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C语言函数返回 1 和返回 0 哪个好？

02 行业“潜规则” C语言函数当然可以使用返回值 0 表示“失败”，用返回值 1 表示“成功”。...C语言也有“行业潜规则”，不过，对于一般的函数，大多数C语言程序员常常使用返回值 0 表示成功，非零值表示失败。...因此，如果希望我们定义的函数能够被大多数人愉快的使用，最好不要反其道而行，遵守“行业潜规则”更好一点。仔细考虑下，其实C语言函数使用返回值 0 表示成功是有原因的。...实数要么是 0，要么非 0，因此可以将 0 看作一个比较特殊的“唯一”数值，使用 0 这个“唯一”的返回值，表示唯一的“成功”，多种非零的返回值，表示多种原因的失败，无疑更好一些。...-1 和 -2 都是“非零值”，而成功作为失败的对立面，也即“非零值”的对立面，myopen() 函数使用返回值 0 表示成功无可厚非。

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open函数返回值为0

open函数是我们开发中经常会遇到的，这个函数是对文件设备的打开操作，这个函数会返回一个句柄fd，我们通过这个句柄fd对设备文件读写操作。...返回值：调用成功时返回一个文件描述符fd 调用失败时返回-1，并修改errno 正确的判断应该是 if（fd 0），那我们什么时候会fd=0呢，如果fd=0，那么已经正常打开了，但是我们判断了打开错误了...open函数返回的文件描述符fd一定是未使用的最小的文件描述符，那么如果0没有使用，那么我们open的时候，首先就会获取到fd=0的情况。...所以通常我们open的返回值是从3开始的。...; printf(“fd = %d\n”, fd); 则可以发现我们就可以open的时候，返回了0的fd.

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C语言函数返回1和返回0区别？

“行业潜规则” C语言函数当然可以使用返回值 0 表示“失败”，用返回值 1 表示“成功”。...C语言也有“行业潜规则” 不过，对于一般的函数，大多数C语言程序员常常使用返回值 0 表示成功，非零值表示失败。...因此，如果希望我们定义的函数能够被大多数人愉快的使用，最好不要反其道而行，遵守“行业潜规则”更好一点。仔细考虑下，其实C语言函数使用返回值 0 表示成功是有原因的。...函数成功只有一种可能，函数失败却有多种可能实数要么是 0，要么非 0，因此可以将 0 看作一个比较特殊的“唯一”数值，使用 0 这个“唯一”的返回值，表示唯一的“成功”，多种非零的返回值，表示多种原因的失败...-1 和 -2 都是“非零值”，而成功作为失败的对立面，也即“非零值”的对立面，myopen() 函数使用返回值 0 表示成功无可厚非。

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小程序wxml使用外部函数

1.新建wxs文件,例如array_fun.wxs：这里为判断元素在数组中是否存在,存在返回true否则为false var arr_fun = { array_index: function...(search, array) { for (var i = 0; i < array.length; i++) { if (array[i] == search...return false; } } module.exports = { array_index: arr_fun.array_index } 2.wxml中引入wxs文件,直接调用函数即可

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「R」dplyr 列式计算

❝在近期使用「dplyr」进行多列选择性操作，如 mutate_at() 时，发现文档提示一系列的「dplyr」函数变体已经过期，看来后续要退休了，使用 across() 是它们的统一替代品，所以最近抽时间针对性的学习和翻译下...dplyr」动词函数一起工作： •重新缩放所有数值变量到范围 0-1： rescale01 <- function(x) { rng <- range(x, na.rm = TRUE) (x..._if, _at, _all 「dplyr」以前的版本允许以不同的方式将函数应用到多个列：使用带有_if、_at和_all后缀的函数。这些功能解决了迫切的需求而被许多人使用，但现在被取代了。...这使「dplyr」更容易使用（因为需要记住的函数更少），也使我们更容易实现新的动词（因为我们只需要实现一个函数，而不是四个）。...我们可以使用数据框让汇总函数返回多列。我们可以使用没有外部名称作为将数据框列解包为单独列的约定。你如何转移已经存在的代码？

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C语言函数执行成功时，返回1和返回0，究竟哪个好？

“行业潜规则” C语言函数当然可以使用返回值 0 表示“失败”，用返回值 1 表示“成功”。...C语言也有“行业潜规则” 不过，对于一般的函数，大多数C语言程序员常常使用返回值 0 表示成功，非零值表示失败。...因此，如果希望我们定义的函数能够被大多数人愉快的使用，最好不要反其道而行，遵守“行业潜规则”更好一点。仔细考虑下，其实C语言函数使用返回值 0 表示成功是有原因的。...函数成功只有一种可能，函数失败却有多种可能实数要么是 0，要么非 0，因此可以将 0 看作一个比较特殊的“唯一”数值，使用 0 这个“唯一”的返回值，表示唯一的“成功”，多种非零的返回值，表示多种原因的失败...-1 和 -2 都是“非零值”，而成功作为失败的对立面，也即“非零值”的对立面，myopen() 函数使用返回值 0 表示成功无可厚非。

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GMSB文章九：微生物的相关关系组间波动

通过定量分析这些波动，研究者可以深入理解微生物群落如何响应外部扰动，以及它们在不同生态位中的作用和相互依赖性。...函数会返回两个主要的结果对象：corr_th 和 corr_fl，分别代表阈值相关性矩阵和完整相关性矩阵。这些矩阵提供了不同物种或分类水平之间的线性相关性估计。...Run SECOMsecom_linear 函数1)首先通过设置不同的阈值来过滤数据，2)然后使用指定的方法计算相关性系数，3)并通过交叉验证等技术来确定最终的相关性矩阵。...函数会返回两个主要的结果对象：corr_th 和 corr_fl，分别代表阈值相关性矩阵和完整相关性矩阵。这些矩阵提供了不同物种或分类水平之间的线性相关性估计。...Run SECOMsecom_linear 函数1)首先通过设置不同的阈值来过滤数据，2)然后使用指定的方法计算相关性系数，3)并通过交叉验证等技术来确定最终的相关性矩阵。

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Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（5）目录

目录第二章（pandas） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（1） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（2） Python从零开始第三章数据处理与分析...python中的dplyr（3） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（4） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（5） ==========...===================================== summarize()函数 summarize可以接受任意数量的关键字参数，这些参数将返回标有键的新列，这些键是原始DataFrame...5 336 True dense_rank（）函数计算重复的排序值或者秩 diamonds >> select(X.price) >> mutate(price_drank...类似于dense_rank（）函数，但两者有区别 diamonds >> select(X.price) >> mutate(price_mrank=min_rank(X.price)) >>

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Python中如何构造返回函数以及怎么使用返回函数

Python返回函数即当一个函数的返回结果是另一个函数的时候，这样的函数就是返回函数。下面看一个案例：根据年龄来判断是不是未成年人，然后决定能不能上网。...age = input('请输入你的年龄:') aa = '学生' bb = '成年人' def func(m): # 定义其他内部函数 def func1(str1, str2):...func1和func2来返回不同的结果。...# 使用外部函数来选择返回的内部函数 res = func(int(age)) # 这里的参数用来控制函数内部如何选择返回函数，但是暂时没有返回值，是因为这里只是对内部函数进行选择，没有执行print(...res(aa, bb)) # 给内部函数传递参数

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「R」dplyr 行式计算

mutate() 添加一个新的列，或者使用 summarise() 仅返回一个汇总列： rf %>% mutate(total = sum(c(w, x, y, z))) #> # A tibble:...rowwise()不仅适用于返回长度为1的向量的函数（又名总结函数）；如果结果是列表，它可以与任何函数一起工作。...这意味着rowwise()和mutate()提供了一种优雅的方式，可以使用不同的参数多次调用函数，并将输出与输入一起存储。...返回多个值，而mutate()表达式必须返回长度为1的值。...如果你忘记使用list()， dplyr 会给你提示： df %>% rowwise() %>% mutate(data = runif(n, min, max)) #> Error: Problem

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Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（3）目录

目录第二章（pandas） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（1） Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（2） Python从零开始第三章数据处理与分析...python中的dplyr（3） =============================================== pull（）函数 pull（）函数适用于如果只想要python在管道函数的最后返回...（）函数可以使用mutate（）函数创建新变量（命名为匹配dplyr的方式）。...diamonds >> mutate(x_plus_y=X.x + X.y) >> select(columns_from('x')) >> head(3) x y z...7.73 1.662338 2 4.05 4.07 2.31 8.12 1.761905 transmute（）函数 transmute（）函数是mutate和所选变量的组合(覆盖原变量

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R tips：使用!!来增加dplyr的可操作性

dplyr包在数据变换方面非常的好用，它有很多易用性的体现：比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹，也不需要绝对引用，而这在多数baseR函数中都不是这样的，比如： library(tidyverse)...在R console中输入一个代码，R就会返回代码的结果。...下面完成的上述操作的所需的函数都是rlang包中相应函数。如何使用!!...在mutate中完成新变量名的编程假如想要在mutate中使用变量对新变量进行设置，其结果并不会如愿，比如，将新变量名var_name赋值为“gear_new"，使用var_name进行mutate操作...1 2 上述虽然可以完成，但是实际使用时，可能更倾向于将四个新变量放置到同一个数据框中，可以如下操作： ### 添加新列的函数 mutate_news <- function(.data,

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R数据科学-1（dplyr）

两个软件包中的命令都可以与管道函数（％>％）很好地配合使用，这可以使代码更具可读性。详细内容可参考Cheatsheet手册。...就会用到select函数，可以提取需要的变量。有一个好处就是，不修改原是数据。那如果新产生一个变量mpg1=mpg，或者new=mpg*cyl，就用到mutate函数，产生新变量。...dplyr::select(mpg,cyl,am,gear) %>% mutate(mpg1=mpg, new=mpg*cyl) # A...# … with 22 more rows 3.数据-变量条件筛选 dplyr::filter()函数对上述新产生的变量的数据df，进行筛选。...使用mutate函数。可以看到mpg1与new都变成了chr与fct。提取new，看一下。

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R包基础实操—tidyverse包

其中，readr包用于读取数据，tidyr包用于整理数据，dplyr包用于数据转换，ggplot2包用于数据可视化，purrr包用于函数式编程。...groups of elements from list of lists, vectors. pmap(list(x, y, z), sum, na.rm = TRUE) purrr包讲解 map系列函数的返回值如下...： map_chr(.x, .f): 返回字符型向量 map_lgl(.x, .f): 返回逻辑型向量 map_dbl(.x, .f): 返回实数型向量 map_int(.x, .f): 返回整数型向量...x,y, z)}) %>% unlist() ## [1] "1990张三" "1992李四" "2000王五" "1985赵六" 比较匿名函数和公式 df % dplyr...NA NA ---- 参考资料 [1] R如何实现更快读取数据——使用redr包: https://www.jianshu.com/p/71b4fd0f0a19 [2] Writing Data

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R语言第二章数据处理⑤数据框列的转化和计算目录正文

一般使用dplyr R包中以下R函数： Mutate（）：计算新变量并将其添加到数据表中。它保留了现有的变量。 Transmutate（）：计算新列但删除现有变量。...Mutate_at（）/ transmutate_at（）：将函数应用于使用字符向量选择的特定列 Mutate_if（）/ transmutate_if（）：将函数应用于使用返回TRUE的谓词函数选择的列...选择predicate为或返回TRUE的变量。...funs(cm = ./2.54) ) mutate_if（）：转换由谓词函数选择的特定列。..., round, digits = 0)

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常用R包-dplyr

dplyr是一个在R语言中非常流行的数据处理包，它提供了许多功能强大且易于使用的函数，包括 select、 filter、mutate、arrange和summarize 等。...(dplyr) 二、首先创建示例数据框仍直接使用内置数据集iris，并简化 test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] 三、dplyr基础函数 1、filter()筛选行...by = 'x') left_join(test2, test1, by = 'x') （3）全连full_join full_join( test1, test2, by = 'x') （4）半连接：返回能够与...y表匹配的x表所有记录semi_join semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x') （5）反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join anti_join...(x = test2, y = test1, by = 'x') （6）简单合并在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意，bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而bind_cols

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R语言包_dplyr_1

有5个基础的函数： - filter - select - arrange - mutate - summarise - group_by (plus) 可以和databases...plyr包的特点其基础函数有以下特点：第一个参数df 返回df 没有数据更改in place 正是因为有这些特点，才可以使用%>%操作符，方便逻辑式编程。...载入数据 library(plyr) library(dplyr) # load packages suppressMessages(library(dplyr)) install.packages(...desc` for descending flights %>% select(UniqueCarrier, DepDelay) %>% arrange(desc(DepDelay)) mutate...(Speed = Distance/AirTime*60) # store the new variable flights % mutate(Speed = Distance

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Day6 R包安装和学习

使用一个包，是需要先安装再加载，才能使用包里的函数。以“dplyr”为例。...dplyr五个基础函数1.mutate(),新增列mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)2.select(),按列筛选(1).按列号筛选(2).按列名筛选...+ M)2：count统计某列的unique值dplyr处理关系数据1.內连inner_join,取交集2.左连left_join3.全连full_join4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录...semi_join5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join6.简单合并在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意，bind_rows()函数需要两个表格列数相同...，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数4.函数和R包该怎么学习(1) 快速查看函数帮助文档(2)找R包介绍页面（搜）(3) Vignettes,就是作者写的网页版教程，不是每个R包都有的

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生信星球学习小组Day6笔记--学习R包高小能

认识 R 包R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。　包的使用是一通百通的，我们以dplyr为例，讲一下R包。...安装和加载R包1.镜像设置为了保证我们可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像，其实是可以在Rstudio中进行设置的，只需要运行这两行代码即可：# options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置...图片加载library(dplyr)示例数据直接使用内置数据集iris的简化版:test dplyr五个基础函数1.mutate(),新增列mutate...两个实用技能管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)count统计某列的unique值dplyr处理关系数据图片1.內连inner_join,取交集2.左连left_join3.全连...full_join4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join

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生信学习小组Day 6-学习R包（L）

3.加载先安装，再加载，使用library和require，两个函数均可。...2.dplyr五个基础函数1.mutate()新增列输入代码mutate(test,new = Sepal.Length * Sepal.Width)2.select(),按列筛选输入代码vars dplyr两个实用技能1.管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)将左边的运算结果，以输入的方式传递给右边的函数2：count统计某列的unique值4.dplyr处理关系数据1....内连inner_join取交集2.左连left_join左边的数据全部保留3.全连full_join4.半连接semi_join返回能够与第二个表匹配的第一个表所有记录5.反连接anti_join返回无法与第二个表匹配的第一个表所有记录...6.合并bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数

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