col

第三章 1图形参数 par() opar <- par(no.readonly=TRUE)##复制了一份当前参数 par(lty=2,pch=17) plot(dose,drugA,type="b") par(opar) 符号和线条 参数 描述 pch 符号类型 cex 符号大小 lty 线条类型 lwd 线条宽度 pch: 当pch取0~14时，其点为空心点，可以用col(颜色)参数设置其边框的颜色； 　　当pch取15~20时，其点是实心点，可以用col参数设置其填充的颜色； 　　当pch取21~25时，其点也是实心点，既可以用col参数设置边框的颜色，也可以用bg参数设置其内部的填充颜色 lty: 颜色 在R中，可通过颜色下标、颜色名称、十六进制、RGB、HSV来指定颜色 参数 描述 col 如col=c(“red”,“blue”)绘制三条线，1红，2蓝，3红 col.axis 坐标轴刻度文字颜色 col.lab 坐标轴标签颜色 col.main/col.sub 主/副标题颜色 fg/bg 前/背景色 文本属性 参数 描述 cex cex.anis 坐标轴刻度文字放大倍数 cex.lab 坐标轴标签放大倍数 cex.main/col.sub 主/副标题放大倍数 图形边界、图形大小 参数 描述 pin 英寸表示（宽、高） 2添加文本、自定义坐标轴和图例 标题 //ann

过去一个月实验比较忙，好久没有写点东西了，今天要给amina画图，所以学习了一下R语言的基础画图。 1.plot函数 　plot(x,y,xlim=c(0,100),ylim=c(0.4,1), type="o",lwd=2,col=2,pch=24,cex=1.5, yaxs="i",xaxs="i", xlab="Sample Ration(%)",ylab="Accuracy") x,y : 要画图的x轴内容和y轴内容 　xlim,ylim: x轴和y轴的范围 　type: 表示图的形状，是点、线、点线、阶梯线等等。 　lwd: 线的宽度 　col: 颜色 pch: 点的形状 　cex: 点的大小 　yaxs,xaxa: plot默认画图时会在预留一部分坐标空间，设置为“i”后，就可以去掉预留空间 xlab,ylab:x轴和y轴的名称 2. lines函数 当想要在一个图中画多条线时，可以用此函数 　　lines(LPP$LPP~LPP$x,col = "blue",type = "o",lwd = 2,pch=5) 3.grid 对图添加栅格 grid(nx=NA,ny=6,lwd=2) 　　nx,ny：分别表示x和y方向的虚线，当值为NA时，不对相应的方向分割，ny=6 表示将y轴等距分割为6段 4.abline 　　添加一条直线 　　abline(h=0.85,col=

一，布局 Ｒ绘图所占的区域，被分成两大部分，一是外围边距，一是绘图区域。 外围边距可使用par()函数中的oma来进行设置。比如oma=c(4,3,2,1)，就是指外围边距分别为下边距：4行，左边距3行，上边距2行，右边距1行。很明显这个设置顺序是从x轴开始顺时针方向。这里的行是指可以显示1行普通字体。所以当我们使用mtext中的line参数时，设置的大小就应该是[0,行数)的开区间。当我们使用mtext在外围边距上书写内容时，设置mtext中的outer=TRUE即可。 绘图区域可使用par()函数中的mfrow, mfcol来进行布局。mfrow和mfcol可以使用绘图区域被区分为多个区域。默认值为mfrow(1,1)。 比如mfrow(2,3)就是指将绘图区域分成2行3列，并按行的顺序依次绘图填充； 比如mfcol(3,2)就是指将绘图区域分成3行2列，并按列的顺序依次绘图填充； 我们将每一个细分的绘图区域分为两个部分，一是绘图边距，一是主绘图。 绘图边距需要容纳的内容有坐标轴，坐标轴标签，标题。通常来讲，我们都只需要一个x轴，一个y轴，所以在设置时，一般的下边距和左边距都会大一些。如果多个x轴或者y轴，才考虑将上边距或者右边距放大一些。绘图边距可以使用par()函数中mar来设置。比如mar=c(4,3,2,1)，与外围边距的设置类似，是指绘图边距分别为下边距：4行

1、 SQL Select语句完整的执行顺序： ①from子句组装来自不同数据源的数据； ②where子句基于指定的条件对记录行进行筛选； ③group by子句将数据划分为多个分组； ④使用聚集函数进行计算； ⑤使用having子句筛选分组； ⑥计算所有的表达式； ⑦使用order by对结果集进行排序。 ⑧select 集合输出。 Having与Where的区别 * where 子句的作用是在对查询结果进行分组前，将不符合where条件的行去掉，即在分组之前过滤数据，where条件中不能包含聚组函数，使用where条件过滤出特定的行。 * having 子句的作用是筛选满足条件的组，即在分组之后过滤数据，条件中经常包含聚组函数，使用having 条件过滤出特定的组，也可以使用多个分组标准进行分组。 2、 创建索引（CREATE INDEX）时，将索引分配到专门的索引空间；对于有实时数据改变的表，需要在最后加上online关键字，就不会阻塞DML语句。 CREATE INDEX index_nm ON table_nm(col_nm) TABLESPACE tablespace_nm ONLINE; 3、其他 在sql脚本中创建存储过程时，存储过程部分代码结束后，在其下一行加一个反斜杠 / ，表示存储过程结束，防止oracle将下面的其他sql语句当成存储过程的一部分。

摘要 python3.65 名词替换： 每一个样本为每一行；每一个特征为每一列 。 归一化，标准化，标准化代码实现都在代码片中。 前言 问：数据为什么要归一化或者标准化？ 答：当一组数据中， 所有特征对数据分析的作用都是一样，但是数值大小却差别很大的时候 ，就需要用到归一化或者标准化。 归一化 特点： 通过对原数据的处理，转换数据范围在0-1之间 实现公式： x 1 = x − m i n m a x − m i n x 2 = x 1 × ( m x − m i ) + m i x1=\frac{x-min}{max-min} \qquad \qquad x2=x1\times(mx-mi)+mi x 1 = m a x − m i n x − m i n ​ x 2 = x 1 × ( m x − m i ) + m i 公式介绍：x2：最终值；x：每个特征的每个数据；max：该特征最大值；min：该特征最小值；mx：生成数据范围最大值；mi：生成数据最小值。mi,mx=0,1 （默认） 作用域：每一个特征（也就是每一列） 缺点：异常值对最大值和最小值影响很大，它对异常点处理不好，鲁棒性差。 适用场景：适合传统精确小数据场景（场景较少） 标准化 特点： 通过对原始数据进行变换，把数据变为均值为0，方差为1的范围 实现公式： x 1 = x − m e a n δ x1=

栅格系统 免费小说 https://wap.kuwx.net/ 下面这张图是Bootstrap对栅格系统有关系数的规定 什么是栅格体统? 栅格系统是Bootstrap提供的移动优先的网格系统, 各个 分界点 如上: 576px 720px 992px 1200px 一行最多盛放12列, 从上图中也能看出一共是5种响应尺寸(分别对应不同的尺寸的屏幕) 其实大白话讲 : 就是当我们用鼠标拖动浏览器左右移动时, 浏览器的可视区域就会随之放大和缩小, 这时浏览器可视区域就会在Bootstrap规定的分界点中移动, 这时Bootstrap会捕获当前浏览器可视区域的大小, 然后加持上不同的显示效果 比如: html如下 <div class="container-fluid"> <!--.row限制一行--> <div class="row"> <div class="col-xl-3 col-lg-6" style="background: #ff6262">炽焰</div> <div class="col-xl-3 col-lg-6" style="background: #5b9df9">冰蓝</div> <div class="col-xl-3 col-lg-6" style="background: #2c7d59">青草</div> <div class="col-xl-3 col

高斯消元法，是线性代数中的一个算法，可用来求解线性方程组，并可以求出矩阵的秩，以及求出可逆方阵的逆矩阵。 高斯消元法的原理是： 若用初等行变换将增广矩阵 化为 ，则AX = B与CX = D是同解方程组。 所以我们可以用初等行变换把增广矩阵转换为行阶梯阵，然后回代求出方程的解。 以上是线性代数课的回顾，下面来说说高斯消元法在编程中的应用。 首先，先介绍程序中高斯消元法的步骤： (我们设方程组中方程的个数为equ，变元的个数为var，注意：一般情况下是n个方程，n个变元，但是有些题目就故意让方程数与变元数不同) 1. 把方程组转换成增广矩阵。 2. 利用初等行变换来把增广矩阵转换成行阶梯阵。 枚举k从0到equ – 1，当前处理的列为col(初始为0) ，每次找第k行以下(包括第k行)，col列中元素绝对值最大的列与第k行交换。如果col列中的元素全为0，那么则处理col + 1列，k不变。 3. 转换为行阶梯阵，判断解的情况。 ① 无解 当方程中出现(0, 0, …, 0, a)的形式，且a != 0时，说明是无解的。 ② 唯一解 条件是k = equ，即行阶梯阵形成了严格的上三角阵。利用回代逐一求出解集。 ③ 无穷解。 条件是k < equ，即不能形成严格的上三角形，自由变元的个数即为equ – k，但有些题目要求判断哪些变元是不缺定的。 这里单独介绍下这种解法： 首先

场景 Winform控件-DevExpress18下载安装注册以及在VS中使用： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/100061243 在上面搭建好DevExpress的环境后，要使用其GridControl控件。 注： 博客主页： https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi 关注公众号 霸道的程序猿 获取编程相关电子书、教程推送与免费下载 实现 首先在窗体中拖拽一个GridControl 然后在窗体的Load时事件中对其进行添加列和样式设置 private void FrmSearch_Load(object sender, EventArgs e) { //设置GridControl样式 Common.GridControl.GridControlHelper.SetStyles(this.gridControl1.MainView as DevExpress.XtraGrid.Views.Base.ColumnView); //订阅行点击事件 this.gridView1.RowClick += gridView1_RowClick; } 进入设置样式的方法 public static void SetStyles(DevExpress.XtraGrid

1.先创建普通表 2.在创建分桶表 (1)create table 表名 (字段 类型,…) clustered by(根据分桶的字段) into 分桶数 buckets row format delimited fields terminated by ‘根据什么分割’; create table stu_buck(id int, name string) clustered by(id) into 4 buckets row format delimited fields terminated by ‘\t’; 3.设置属性 (1)set hive.enforce.bucketing=ture;//设置分桶开启 (2)set mapreduce.job.reduces=-1; 4.将数据从普通表导入到分桶表 (1)//导入数据的时候要执行mapreduce，才会分桶 insert into table 分桶表 select * from 普通表; 5.查询分桶数据 (1)select * from 分桶表tablesample(bucket 从哪个分桶开始抽取 out of 抽取的数据 on 分桶的字段); hive (default)> select * from stu_buck tablesample(bucket 1 out of 4 on id); (2)重点语法