R语言 排序 次条件

使用R包dplyr的函数arrange更简单，更简洁：

#多条件排序：使用dplyr::arrange

library(dplyr)

data("iris")

head(iris)

#第一列升序，然后是第三列升序

arrange(iris,iris[,1],iris[,3])

#第一列升序，然后是第三列降序

arrange(iris,iris[,1],-iris[,3])

扩展资料

R语言排序函数sort()，rank()，order()

>x<-c(97,93,85,74,32,100,99,67)

>sort(x)

[1]32677485939799100

>order(x)

[1]58432176

>rank(x)

[1]65431872

第0节、引例

本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在>

irisxe显卡相当于Nvidia的MX350。

IrisXe属于入门级图形处理器类别，但是，Iris Xe的性能类似于某些入门级独立显卡（例如NvidiaGeForceMX系列）的性能。对于集成的图形处理器来说，这是一个很好的结果。

Xe架构，这是一个能够应用于高性能计算、深度学习与训练、云服务、多媒体编辑、工作站、游戏娱乐、轻薄便携设备等场景的计算架构，也可以理解为英特尔提供了集GeFore、Quadro和Tesla于一体的产品。

irisxe显卡的优势

为了证明IrisXe在核芯显卡中的领先地位，英特尔还和老对家AMD的核显来了波比较，使用搭载Iris Xe的11代酷睿i7-1185G7与锐龙74800U的对比，后者使用的是自带的集成Random显卡。

可以看到，同等画质下，IrisXe显卡在每一款游戏中的帧率表现均更优异，这种优势在MOBA、FPS游戏中尤其明显，1185G7的数值比4800U肉眼可见高出了一大截。

除了图形性能，IrisXe的全新AI计算能力也是一大亮点，智能图形算法让轻薄本也能玩转人工智能，为使用者带来无限的 *** 作便利。

一般来说，除了打游戏以外，对电脑的生产力和日常应用也有一定的要求。在创意工作的场景中，IrisXe可以智能识别和实时优化图像，一键抠图裁剪、提升画面分辨率、更换风格，得心应手修出高质量的理想效果。

当前疫情常态化的背景下，经常要依赖电脑参与线上教学、远程会议，IrisXe与CPU、GNA神经加速三大AI引擎结合，能够智能区分人声人像，消除噪音、提升分辨率、虚化背景，实现硬件级的远程交互体验。

kde值

diagonal参数取’kde’值时，表示散布矩阵的对角线上的图形为数据集各特征的核密度估计(Kernel Density Estimation，KDE)。核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一。简单来说，核密度估计就是在当前数据集(连续型数据样本)已知的情况下，通过计算来获取该样本分布的概率密度函数；在计算获取时需要用到核函数，如Gaussian Kernel Density、Exponential Kernel Density、Cosine Kernel Density等，不同核函数可以得到样本整体趋势和密度分布规律性基本一致的结果；影响该结果的还包括带宽（bandwidth），带宽值过大或过小都会影响估计结果

参考连接:

1散布矩阵(scatter_matrix)及相关系数(correlation coefficients)实例分析_Ferris_YU_Q的博客-CSDN博客_散布矩阵图网页链接

2ML之01-核密度估计Kernel Density Estimation(KDE)_Levine-Huang的博客-CSDN博客_核密度估计 热力网页链接

创建 JSON 格式值数组的聚合函数。

注：IRIS可用，IRIS之前版本不可用。

JSON_ARRAYAGG 聚合函数返回指定列中值的JSON格式数组。

一个简单的 JSON_ARRAYAGG (或 JSON_ARRAYAGG ALL )返回一个 JSON 数组，其中包含所选行中 string-expr 的所有值。

字符串 -expr 为空字符串 (") 的行由数组中的( " u0000" )表示。

字符串 -expr 为NULL的行不包含在数组中。

如果只有一个字符串 -expr 值，并且是空字符串( " )， JSON_ARRAYAGG 将返回 JSON 数组 ["\u0000"] 。

如果所有的 string-expr 值为 NULL , JSON_ARRAYAGG 返回一个空的 JSON 数组 [] 。

JSON_ARRAYAGG DISTINCT 返回一个 JSON 数组，由所选行中 string-expr 的所有不同(唯一)值组成: JSON_ARRAYAGG(DISTINCT col1) 。

NULL 字符串 -expr 不包含在 JSON 数组中。

JSON_ARRAYAGG(DISTINCT BY(col2) col1) 返回一个 JSON 数组，该数组只包含记录中 col2 值是不同的(唯一的)的那些 col1 字段值。

但是请注意，不同的 col2 值可能包含一个单独的 NULL 值。

JSON_ARRAYAGG string-expr 不能是流字段。

指定流字段的结果是 SQLCODE -37 。

默认的 JSON_ARRAYAGG 返回类型是 VARCHAR(8192) 。

这个长度包括 JSON 数组格式化字符以及字段数据字符。

如果预期返回的值将需要大于 8192 ，可以使用 CAST 函数指定一个更大的返回值。

例如 CAST(JSON_ARRAYAGG(value)) AS VARCHAR(12000)) 。

如果实际返回的JSON数组长于 JSON_ARRAYAGG 返回类型长度，IRIS将在返回类型长度处截断JSON数组，而不会发出错误。

因为截断JSON数组会删除其关闭的 ] 字符，这使得返回值无效。

可以使用 %SelectMode 属性为 JSON 数组中的元素指定数据显示值: 0=Logical (默认值)， 1=ODBC , 2= display 。

如果 string-expr 包含一个 %List 结构，则元素以ODBC模式表示，用逗号分隔，在逻辑和显示模式中以 %List 格式字符表示，用 \ 转义序列表示。

JSON_ARRAYAGG 函数将表中多行列的值组合成一个包含元素值的 JSON 数组。

因为在计算所有聚合字段之后，查询结果集中应用了一个 ORDER BY 子句，所以 ORDER BY 不能直接影响这个列表中的值序列。

在某些情况下， JSON_ARRAYAGG 结果可能是按顺序出现的，但是不应该依赖于这种顺序。

在给定聚合结果值中列出的值不能显式排序。

下面的嵌入式SQL示例返回一个主机变量，该变量包含示例的 Home_State 列中所有值的 JSON 数组。

以字母 A 开头的人名表:

注意，这个 JSON 数组包含重复的值。

下面的动态SQL示例返回一个主机变量，该变量包含样本的 Home_State 列中所有不同(唯一)值的JSON数组。

以字母 A 开头的人名表:

下面的SQL示例为每个州创建了一个 JSON 数组，其中包含在 Home_City 列中找到的所有值，以及按州列出的这些城市值的计数。

每个 Home_State 行包含该状态的所有 Home_City 值的 JSON 数组。

这些JSON数组可能包含重复的城市名称:

更有用的是一个 JSON 数组的所有不同的值，发现在 Home_City 列为每个州，如下所示的动态SQL示例:

注意，这个示例返回每个州的不同城市名称和总城市名称的整数计数。

下面的动态SQL示例使用 %SelectMode 属性为 DOB 日期字段返回的JSON值数组指定 ODBC 显示模式:

下面的动态SQL示例使用 %FOREACH 关键字。

它为每个不同的 Home_State 返回一行，其中包含该 Home_State 的年龄值的JSON数组。

下面的动态SQL示例使用 %AFTERHAVING 关键字。

它为每个 Home_State 返回一行，其中至少包含一个满足 HAVING 子句条件的 Name 值(以 “M” 开头的名称)。

第一个 JSON_ARRAYAGG 函数返回一个包含该状态所有名称的 JSON 数组。

第二个 JSON_ARRAYAGG 函数返回的 JSON 数组只包含满足 HAVING 子句条件的名称:

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