京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SAS Says 扩展篇IML:函数玩一玩
1. 元素函数
元素函数是针对矩阵里的元素进行操作的,比如:
|
abs( ) |
取绝对值 |
|
exp( ) |
e的元素次方 |
|
int( ) |
取整 |
|
log( ) |
取ln |
|
mod( ) |
取余 |
|
sqrt( ) |
将元素开方 |
举个栗子:
例子
proc iml;
a={9 -2.38, -1 0, 2 1};
c1=abs(a);
c2=exp(a);
c3=int(a);
c4=mod(a);
print a,c1,c2,c3,c4;
quit;
2. 矩阵函数
矩阵函数将对整个矩阵进行操作:
矩阵查询函数可以查询矩阵的一些基本信息,如行数、列数、行最大值、列最大值等等;
矩阵生成函数可以对矩阵进行分块、取对角线等,生成一个新的矩阵。
(1)矩阵查询函数
all (条件):当矩阵所有元素都满足条件时,返回1,否则返回0;
any (条件):只要矩阵中有一个元素满足条件,就返回1,否则返回0。
例子
proc iml;
a={9 -2.38, -1 0, 2 1};
c1=all(a>0);
c2=any(a>0);
print a,c1,c2;
quit;
loc(条件):返回满足条件的元素的标号,还可以与截取运算符[]搭配使用,获取标对应的数值。
例子
proc iml;
a={9 -1 3, 3 -3 0};
c1=loc(a>0);
c2=a[ loc(a>0) ];
print a,c1,c2;
quit;
nrow(矩阵):求矩阵行数;
ncol(矩阵):求矩阵列数;
type(矩阵):得到矩阵的类型,数值型返回N、字符型返回C,如果矩阵不含任何值,返回U。
length(矩阵):求矩阵每个元素的长度,只能是字符矩阵。
例子
proc iml;
a={9 -1 3, 3 -3 0};
b={"hello","world"};
c1=nrow(a);
c2=ncol(a);
c3=type(a);
c4=length(b);
print a,c1,c2,c3,c4;
quit;
(2)矩阵生成函数
通过这类函数得到一些简单、特殊的矩阵。
block(M1,M2...):创建分块对角阵;
diag(M):只保留矩阵M的对角线,其余元素均赋值为0;
vecdiag(M):将矩阵M的对角线元素变成列向量。
娘子,快来看大楼~!————→
例子
proc iml;
a={9 -1 , 3 -3};
b={1 2, 4 5};
c=block(a,b);
c1=diag(c);
c2=vecdiag(c);
print a,c1,c2;
quit;
i(n):创建n×n的单位阵;
j(row,col,value):创建row×col的矩阵,矩阵的数据均为value;
repeat(value,row,col):和上面的一样,生成row×col、元素均为value的矩阵;
insert(M1,M2,插入第n行,或插入第m列):将矩阵M2插入矩阵M1中,插入第n行,或者第m列,注意m和n必须有一个为0,因为这两个只能指定一个。
右边的朋友,我要是能和你一样高就好了。
例子
proc iml;
a=i(3);
b=j(2,4,7);
c=repeat(7,2,4);
d=insert(a,{1 -1 0},2,0);
print a,b,c,d;
quit;
uniform(seed):生成(0,1)均匀分布的伪随机数;
normal(seed):生成均值为0,方差为1的伪随机数;
例子
proc iml;
a=normal(1);
b=normal({1 1 1,1 1 1, 1 1 1});
c=normal(repeat(1,3,3));
d=uniform({2 2 2});
print a,b,c,d
quit;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11