有值进行比较？ (一) 分析需求需求相对比较明确，就是在矩阵中显示的值，需要进行整体比较，而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示，确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...只需要在计算比较值的时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一的表格中，那相对比较好办，只需要在计算金额的时候忽略表中的维度即可。 ? 如果维度在不同表中，那建议构建一个有维度组成的表并进行计算。...可以通过summarize构建维度表并使用addcolumns增加计算的值列，达到同样的效果。之后就比较简单了，直接忽略维度计算最大值和最小值再和当前值进行比较。...通过这个值的大小设置条件格式，就能在矩阵中显示最大值和最小值的标记了。...当然这里还会有一个问题，和之前的文章中类似，如果同时具备这两个维度的外部筛选条件，那这样做的话也会出错，如图3所示，因为筛选后把最大值或者最小值给筛选掉了，因为我们要显示的是矩阵中的值进行比较，如果通过外部筛选后

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JSTS 对数组中的对象按相同值进行分组

举个例子：对以下数组按 lastName 的值进行分组分类 const listData = [ { firstName: "Rick", lastName: "Sanchez", size: 18...分组后： ?...group]; }); }; const sorted = groupBy(sortData, (item) => { return item.lastName; // 返回需要分组的对象...}); return sorted; }; // 分组前 console.log(listData); // 分组后 console.log(sortClass(listData)); 二、...console.log(listData); // 分组后 console.log(sortClass(listData));

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scRNA分析|自定义你的箱线图-统计检验，添加p值，分组比较p值

在前面scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分，可视化中，基因集评分使用小提琴图或者箱线图进行展示，那如何进行统计检验以及添加P值呢？...本文主要解决以下几个问题（1）指定统计检验方式（2）指定比较组并添加P值（3）任意比较（4）分组比较（5）使用星号代替P值等一载入R包数据使用本文开始的基因集评分的结果和 ggpubr...1，指定比较的组 ggpubr 中使用stat_compare_means函数进行统计学检验，需要是list形式。假设感兴趣的是Epi，T 和 Myeloid 与 un之间，是否有统计学差异？...4，多组之间比较多组的话method使用anova p1 +stat_compare_means(method = "anova") 5，按照group分组然后比较按照group进行分组，比较原发和转移组之间在不同细胞类型之间是否有差异...，比如去掉p值前面的统计方法，将P值改为星号，调整坐标轴和标签等等。

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「R」分组应用和排序去重的应用与比较

问题与方案假设我们有这样一个数据集： df <- data.frame( c1 = c("a", "a", "a", "b", "b", "c"), c2 = c(1, 3, 2, 1, 4,...c1分类和分类下的最大值，你会怎么操作？...如果使用惯了tidyverse套装，我们脑子里容易冒出来的是这样的解法：使用分组应用。...但如果分组有成千上万，分组的时间代价就很高了。有没有其他的方式可以解决该问题呢？其实处理这种去重问题，特别还涉及到排序，我们可以采用先排序再去重的方式解决。...但注意，这里其实存在很多的变量，包括数据的行数、分组数目、以及实际情况下数据集的变量数目。哪种更适合需要根据现实场景进行测试考察。

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js原始值与对象的相等比较

charset="UTF-8"> 原始值与对象的相等比较...就是undefined和null与其他数在进行相等判断时不进行类型转换。 // null == undefined,这个是true，但是关系运算符可以转换。...// 7、如果Type(x)是字符串，Type(y)是数值，返回ToNumber(x) == y的结果。// 8、如果Type(x)是布尔值，返回ToNumber(x) == y的结果。...// 9、如果Type(y)是布尔值，返回x == ToNumber(y)的结果。...// 10、如果Type(x)是字符串或数值或Symbol值，Type(y)是对象，返回x == ToPrimitive(y)的结果。

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白话Elasticsearch55-数据建模之对每个用户发表的博客进行分组（Top Hits Aggregation）

继续跟中华石杉老师学习ES，第55篇课程地址： https://www.roncoo.com/view/55 官网 Top Hits Aggregation : 戳这里其他详见官网示例需求：对每个用户发表的博客进行分组..., "content": "7-second blog", "userInfo": { "userId": 4, "username": "4小工匠" } } DSL #对每个用户发表的博客进行分组...,取前5篇的标题 GET /blogs2/blogs2/_search { "size": 0, "aggs": { "group_by_userName": { "terms

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MIT 团队的新测试，将 AI 推理与人类思维进行比较

现在，在一项新研究中，研究人员揭示了一种新方法，用于比较人工智能软件的推理与人类推理的匹配程度，以便快速分析其行为。...然而，这种所谓的显著性方法通常一次只能对一个决策产生见解，并且必须手动检查每个决策。人工智能软件通常使用数百万个数据实例进行训练，这使得人们几乎不可能分析足够多的决策来识别正确或不正确行为的模式。...这项名为「共享兴趣」的新技术将人工智能决策的显著性分析与人工注释的数据库进行比较。例如，图像识别程序可能会将图片分类为狗的图片，而显著性方法可能会显示程序突出显示狗的头部和身体的像素以做出决定。...相比之下，共享兴趣方法可能会将这些显著性方法的结果与图像数据库进行比较，在图像数据库中，人们注释了图片的哪些部分是狗的部分。...Boggust 指出，每种显著性方法都有其自身的局限性，Shared Interest 继承了这些局限性。未来，科学家们希望将共享兴趣应用于更多类型的数据，例如医疗记录中使用的表格数据。

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MIT 团队的新测试，将 AI 推理与人类思维进行比较

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==比较地址，equals比较值？错了！！【一文搞懂== 与equals 的底层区别】

最近有位小伙伴去一家互联网公司面试，结果被问：“你是如何理解==与equals的？” 他支支吾吾半天没回答到重点。结果可想而知了~~~ 这道题在笔试中的出镜率相当高，下面一起来看看。...▌一、== ➊ 如果是基本数据类型的比较，则比较的是值。...int a = 1000; int b = 999; if(a == b){ System.out.println("a == b"); } 这里 == 比较的是a的值1000和b的值999是否相当...如果 == 用于以上八种基本数据类型比较的时候，比较的是值。 ➋ 如果是包装类或者引用类的比较，则比较的是对象地址。...==用于基本数据类型比较的是值 ==用于包装类（引用类）比较的是对象地址 equals方法没有重写还是比较对象地址重写equals方法后要看是如何重写的(Object(地址)、Integer

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当前的版本号与该ReadView进行比较

遴选真题当用户在这个事务中要读取某行记录的时候，InnoDB会将该行当前的版本号与该ReadView进行比较。...具体的算法如下: 那么表明该行记录所在事务在本次新事务创建的时候处于活动状态，从min_trx_id到max_trx_id进行遍历，如果cur_trx_id等于他们之中的某个事务id的话，那么不可见。...跳到步骤5；遴选真题从该行记录的DB_ROLL_PTR指针所指向的回滚段中取出最新的UndoLog的版本号，将它赋值该cur_trx_id，然后跳到步骤2；http://www.gongxuanwang.com.../ 同一个事务里面连续执行两次同样的SQL语句，可能导致不同结果的问题，第二次SQL语句可能会返回之前不存在的行。...举例说明：T1时刻事务A和事务B同时开启，分别进行了快照读，然后事务A向数据库中插入一条新的记录，遴选真题如果事务B可以读到这条记录，就出现了"幻读"，因为B第一次快照读没有读到这条数据。

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golang中接口值(interface)与nil比较或指针类型之间比较的注意问题

注意问题 , 当对interface变量进行判断是否为nil时 , 只有当动态类型和动态值都是nil , 这个变量才是nil 下面这种情况不是nil func f(out io.Writer) {...上面的情况 , 动态类型部分不是nil , 因此 out就不是nil 动态类型为指针的interface之间进行比较也要注意当两个变量的动态类型一样 , 动态值存的是指针地址 , 这个地址如果不是一样的..., 那两个值也是不同的 w1 := errors.New("ERR") w2 := errors.New("ERR") fmt.Println(w1 == w2) // 输出false ?...由于 w1.value 和 w2.value 都是指针类型，它们又分别保存着不同的内存地址，所以他们的比较是得出 false 也正是这种实现，每个New函数的调用都分配了一个独特的和其他错误不相同的实例

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三值 bool? 进行与或运算后的结果

实际上是 Nullable 类型，可以当作三值的 bool 类型来使用。不过三值的布尔进行与或运算时的结果与二值有什么不同吗？...重载条件逻辑运算符“与”（&&）“或”（||）在 [C# 重载条件逻辑运算符（&& 和）](/post/overload-conditional-and-and-or-operators-in-csharp...y) 于是我们可以得到三值 bool? 的与或结果。三值 bool?...的与或结果 x y x&y x|y true true true true true false false true true null null true false true false true...nullable types - C# Programming Guide - Microsoft Docs 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可

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我的C++奇迹之旅：值和引用的本质效率与性能比较

引用ref已经引用a,不能再引用b cout << ref << endl; // 输出10,ref依然引用a 如图：ref引用了a，这里的值发生改变是因为b赋值给了ref 使用场景做参数（传值与传地址...传引用效率比较以值作为参数或者返回值类型，在传参和返回期间，函数不会直接传递实参或者将变量本身直接返回，而是传递实参或者返回变量的一份临时的拷贝，因此用值作为参数或者返回值类型，效率是非常低下的，尤其是当参数或者返回值类型非常大时...这会导致每次调用都会对A进行值拷贝,对于一个包含10000个int成员的大结构体,拷贝开销很大。...按引用传递(TestFunc2): 调用TestFunc2(a)时,不会进行值拷贝,直接传递a的引用。TestFunc2内部操作的仍然是实参a本身。TestFunc2返回时,不需要销毁任何对象。...总结： TestFunc1值传递,效率低是因为值拷贝开销大 TestFunc2引用传递,效率高是因为避免了值拷贝，直接操作的就是实参a本身通过上述代码的比较，发现传值和指针在作为传参以及返回值类型上效率相差很大

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dotnet 将本地的 Phi-3 模型与 SemanticKernel 进行对接

本文将告诉大家如何将本地的 Phi-3 模型与 SemanticKernel 进行对接，让 SemanticKernel 使用本地小语言模型提供的能力在我大部分的博客里面，都是使用 AzureAI 和...这在离线的情况下比较不友好，在上一篇博客和大家介绍了如何基于 DirectML 控制台运行 Phi-3 模型。...本文将在上一篇博客的基础上，告诉大家如何将本地的 Phi-3 模型与 SemanticKernel 进行对接依然是和上一篇博客一样准备好 Phi-3 模型的文件夹，本文这里我放在 C:\lindexi...clone=true 仓库，可以发送邮件向我要，我将通过网盘分享给大家准备好模型的下载工作之后，接下来咱将新建一个控制台项目用于演示编辑控制台的 csproj 项目文件，修改为以下代码用于安装所需的...请在命令行继续输入以下代码，将 gitee 源换成 github 源进行拉取代码 git remote remove origin git remote add origin https://github.com

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PiSSA ：将模型原始权重进行奇异值分解的一种新的微调方法

PiSSA和LoRA一样，都是基于这样的前提：对模型参数的改变会形成一个低秩矩阵。这种方法通过将模型中的矩阵表示为两个可训练矩阵的乘积，辅以一个用于错误校正的残差矩阵，优化了紧凑的参数空间。...利用奇异值分解（SVD），PiSSA初始化主奇异值和奇异向量以训练这两个矩阵，同时在微调过程中保持残差矩阵静态。 PiSSA与LoRA的架构相一致，继承了诸如可训练参数减少、轻松部署等好处。...但是与LoRA不同，使用PiSSA进行微调的过程与完整模型过程相似，会避免无效的梯度步骤和次优结果。...在LLaMA 2-7B、Mistral-7B-v0.1和Gemma-7B模型的多个任务的比较实验中，PiSSA凭借卓越的表现脱颖而出。以主奇异值和向量初始化的微调适配器产生了更好的结果。...论文中将奇异值分解应用于预训练模型的权重矩阵，以提取主要成分。然后使用这些成分来初始化一个名为PiSSA的适配器。微调PiSSA在开始阶段可以密切复制完整模型微调的效果，同时保持良好的参数效率。

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基于新型 Transformer ,通过比较 Query 图像与参考形状进行异常检测的研究!

基于视觉提示的自动异常检测在制造业和产品质量评估等各个领域具有重要的实际意义。本文提出了一种新的条件异常检测问题，即通过将 Query 图像与参考形状进行比较来识别其中的异常。...作者从围绕物体的半球内采样不同的视角来渲染每个形状。视角以球坐标参数化，其中方位角值在区间内均匀采样，间隔为，仰角值在内均匀采样。所有视图的半径固定为。...理想的分类器必须通过为中的每个 Patch 找到中的相关 Patch 并将它们进行比较，来识别中的微妙形状不规则性。...为此，作者采用自我标记策略，在每次训练步骤中，将特征映射到视图不变空间并对其进行归一化后，找到参考视图中与 Query 中的每个局部特征最相似的局部特征，生成伪对应关系：其中和。...对的敏感性分析。作者在图7（左）中分析了不同值下的性能。与最大的可能即相比，作者分析了显著更小的值，并且显示产生了最佳结果。

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MySQL 中不要拿字符串类型的字段直接与数字进行比较

在进行数据清理的时候，需要对值为 0 的行进行清理，然后直接与数字 0 进行了对比，然后发现大部分的行都会被删除了，百思不得其解。...后来经过排查，发现在 MySQL 查询中，'abc' 和 '0' 比较结果显然是不等的，但如果 'abc' 和 0 比较呢？结果居然是相等的。...也就是说：在比较的时候，字符串和数字进行对比是可能会被转为数字的，具体来说：对于数字开头的字符串来说，转为数字的结果就是截取前面的数字部分，比如 '123abc' 会被转换成 123。...---- 在对 WordPress postmeta 表或者其他 meta 表进行查询的时候，要特别注意的是：meta_value 字段的类型是 text，所以也不要直接和 0 进行对比，特别是不要直接拿这个逻辑对...postmeta 表进行清理，不然哭的只有你，好吧，我先哭一会儿。。。

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Sqoop——将关系数据库数据与hadoop数据进行转换的工具

(将关系数据库（oracle、mysql、postgresql等）数据与hadoop数据进行转换的工具)。...Sqoop于2012年3月成功地从孵化器毕业，现在是Apache的顶级项目最新的稳定版本是1.4.7。Sqoop2的最新版本为1.99.7。...请注意，1.99.7与1.4.7不兼容且功能不完整，因此不适用于生产部署。...sqoop list-databases -connect jdbc:mysql://node1:3306/ -username root -password 123 # 通过自定义配置文件连接, 将需要导入或导出的参数写在配置文件汇总.../sqoop/data -e select * from dimension_browser where $CONDITIONS ------------------------------ ## 将数据导入到

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按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值

使用Join与GroupJoin将两个集合进行关联与分组

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