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- 来自专栏黯羽轻扬
文本_bash笔记4
grep 用于文本搜索，匹配文件内容，语法格式为：grep pattern filename，例如： # 找出所有含有for的行 grep 'for' test.sh # 对多个文件进行搜索 grep "想做个好人" | cut -b 2-4 # -n选项不分割多字节字符，得到`想` echo "想做个好人" | cut -n -b 2-4 sed stream editor，非交互式的编辑器，常用的文本处理工具 ，最常用的功能是文本替换： # 删除行开头的空白字符 echo $' \t 我想左对齐' | sed $'s/^[[:space:]]*\t*//g' 另一个常用功能是文件原地替换（替换并把结果写入原文件 '{print 1"-"2"-"3}' 内置变量 awk里有一些特殊的内置变量： NR：number of records，当前行号 NF：number of fields，当前行字段数 $0：当前行文本内容 $123…：当前行第n个字段的文本内容 所以有更简单的统计行数的方式： echo $'1 2\n3 4' | awk 'END{print NR}' 每读一行更新NR，执行到END块时就是总行数 注意
1.1K30发布于 2019-06-12 - 来自专栏快学Python
Python中查询缺失值的4种方法
今天聊聊Python中查询缺失值的4种方法。 缺失值 NaN ① 在Pandas中查询缺失值，最常用的⽅法就是isnull()，返回True表示此处为缺失值。 我们可以将其与any()⽅法搭配使用来查询存在缺失值的行，也可以与sum()⽅法搭配使用来查询存在缺失值的列。 isnull()：对于缺失值，返回True；对于⾮缺失值，返回False。 等等字符来表示缺失值。 对于这类文本，我们可以使用正则表达式来匹配缺失值。 import re df[df["C列"].apply(lambda x: len(re.findall('NA|[*|? = 0)] 输出： 如上所示，我自定义了匿名函数lambda，作用是在文本列的每一行中查找以下文本值：“NA”、“*”、“？” 、“！” 、“#”、“-”，并检查它找到的列表的长度。 今天我们分享了Python中查询缺失值的4种方法，觉得不错的同学给右下角点个在看吧，接下来我们会继续分享对于缺失值3种处理方法。
5.4K10编辑于 2022-06-10 - 来自专栏CaiRui
Shell-4-让文本飞
txt 使用正则表达式必须使用egrep （2）要打印除某行之外所有行 [root@cai tmp]# grep -v 3 1.txt this is a test2 11 44 55 55 （3）统计文本或文本中包含匹配字符串的行数 [root@cai tmp]# grep -c 3 1.txt 1 （4）打印包含匹配字符串的行数 [root@cai tmp]# grep 3 -n 1.txt 4:33 （5）搜索多个文件并找出匹配文本位于哪个文件中 6 7 8 要打印匹配某个结果之前的3行，可以使用-B选项 [root@cai tmp]# seq 10|grep 5 -B 3 2 3 4 5 要打印匹配某个结果之前以及之后的3行，使用-C选项 [ root@cai tmp]# seq 10|grep 5 -C 3 2 3 4 5 6 7 8 3.用cut按列切分文本 cut -f 2,3 filename 4.sed （1）sed可以替换给定文本中的字符串 （1）[root@cai tmp]# seq 100|awk 'NR==4,NR==8' （2）4awk ‘NR==M,NR==N’ filename 5 6 7 8
98790发布于 2018-01-17 - 来自专栏初见Linux
4.文本样式-CSS基础
一、文本样式 字体样式：注重个体，针对的是文字本身效果。 文本样式：注重整体，针对的是整个段落的排版效果。 在CSS中，使用font和text两个前缀来区分这两类样式。 行高 letter-spacing、word-spacing 字母间距、词间距 二、text-indent（首行缩进） p元素首行不会缩进，因此在HTML中需要使用4个 来实现首行缩进2个字符的空格 四、text-decoration（文本修饰） 在CSS中，可以使用text-decoration属性来定义文本的修饰效果（下划线、中划线、顶划线）。 /*行高*/ } </style> </head> <body>
蝶恋花·庭院深深深几许
<h4> 宋·欧阳修</h4>庭院深深深几许，杨柳堆烟，帘幕无重数。
1.6K20发布于 2020-10-28 《Unity文本视觉瑕疵修复：字体缺失与换行符适配实战指南》
更隐蔽的“部分字符缺失”场景同样值得警惕：目标字体本身未包含生僻字、特殊符号或特定语言字符，或导入时字符集筛选范围过窄，导致这类字符单独触发 fallback 机制，出现单句文本中字形、字号、字重混杂的割裂感 UI适配需求勾选“动态字体”选项，同时调整字体的渲染优先级参数，避免与系统默认字体发生冲突；针对部分字符缺失的场景，可采用“字体融合”方案—将缺失字符对应的补充字体文件与目标字体建立关联，设置优先级排序规则 资源依赖检查工具”对所有文本组件的字体关联状态进行全量扫描，提前发现未关联、关联失效或字符集缺失等潜在问题，从源头阻断字体缺失导致的显示异常。 从字体缺失与换行符异常的修复实践中，可延伸出对Unity UI文本渲染底层逻辑的深层思考：文本显示的完整性与规范性，本质上是“资源关联有效性”“编码规则兼容性”“排版参数适配性”三者的协同平衡。 同时，需建立长效的文本渲染安全机制：制定“字体资源管理规范”，明确字体导入、关联、备份、更新的标准流程；开发自定义文本校验工具，自动检测字体缺失、字符集不全、换行符异常等问题，将风险拦截在开发阶段；构建跨平台文本渲染测试用例库
30710编辑于 2025-12-04- 来自专栏软件工程
缺失数字
示例 1: 输入: [3,0,1] 输出: 2 示例 2: 输入: [9,6,4,2,3,5,7,0,1] 输出: 8 这题我在力扣看到了十几种解法...我还是觉得这样的异或做要好很多,很久之前用过异或写过一次 算法 我们知道数组中有 n 个数，并且缺失的数在 [0..n] 中。因此我们可以先得到 [0..n]的异或值，再将结果对数组中的每一个数进行一次异或运算。 未缺失的数在[0..n] 和数组中各出现一次，因此异或后得到 0。而缺失的数字只在 [0..n]中出现了一次，在数组中没有出现，因此最终的异或结果即为这个缺失的数字。 nn，再对数组中的每一个数以及它的下标进行一个异或运算，即： miss=4∧(0∧0)∧(1∧1)∧(2∧3)∧(3∧4) =(4∧4)∧(0∧0)∧(1∧1)∧(3∧3)∧2 =0∧0∧0∧0∧ 2 =2 就得到了缺失的数字为 2。
70810编辑于 2021-12-22 - 来自专栏全栈程序员必看
R语言做文本挖掘 Part4文本分类
Part4文本分类 Part3文本聚类提到过。与聚类分类的简单差异。 那么，我们需要理清训练集的分类，有明白分类的文本；測试集，能够就用训练集来替代。预測集，就是未分类的文本。 数据准备 训练集准备是一个非常繁琐的功能，临时没发现什么省力的办法，依据文本内容去手动整理。这里还是使用的某品牌的官微数据，依据微博内容。 做聚类时要先将文本转换为矩阵，做分类相同须要这个过程。用到tm软件包。 Maximal term length: 47 Weighting : term frequency (tf) > dtmAll_matrix <-as.matrix(hlzjAll.dtm) 4. 都出现了电脑内存不够的问题，我的电脑是4G的，看内存监控时能看到最高使用达到3.92G。 看样子要换台给力点的电脑了╮(╯▽╰)╭ 在硬件条件能达到时，应该实现分类没有问题。相关的算法能够用：??
59720编辑于 2022-07-06 - 来自专栏全栈程序员必看
pandas缺失值填充_python缺失值处理 fillna
约定： import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN 填充缺失数据 fillna()是最主要的处理方式了。 ]=NaN;df2.iloc[2:4,4]=NaN df2 代码结果： 0 1 2 3 4 0 6 6 2 4.0 1.0 1 4 7 0 NaN 5.0 2 6 5 5 NaN NaN 3 1 9 9 NaN NaN 4 4 8 1 5.0 9.0 df2.fillna(method='ffill')#用前面的值来填充 代码结果： 0 1 2 3 4 0 6 6 2 4.0 1.0 1 4 7 0 4.0 5.0 2 6 5 5 4.0 5.0 3 1 9 9 4.0 5.0 4 4 8 1 5.0 9.0 传入limit=” “限制填充个数： df2.fillna(method= 'bfill',limit=2) 代码结果： 0 1 2 3 4 0 6 6 2 4.0 1.0 1 4 7 0 NaN 5.0 2 6 5 5 5.0 9.0 3 1 9 9 5.0 9.0 4
1.4K20编辑于 2022-09-22 - 来自专栏DATABASE
4.文本文件编辑命令
=RHEL8 2 # X Window System configuration information 3 xconfig --startxonboot 4 # License ens160 --onboot=off --ipv6=auto --no-activate network --bootproto=dhcp --hostname=localhost.localdomain 4． LOCALHOST.LOCALDOMAIN # ROOT PASSWORD ROOTPW --ISCRYPTED $6$TTBUW5DKOPYQQ.VI$RMK9FCGHOJOQ2QAPRURTQM.QOK2NN3YFN/I4F nologin /etc/passwd bin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologin daemon:x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nologin adm:x:3:4: adm:/var/adm:/sbin/nologin lp:x:4:7:lp:/var/spool/lpd:/sbin/nologin mail:x:8:12:mail:/var/spool/mail:
1.3K20编辑于 2022-05-07 - 来自专栏机器学习AI算法工程
【LDA数学八卦-4】文本建模
4. 文本建模 我们日常生活中总是产生大量的文本，如果每一个文本存储为一篇文档，那每篇文档从人的观察来说就是有序的词的序列 d=(w1,w2,⋯,wn)。 包含M 篇文档的语料库 统计文本建模的目的就是追问这些观察到语料库中的的词序列是如何生成的。 统计学被人们描述为猜测上帝的游戏，人类产生的所有的语料文本我们都可以看成是一个伟大的上帝在天堂中抛掷骰子生成的，我们观察到的只是上帝玩这个游戏的结果 —— 词序列构成的语料，而上帝玩这个游戏的过程对我们是个黑盒子 上帝掷骰子 4.1 Unigram Model 假设我们的词典中一共有 V 个词 v1,v2,⋯vV，那么最简单的 Unigram Model 就是认为上帝是按照如下的游戏规则产生文本的。 进一步，我们可以计算出文本语料的产生概率为 p(W|α→)=∫p(W|p→)p(p→|α→)dp→=∫∏k=1V**kkDir(p→|α→)dp→=∫∏k=1V**kk1Δ(α→)∏k=1Vpαk
1.1K30发布于 2018-03-12 - 来自专栏全栈程序员必看
pandas处理缺失值的函数_pandas填充缺失值
df.dropna()函数用于删除dataframe数据中的缺失数据，即 删除NaN数据. ‘any’, ‘all’}, default ‘any’，any：删除带有nan的行；all：删除全为nan的行 thresh int，保留至少 int 个非nan行 subset list，在特定列缺失值处理
3.2K10编辑于 2022-09-30 - 来自专栏华章科技
干货：4个小技巧助你搞定缺失、混乱的数据（附实例代码）
此前我们讲解了用OpenRefine搞定数据清洗，本文进一步探讨用pandas和NumPy插补缺失数据并将数据规范化、标准化。 https://github.com/drabastomek/practicalDataAnalysisCookbook.git 01 插补缺失值 数据的收集工作很棘手。 现在，.fillna(...)方法简单地用这个平均数替代缺失的观测数据即可。 4. 更多 插补数据不是填补缺失值的唯一方法。 对于价格数据（缺失值用估算的平均数填补），我们创建了六个容器，在最小值和最大值之间均匀分配。. 4. 更多 有时候我们不会用均匀间隔的值，我们会让每个桶中拥有相同的数目。要达成这个目标，我们可以使用分位数。 分位数与百分位数有紧密的联系。
1.9K30发布于 2019-03-01 - 来自专栏数说工作室
海量文本用 Simhash， 2小时变4秒！ | 文本分析：大规模文本处理（2）
对于两段文本，我们分别映射成64位hash指纹之后，再每个文本分为四份，每个部分16位。对于这两段文本，如果海明距离在3以内，则它们对应的4个部分，至少有一个部分是一样的。 所以，一段文本的Simhash指纹，我们需要复制成四次存储，以text1为例，simhash 成64位之后，我们分成四个部分，A1-A2-A3-A4。 我们把这段存储四份，以使得每一部分都做一次K，剩下其他三个为V： ① K: A1, V: A2-A3-A4 ② K: A2, V: A1-A3-A4 ③ K: A3, V: A1-A2-A4 ④ K: A4, V: A1-A2-A3 这样就可以保证不会有遗漏。 16384*4=65536，约66W。
11.2K136发布于 2018-08-17 - 来自专栏谢金运的专栏
音频缺失录制分析
.正常初始化推流端RTMP Reader的音视频AVCodecContext 2.正常初始化推流端Muxing的音视频AVCodecContext 3.调用avformat_write_header 4. AVCodecContext 2.正常初始化推流端Muxing的视频AVCodecContext，初始化音频AVCodecContext为0，不打开音频stream 3.调用avformat_write_header 4. 场景4：视频包正常推送，音频包只发送数据，不发送aac sequence header，代码实现： 1.rtmp server接收到aac sequence header直接丢弃，只发送后续音频数据包 本实验也对该场景做了详细实验： 1.录制flv/mp4时，无extradata也可以正常录制音频数据，播放正常； 2.录制hls时，若强制使用无extradata的AVCodecContext进行录制，
1.7K30发布于 2020-01-20 - 来自专栏LeetCode解题
缺失数字
示例 1: 输入: [3,0,1] 输出: 2 示例2: 输入: [9,6,4,2,3,5,7,0,1] 输出: 8 说明： 你的算法应具有线性时间复杂度。 // 利用 相同的数异或为0，及其交换律 // xor 最后的值，就是那个缺失的数 return xor ^ len(nums) }
4.7K00发布于 2021-03-07 - 来自专栏全栈程序员必看
pandas 处理缺失值
面对缺失值三种处理方法： option 1： 去掉含有缺失值的样本（行） option 2：将含有缺失值的列（特征向量）去掉 option 3：将缺失值用某些值填充（0，平均值，中值等） 对于dropna 'C'], axis=1) A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11 >>> df.drop(columns=['B', 'C']) A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11 # 删除行（索引 5 3 NaN 3.0 NaN 4 # 使用0代替所有的缺失值 >>> df.fillna(0) A B C D 0 0.0 2.0 0.0 0 1 3.0 4.0 0.0 1 2 0.0 0.0 0.0 5 3 0.0 3.0 0.0 4 # 使用后边或前边的值填充缺失值 >>> df.fillna(method='ffill') A B C D 0 NaN 2.0 NaN 0 1 3.0 4.0 NaN (value=values) A B C D 0 0.0 2.0 2.0 0 1 3.0 4.0 2.0 1 2 0.0 1.0 2.0 5 3 0.0 3.0 2.0 4 #只替换第一个缺失值 >>>
2.8K20编辑于 2022-11-04 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
数据质控中：先进行SNP缺失质控还是样本缺失质控？
答案是：先进行SNP缺失质控，再进行样本缺失质控。 「错误的做法：」 先进行样本缺失质控，再进行SNP缺失质控 同时进行SNP和样本的缺失质控 1. --file test_data --mind 0.02 --recode --out test3 plink --file test3 --geno 0.02 --recode --out test4 「运行结果：」 剩余SNP：1431211 剩余样本：164 $ wc -l test4.map test4.ped 1431211 test4.map 164 test4.ped 4. 为了避免这种情况，可以先对SNP的缺失率进行质控，这样由于某些亚群片段缺失导致的缺失，就会在SNP质控时将其删除，就不会影响后续的样本缺失质控的结果。
1.8K20发布于 2021-10-18 - 来自专栏拓端tecdat
在R语言中进行缺失值填充：估算缺失值
然后，将X1中的缺失值替换为获得的预测值。同样，如果X2缺少值，则X1，X3至Xk变量将在预测模型中用作自变量。稍后，缺失值将被替换为预测值。 默认情况下，线性回归用于预测连续缺失值。 有98个观测值，没有缺失值。Sepal.Length中有10个观测值缺失的观测值。同样，Sepal.Width等还有13个缺失值。 我们还可以创建代表缺失值的视觉效果。 VisitSequence:Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 2 3 4 imputations[[1]]> amelia_fit$imputations[[2]]> amelia_fit$imputations[[3]]> amelia_fit$imputations[[4] 然后，将 加性模型（非参数回归方法）拟合到从原始数据中进行替换得到的样本上，并使用非缺失值（独立变量）预测缺失值（充当独立变量）。 然后，它使用预测均值匹配（默认）来插补缺失值。
3.3K00发布于 2020-09-26 - 来自专栏生信喵实验柴
因子列表缺失数据
连续型例如1 2 3 4 5 8 9 10，名义型如sample1 sample2 sample3 ，而有序型 good better best；周一，周二，周三……等。 presidents class(presidents) plot(presidents) 四、缺失数据 缺失信息问题在数据科学中非常常见。 或者测量根本没有发生，例如在做调查问卷时，有些问题没有回答，或者有些问题是无效的回答等，这些都算作缺失值。对于缺失信息，R 中提供了一些专门的处理方法。 在 R 中，NA 代表缺失值，NA 是不可用，not available 的简称，用来存储缺失信息。 这里缺失值 NA 表示 没有，但注意没有并不一定就是 0，NA 是不知道是多少，也能是 0，也可能是任何值，缺失值和值为零是完全不同的。
71110编辑于 2022-10-25 - 来自专栏生信技能树
线粒体基因缺失之谜
挖掘此数据的文章 但是到了另一篇挖掘此数据的文章，也就是学徒看的那篇文献，2024年4月份发表在 Aging 上，标题为《Comprehensive analysis of macrophage-related GSE141445_RAW/GSM4203181_data.raw.matrix.txt.gz', data.table = F) Sys.time() dim(raw.data) # raw.data[1:4,1 :4] 这个数据的信息跟它的原文中经过过滤后的细胞数是可以对应上的，总共为36424个细胞： 简单处理并查看是否有线粒体基因，绘制小提琴图 rownames(raw.data)=raw.data[,1
42000编辑于 2025-01-14
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