### for循环与算法test.sum
比如两个变量i，j i=1:4 j=1:30公式y=j 10i计算出的y是矩阵这个循环该怎么写呢？解：i
有同学问：画pheatmap的时候设置的一个参数color
1、apply函数 对一个Matrix或者Array进行某个维度的运算。其格式是： apply(数据,维度Index,运算函数,函数的参数) 对于Matrix来说，其维度值为2，第二个参数维度Index中，1表示按行运算，2表示按列运算。例子： > m m [,1] [,2] [,3][1,] 1 3 5[2,] 2
答：jupyter notebook的响应浏览器中是不支持2345之类的浏览器的，只要把默认浏览器修改为jupyter notebook能够响应的浏览器即可，推荐使用并修改响应浏览器为chrome浏览器。
可以使用abline()函数。示例代码如下。 >x y plot(x,y)>abline(v=3,lwd=4,col="blue")#添加一条垂直直线x=3，线宽为4，颜色蓝色 >abline(h=3,lwd=4,col="blue")#添加一条水平直线y=3，线宽为
1、字符串连接符包括|| ¦¦ !!等例1：data _null_; a=
我有两组月度数据，一边里面的year month是字符型Length 12., Format12,informat12.。另一个是数值型length 8 Format Best12.,informat Best32.这两个要怎么转换成一个类型然后用merge呢？data a1; input a b @@; cards; 23 45 34 34 54 34 ; run; data _
数据清洗技术是统计分析之前必做的一步，而且也是非常麻烦的一步，有时甚至花费的时间比统计分析都长。所以没有一定的技巧，这将是个非常烦人的工作。本篇文章介绍如何利用sas进行缺失值的查询工作，后面如果有时间再逐渐写一下异常值、错误值等的查询。假定我们有数据集aa，包含如下变量（数据省略）：ID dose gender age t0 t1 a1 a2最简单的方式当然就是挨个变量找缺失值，如下：d
1.增加训练数据数过拟合是由于模型学习到了数据的一些噪声特征导致，增加训练数据的量能够减少噪声的影响，让模型更多地学习数据的一般特征。利用现有数据进行扩充或许也是一个好办法。例如在图像识别中，如果没有足够的图片训练，可以把已有的图片进行旋转，拉伸，镜像，对称等，这样就可以把数据量扩大好几倍而不需要额外补充数据。一般有以下方法：从数据源头采集更多数据复制原有数据并加上随机噪声重采样根据当
无论在机器学习还是深度学习建模当中都可能会遇到两种最常见结果，一种叫过拟合（over-fitting ）另外一种叫欠拟合（under-fitting）。首先谈谈什么是过拟合呢？什么又是欠拟合呢？网上很直接的图片理解如下： 过拟合（over-fitting）所谓过拟合其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。打
nbextension作为一种jupyter notebook的插件给编写代码带来不少便捷，安装步骤比较简单首先安装：jupyter_contrib_nbextensionspip install jupyter_contrib_nbextensions如果安装失败可以尝试使用conda安装conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbe
代码如下，提示return outside function? return 语句就是将结果返回到调用的地方，并把程序的控制权一起返回程序运行到所遇到的第一个return即返回（退出def块），不会再运行第二个return。return基本上都用在函数内部，你这里return的位置不对，你需要定义函数然后return返回值。
在执行anaconda prompt报错，报错信息如下 这种情况一般是由于安装文件不完整导致的问题，解决办法重新下载并安装，下载后记得查看下载文件大小确认安装文件下载完整。
这是什么情况？为啥SQL代码select * from Monthly_Indicator;无法执行? select * from Monthly_Indicator;代码本身是没有问题的，但是他前面的sql语句没有用分号结束，因此这句会出语法错误。
如果一个文件很大很大，pandas如何读取这个文件的数据？处理很大的文件时，或找出大文件中的参数集以便于后续处理时，可以读取文件一小部分或者逐块对文件迭代读取。如果只想读取几行（避免读取整个文件），通过nrows进行指定即可，语法如下：import pandas as pdpd.read_csv('some_file.csv',nrows=num) #num 是你要读取多少行，so
我想知道以后读取有缺失值的数据，怎么判断是哪里缺失了？比如 只是在文本随便写的数据。首先pandas读取任何数据都要知道数据的格式信息，其他软件工具也是一样的，只有知道数据的分隔方式才能将数据中的元素准确的定位对应到dataframe中的索引。比如读csv文件，那一定要给pandas传达信息就是数据都是以逗号分隔的，不然pandas读取数据失败。如果用read_csv()来读取不是以逗号分隔的
第13/14行出现红色x是什么情况?，出了什么问题？哪里错了？ 每一句sql语句结尾要用‘;’分隔，句子内的可以用逗号，图中的sql语句在括号处才结束，因此括号处的分号是对的。所以13行出现分号是有问题的，这句代码在此处还没有结束，应该用逗号。
为简明起见，我以sashelp.class 为例，介绍如何对对数据集按性别分成男、女两组，并按身高（height）从矮到高排列。sashelp.class 原表如下：Obs Name Sex Age Height Weight 1 Joyce F 11 51.3 50.5 2 Louise
在把excel数据导入sas时，有一个字段的字符很长，超过默认长度，导致导入sas数据集的该字段不完整，请问需要怎样编写语句才能够改变其长度？导入的excel最后没有形成sas数据集，而是一个导入的程序？怎样看到导入后的数据集PROC IMPORT OUT= WORK.AA DATAFILE= "F:\AA.XLS" DBMS=EXCEL REP
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