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R语言中小数点位数的设置

经常用数据分析，有时不同的文件的小数位数不一样，但是我们可以让它们的位数保持一致的，下面的介绍就是设置小数位数。使用options函数> options(digits) 默认为7位> a=0.234333323#9位> a[1] 0.2343333 下面开始设置下> options(digits=3)> a=0.34434434#8位> a[1] 0.344 看最

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用ggplot绘制饼图

library(dplyr)library(ggplot2)library(ggmap) # 为了引用主题theme_nothing，用来消除原始ggplot绘图自带的一切标签df % # factor levels n

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R中用ggplot画图

收先要载入包对于初次使用这个包的用户，需要先进行安装ggplot2包install.packages("ggplot2")安装后，每次使用前，需要进行载入library(ggplot2) ggplot函数的特别之处在于它是分图层的绘图函数，也就是说绘制它的坐标轴和点线是分开的。一个基本的ggplot图像的语句应当是这样的ggplot(data,aes(x,y)) geom_xx(

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R语言中post请求

request.session()目的是模拟登陆，得到登陆后的网页类似方法设置cookie在header里，或者cookies=字典（方法在chrome分析的03小技巧中）session模拟登陆时post数据若能找到form表格的input接口与action的url，则ok如果没有，需要抓包（登陆时勾选preserve log）查询登陆请求的network 若data有困难1

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wo56565

Python学习各种模块函数简介

1、docopt模块，解析命令行参数的工具，方便在运行python程序时添加参数。2、assert断言函数，当判断语句为真时，不会报错（相当于断定判断语句为真），为假时进行报错。可以为异常添加参数。3、分割文件名的函数：split()和splitext()函数。4、walk()遍历函数，返回一个三元组（root，dirs，files），分别是当前遍历的当前路径，该路径下的所有目录，该路径下所

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很实用的Python小常识

（1）Python语言中写文件的操作方法：f.write(s):向文件写入一个字符串或字节流（2）f.writelines(lines),将一个元素为字符串的列表整体写入文件。（3）split()通过指定分隔符对字符串进行切片。（4）join()方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串（5）replace（）方法把字符串中的old(旧字符串)替换成new（新字符

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wo56565

python基础（time时间模块）

time模块import time模块time包含用于获取当前时间、操作时间和日期、从字符串中读取日期、将日期格式化为字符串的函数。日期可表示为实数（从“新纪元”1月1日0时起过去的秒数。“新纪元”是一个随平台而异的年份，在UNIX中为1970年），也可表示为包含9个整数的元组。下表解释了这些整数。例如，元组(2008, 1, 21, 12, 2, 56, 0, 21, 0)表示2008年1月

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Oracle的索引

索引是用于加速数据存取的数据对象，有很多种数据结构的不同实现方式，基本思想就是在表的列上构建一个二叉树。合理的使用索引可以大大降低i/o次数，从而提高数据访问性能。索引大大提高了查询的效率，但是却增加了更新的维护成本，所以不能乱建索引，不能建立过多的索引，对于不经常查询的字段，就不要去建对应的索引。创建索引之后再pl/sql工具的左边的indexes下刷新即可看见创建的索引1). 索引的使用原

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Oracle的视图

一、视图【重要】视图就是封装了一条复杂查询的语句。视图是提供一个查询的窗口，所有数据来自于原表。1). 视图的作用视图可以屏蔽敏感字段保证总部和分部数据及时统一；比如：总部从表中查，分部看视图，保证数据统一！有限避免查询的数据没有及时更新2). 登陆拥有dba权限的用户dba权限用于跨用户查询是可以的！-- 查询语句创建表；可以跨用户查询(当前用户是拥有dba权限的itheim

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wo56565

SQL优化之SELECT优化 ——group by

在数据库查询中，group by语句经常使用，而这个语句的使用是最耗性能的，按常理，我们生活中要这样做也很麻烦，有两种情形： 1、有索引的情况 2、无索引的情况对于第一种情况，如果在生活中要做这样的事情，很恼火，我们正常的想法是，先把所有的按高矮顺序来排序，最后是一组的就直接挑出来了，但怎样实现这个排序呢？根据上一篇文件排序f

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wo56565

数据库中的内连接、自然连接、和外连接的区别

数据中的连接join分为内连接、自然连接、外连接，外连接又分为左外连接、右外连接、全外连接当然，这些分类都是在连接的基础上，是从两个表中记录的笛卡尔积中选取满足连接的记录。笛卡尔积简单的说就是一个表里的记录要分别和另外一个表的记录匹配为一条记录，即如果表A有3条记录，表B也有三条记录，经过笛卡尔运算之后就应该有3*3即9条记录。自然连接（natural join）自然连接是一种特殊的等值连接

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詹惠儿

python如何在没有库情况下取模？

我们将从集合库中导入Counter，这是Python 2和3中的内置模块。该模块将帮助我们计算列表中的重复元素。我们定义一个数字列表并计算列表的长度。然后我们调用Counter（一个dict子类）来帮助计算可清除对象，然后我们将它转换为dict对象。然后，我们使用For循环初始化一个列表，将所有dict值（元素数）与所有dict值的最大值（最常出现的元素的数量）进行比较，并返回所有等于max

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詹惠儿

python如何将代码转换为库（5）

现在，如果程序员想要改变大小，他们可以，否则他们不必。我们可能还希望允许程序员修改blob的速度，如果他们想：import randomclass Blob: def __init__(self, color, x_boundary, y_boundary, size_range=(4,8), movement_range=(-1,2)): self.size

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詹惠儿

python如何将代码转换为库（3）

PART（2/2）：模块化在第二部分中，我们将了解面向对象编程的一个基本特征，即模块化。到目前为止，我们还没有介绍任何会使这个难以维护或扩展的内容，至少在我们可以用PyGame做的范围内。如何使其模块化？对此有一个非常简单的测试，让我们尝试导入它！为此，我们有两个文件。让我们复制Blob类并随机。import randomclass Blob: def __init__(self

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詹惠儿

python如何将代码转换为库（2）

PART（1/2）：Blob World在这一部分中，我们正在创建一个简单的游戏环境和一些对象，因为可视化我们创建的是一种学习编程的特殊方式。为创造世界BLOB的解释（即，它的环境和对象）使用pygame的解释。我们需要了解的是如何使我们的代码模块化。def draw_environment(blob_list): game_display.fill(WHITE) for bl

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詹惠儿

python如何将代码转换为库（1）

目的：学习面向对象的编程 - 模块化。我们如何将代码的某些部分转换为库，以便任何人都可以使用它以供将来参考。使代码模块化将实现可重用性并最小化重复。依赖关系： pygame简介：我们将制作一个小游戏（不是真正的游戏），而只是一个环境和一些对象。我们将尝试使环境变为静态，并将对象（在我们的例子中为blob）模块化。我们将使用PyGame，因为它为我们提供了一种简单的方法来实际可视化我们正在

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wo56565

Python 在数据分析工作中的地位与 R 语言、SAS、S

spss对用户的要求是只要会点击菜单就可以了，有编程窗口但是一般没人用，用户多是收到过一些统计训练的，但不需要高深的分析能力，市场调研用的比较多，统计专业大二一般要求掌握sas内装许多写好的procedure 而且都是经过Fda认证的有保障的东西所以死贵好处是权威坏处是不够灵活算法更新慢还有死贵。语法奇怪不是那种传统意义上做编程的语言所以循环啊什么的涉及算法的会不那么方便，也不是

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wo56565

SPSS中线性回归分析的具体步骤

例3.10：考察中国居民收入与消费支出的关系。数据文件名称“居民消费水平.sav”。变量说明：GDPP：人均国内生产总值 CONSP：人均居民消费（1）建立数据文件“居民消费水平.sav”。（2）选择“分析” →“回归” →“线性”，打开线性回归分析对话框。（3）选择因变量和自变量：将人均居民消费“CONSP” 移入因变量框中；（4）在线性回归窗口中点

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wo56565

如何在SPSS中进行简单分析？

(一) 散点图 SPSS软件的绘图命令集中在Graphs菜单。 (二) 简单相关分析操作简单相关分析是指两个变量之间的相关分析，主要指对两变量之间的线性相关程度做出定量分析。例3.6（简单双变量）：调查了29人身高、体重和肺活量的数据见下表，试分析这三者之间的相互关系。（1）建立数据文件“学生生理数据.sav”。（2）选择“分析” →

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wo56565

为什么要特征标准化 (机器学习)

在说特征标准化之前, 我们先来说说现实生活中, 我们的数据是什么样的. 它们很可能来自不同的地方, 被不同的人采集, 有着不同的规格. 用最经典的房价预测例子来和大家说说. 我们用机器学习从房屋的各个层面来预测房价, 房屋的特征可能包括, 离市中心的距离, 房屋楼层, 房屋面积, 所在城市, 几室几厅等等. 这些数据的取值范围往往差距悬殊, 比如楼层一般在2-30层以内, 面积可能上百, 离市中心

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