原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-awk-skills.html
MATLAB中定义函数需要新建一个 ‘xxx.m’ 的文件，然后将函数的定义写在文件中，该文件要放在MATLAB打开的文件夹下，某函数定义如下，返回平方数。
打印文件的第一列 > awk '{print $1}' rumenz.txt 打印文件的前两列 > awk '{print $1,$2}' rumenz.txt 打印文件的最后一列 > awk '{print $NF}' rumenz.txt 打印文件的总行数 > awk 'END{print NR}' rumenz.txt 打印文件的第一行 > awk 'NR==1{print}' rumenz.txt NR是指awk正在处理的记录位于文件中的位置（行号） 打印文件的第3行第2列 > sed -
(1) y=max(X):返回向量X的最大值存入y，如果X中包含复数元素，则按模取最大值。
Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ import numpy as np # 创建的数组 stus_score = np.array([[80, 88], [82, 81], [84, 75], [86, 83], [75, 81]]) # 基本属性 count = stus_score.size print('该数组的元素有 --> ',count) shape = stus_score.shape print('该数组的形状是 --> ',shap
参考 【运筹学】对偶理论 : 对称形式 ( 对称形式 | 对偶模型转化实例 | 对偶问题规律分析 ) 写出原问题线性规划的对偶问题线性规划 ,
统计运算非常常用。本文介绍Pandas中的统计运算函数，这些统计运算函数基本都可以见名知义，使用起来非常简单。
1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 df = pd.DataFrame({ 5 'key1': [4, 5, 3, np.nan, 2], 6 'key2': [1, 2, np.nan, 4, 5], 7 'key3': [1, 2, 3, 'j', 'k'] 8 }, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) 9 print(df) 10 print(df['
聚合函数又叫组函数，通常是对表中的数据进行统计和计算，一般结合分组（group by）来使用，用于统计和计算分组数据
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2
一、题目 读取附件sd.xlsx，计算数据如下统计量： 均值 方差 标准差 最大值 最小值 极差 中位数 分位数 众数 变异系数 原点矩 中心距 偏度 峰度 （以上计算sd中第一列) 第一列和第二
遇到不知道的函数时，可以使用help 函数名来查看帮助 1 求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式，分别是： max(A)：返回一个行向量，向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值。 [Y,U]=max(A)：返回行向量Y和U，Y向量记录A的每列的最大值，U向量记录每列最大值的行号。 max(A,[],dim)：dim取1或2。dim取1时，该函数和max(A)完全相同；dim取2时，该函数返回一个列向量，其第i个元素是A矩阵的第i行上的最大值。 求最小值的函数是min，其用法和max完全相同。
开篇话： 前段时间数说君征原创稿，果真得到了不少牛人的赐稿，比如本文的作者Ansta，作为数说工作室的特约撰稿人，将会承担下“【SAS Says】高级篇” 的写作。 SAS基础篇中，我们介绍了一些入门的东西。在进阶篇中，我们将介绍一些统计方面的SAS应用，包括主成分分析、判别分析、非参数检验、logistic模型等等。进阶篇要稍晚些与大家见面，我们首先邀请Ansta为大家带来高级篇，高级篇将介绍SAS的IML模块、SQL模块、宏语句以及贝叶斯（插一句，如果大家觉得好，求打赏，1元不嫌少，5元不嫌多；如果大
python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。
本节目录： 1. IML基本语句 2. 标量、向量与矩阵 （1）定义标量 （2）定义向量 （3）定义矩阵 3. 矩阵的元素运算 （1）四则运算 （2）比较运算 （3）取值运算 4. 矩阵运算 （1）矩阵相乘 （2）水平连接 （3）垂直连接 （4）转置 （5）截取运算符 ---- 【SAS Says · 扩展篇】IML：入门 你还在一边用SAS做统计分析、一边用MATLAB做矩阵运算吗？SAS IML模块可以直接做矩阵运算
numpy的np.nanmax和np.array([1,2,3,np.nan]).max()的区别（坑）
（4）Max, min, argmin, argmax （求最大、最小值，求最大值、最小值的位置）
（1）将二维矩阵A转化成一维矩阵（列向量）：Matlab 默认将其转化成列向量，需要行向量转置即可。
开始使用Octave Octave是一个开源的科学计算以及数值分析的工具，在一定程度上，它与MATLAB语法兼容。 那位要问了：为什么不直接用MATLAB呢？因为MATLAB贵啊！ 数值计算 计算数值很简单，只需要输入需要的表达式就可以了： >> 5 + 5 ans = 10 >> 5 / 2 ans = 2.5000 或者调用一些函数： >> 2^2 ans = 4 >> sqrt (4) ans = 2 敲入变量名即可查看变量的值。首先创建两个变量： >> v = 1 + 3; >> x = v
NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库! Numpy简单创建数组 import numpy as np # 创建简单的列表 a = [1, 2, 3, 4] # 将列表转换为数组 b = np.array(b) Numpy查看数组属性 数组元素个数 b.size 数组形状 b.shape 数组维度 b.ndim 数组元素类型
原文链接：https://blog.csdn.net/taxueguilai1992/article/details/46581861
上一个视频学习了如何将数据装入矩阵中，本次视频讲解Octave对数据的基本运算方法。
看到好的文档，总结的很好，于是便将它按照我的理解来做了一番总结。 ---- 整体思路 基础语法 查询 查询所有的 查询部分字段 去重复行DISTINCT 语法 区间语句 语法 指定条件语句 语法
一是数组元素作为函数参数，这种情况下与简单变量作为函数的参数完全一样，数组元素的值被单向传递给形参变量。
本文介绍了如何汇总数据，包括使用聚集函数、组合聚集函数等。同时介绍了如何对不同值进行汇总，以及如何使用SUM、AVG、COUNT、MAX和MIN等函数进行计算。
转自:https://www.cnblogs.com/chamie/p/4870078.html
AWK 专家必备的12个技巧案例1：字符切割案例2：格式化输出案例3：不显示文件最后一行案例4：不显示最后一列案例5：多列求和案例6：求每行最大值/最小值/平均值案例7：awk的三元表达式案例8：打印第一列相同且第二列最大的行案例9：多列比较求最大值案例10：除第一列外所有值求和案例11：构建不同文件相同列的映射关系案例12：行列调换/矩阵转换案例13：不同文件相同字段匹配至同一个文件，空字段补齐
pig是hadoop的一个子项目，用于简化MapReduce的开发工作，可以用更人性化的脚本方式分析数据。 一、安装 a) 下载 从官网http://pig.apache.org下载最新版本(目前是0.14.0版本)，最新版本可以兼容hadop 0.x /1.x / 2.x版本，直接解压到某个目录即可。 注：下面是几个国内的镜像站点 http://mirrors.cnnic.cn/apache/pig/ http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/ http://mirrors.
在实际工作中，我们经常需要从某列返回数据，该数据对应于另一列满足一个或多个条件的数据中的最大值。
前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路。
1、linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。首先需要注意的是范数是对向量（或者矩阵）的度量，是一个标量（scalar）：
看论文时，经常看到矩阵，但在记忆里又看到数组。那么问题来了，矩阵和数组分别是什么？二者有什么区别？看论文时，经常看到矩阵，但在记忆里又看到数组。那么问题来了，矩阵和数组分别是什么？二者有什么区别？
这节我们将会讲解R语言基础的最后一节,数据的计算,包含了一些简单的统计数字特征和简单的四则运算,逻辑运算等等,也涉及到了矩阵方面的知识,由于数字特征,矩阵是高等数学的知识,所以这里会简单的介绍一下这些知识的数学背景,尽力的让各位知其然,也要知起所以然,如果我有讲解不清楚的,各位可以去翻翻相应的书籍,尽量弄懂这些知识,对于以后的数据分析有很大的帮助,因为许多模型都是需要这些基础知识的,几乎是到处要用.废话不多说,我首先来简单说明其数学含义,然后再用R来实现一次,这些函数语法都很简单,主要是理解数学含义
Python语言越来越流行，作为一种解释型语言，被广大程式爱好者广泛使用，相信对于Python中的科学计算模组numpy使用的最多，那么今天就为大家简单总结一下numpy的用法，方便大家查阅。 话不多说直接上程序（直接Ctrl C&V过去就可以执行） 1.numpy基础操作 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import numpy as np array = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(array) print('维度：',
时间戳 向后推的时间戳 备注：五天后的时间。 指定日期和时间 时间的Series结构 按要求显示时间（开始时间，时间间隔，时间个数） 转换为时间格式，并设置时间列为索引列 方法一 方法
布尔（Boolean）是一种数据类型，仅有两个值，即TRUE或FALSE，或者1或0：
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
示例代码： arr1 = np.random.rand(4,3) pd1 = pd.DataFrame(arr1,columns=list('ABC'),index=list('abcd')) f = lambda x: '%.2f'% x pd2 = pd1.applymap(f).astype(float) pd2 运行结果： A B C a 0.87 0.26 0.67 b 0.69 0.89
从实现上来说，MySQL Server 是多线程结构，包括后台线程和客户服务线程。多线程可以有效利用服务器资源，提高数据库的并发性能。在Mysql中，控制并发连接和线程的主要参数包括 max_connections、back_log、thread_cache_size、table_open_cahce。
矩形的面积等于长乘以宽，矩形的周长是四条边的和，给定周长让我们算面积的最大值，人为笔算会很麻烦，但用python求解矩形的的面积的最大值，可以使我们运算起来更便捷。
排名这个功能目前我用的不怎么多，但还是简单说明一下。排名用到了rank方法。默认情况下，rank通过将平均排名分配到每个组来打破平级关系。
前言 上一篇我们介绍了 Octave 的一些基本情况，大家对 Octave 应该已经有了一个基本的了解，我相信看这篇文章的朋友已经在自己的电脑中安装好 Ocatve 了。矩阵的操作是 Octave 的一大特色。这一节，我将讲述 Octave 对于矩阵的一些操作，希望大家在看文章的过程中可以跟着一起敲一下代码，加深一下印象。 矩阵的生成 Octave 中，我们用一个中括号来表示一个矩阵，用分号来分隔每一行，即使在输入的时候不在同一行就像下面这样： >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A =
图形化界面的Shell 幼儿园的小孩,可以面对图形化界面的电脑,手持鼠标,愉快的上网冲浪 字符型界面的Shell 计算机专业的新生面对的无界面的Linux,用vi编写一个简单的Hello Worl
Numpy比Python列表更具优势，其中一个优势便是速度。在对大型数组执行操作时，Numpy的速度比Python列表的速度快了好几百。因为Numpy数组本身能节省内存，并且Numpy在执行算术、统计和线性代数运算时采用了优化算法。
数据 按指定的行列值显示 求和 按行求和 按列求和 数据 求平均 备注：按性别计算每个等级船票的平均价格。 备注：每个等级船舱中每种性别获救的平均值，也就是获救的比例。 备注：每种性
在一级项目组时，监控服务器的同时，总结了一下SQL关于查询的语句，希望能给大家带来一些帮助 推荐两个博客，下面借鉴了这两个 菜鸟教程 网上大佬的
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