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淮南市网站建设口碑营销名词解释

淮南市网站建设,口碑营销名词解释,学什么专业可以做网站,中国建筑网招聘信息leo库简介 leo 模块的创作初衷旨在简化数据处理的复杂流程,提高代码的可读性和执行效率,希望leo 模块都能为你提供一系列便捷的工具函数,涵盖因子编码、多维数组创建、数据框构建、列表管理以及管道操作等功能。 要使用 Leo 模块,…

leo库简介

    leo 模块的创作初衷旨在简化数据处理的复杂流程,提高代码的可读性和执行效率,希望leo 模块都能为你提供一系列便捷的工具函数,涵盖因子编码多维数组创建数据框构建列表管理以及管道操作等功能。

    要使用 Leo 模块,首先需要先安装luarocks,随后在终端执行以下命令进行安装:

luarocks install lpeg
luarocks install leo

leo库包含以下函数:

函数名功能备注
Factor()创建因子对象将分类数据编码为整数值,生成因子对象。因子对象保留原始类别信息,提供编码后的数值表示,便于统计分析和数据处理。
Array()创建多维数组创建多维数组,支持2D或3D数组,允许循环填充或线性填充。
Matrix()创建二维矩阵专门用于创建二维矩阵,并初始化每个元素的值,适用于数学计算、图像处理等场景。
DataFrame()创建数据框对象创建数据框对象,存储结构化数据,提供方便的数据操作接口。支持列式存储,允许对每列进行独立操作,如过滤、排序、聚合等。
List()创建列表对象创建列表对象,支持从变长参数或单个表中提取元素。列表对象支持动态添加和删除元素,适用于频繁修改数据结构的场景。
Pipe()创建管道对象创建管道对象,允许通过链式调用对数据进行一系列操作。简化复杂转换过程,减少嵌套调用带来的代码复杂度,实现高效的流水线式数据处理。
Summary()计算统计摘要计算数值数组的最小值、第一四分位数、中位数、平均值、第三四分位数和最大值。提供类似于R语言中summary()函数的功能,快速了解数据的基本统计信息。
Which()查找满足条件的元素索引查找满足给定条件的元素索引。条件可以是函数或逻辑数组,返回满足条件的元素索引列表,常用于数据筛选和异常检测。
Is_na()检查 nil 元素检查数值数组中的每个元素是否为nil,返回逻辑数组指示元素状态。
Na_omit()移除 nil 元素移除数值数组中的所有nil元素,返回新数组。
Narm忽略 nil 计算平均值计算数值数组的平均值,忽略数组中的nil元素。有效处理缺失数据,确保后续分析的准确性。

格式化输出

Show() 函数用于直接输出信息到控制台。它可以处理任意类型的值,并根据值的类型进行适当的格式化输出。对于表,它会递归地打印出表的内容;对于自定义对象,它会尝试调用对象的__tostring元方法;对于其他类型的值,它会直接打印。
比如:

local leo = require "leo"local arrays = {{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9}
}print(arrays)
print("---------------------------")
leo.Show(arrays)

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因子化操作

与R语言的factor()函数相似,Factor() 函数用于创建一个因子对象,该对象可以将分类数据编码为整数值,从而便于进行统计分析或其他数据处理任务。

local leo = require "leo"local factor = leo.Factor({"apple", "banana", "apple", "orange", "banana"})
print("Levels:", table.concat(factor.levels, ", "))
print("Encoded Data:", table.concat(factor.encoded_data, ", "))

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创建多维数组

Array() 函数用于创建一个多维数组(如矩阵或三维数组),并根据指定的参数填充数组。

local leo = require "leo"local array_2d_loop = leo.Array({3, 3}, 1, 5, true)
local array_3d_loop = leo.Array({3, 3, 3}, 1, 5, true)print("array_2d_loop:")
leo.Show(array_2d_loop)
print("array_3d_loop:")
leo.Show(array_3d_loop)

在这里插入图片描述

创建二维矩阵

Matrix() 函数用于创建一个二维矩阵,并初始化每个元素的值。

local leo = require "leo"local matrix = leo.Matrix(3, 3, 0)
leo.Show(matrix)

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创建数据框对象

DataFrame() 函数用于创建一个数据框对象,该对象可以存储结构化数据,并提供方便的数据操作接口。

local leo = require "leo"local df = leo.DataFrame({Name = {"GGBond", "Mihu", "Superman Qiang"},Age = {15, 35, 26},City = {"New York", "Los Angeles", "Chicago"}
})
leo.Show(df)

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创建列表对象

List() 函数用于创建一个列表对象,可以从变长参数或单个表中提取元素。

local leo = require "leo"local list = leo.List(1, 2, 3, {4, 5, 6})
leo.Show(list)

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创建管道对象

pipe() 函数用于创建一个管道对象,允许通过链式调用的方式对数据进行一系列操作。

local leo = require "leo"local pipe = leo.Pipe(10)local function add_one(x) return x + 1 end
local function multiply_by_two(x) return x * 2 end
local function to_string(x) return tostring(x) endpipe(add_one)
pipe(multiply_by_two)
pipe(to_string)local final_result = pipe:get()
print(final_result)

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计算统计摘要

Summary() 函数用于计算一个数值数组的最小值(Min)、第一四分位数(1st Qu.)、中位数(Median)、平均值(Mean)、第三四分位数(3rd Qu.)和最大值(Max)。该函数旨在提供类似于R语言中的summary()函数的功能,方便用户快速了解数据的基本统计信息。

local data = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}
leo.Summary(data)

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查找满足条件的元素索引

Which() 函数用于查找满足给定条件的元素索引。条件可以是一个函数或逻辑数组。如果条件是函数,则会遍历数组中的每个元素,并将满足条件的元素索引返回;如果条件是逻辑数组,则返回对应为true的索引。
比如找出比3大的数:

local leo = require "leo"local data = {1, 2, 3, 4, 5}
local indices = leo.Which(function(x) return x > 3 end, data)
leo.Show(indices)

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检查 nil 元素

Is_na() 函数用于检查数值数组中的每个元素是否为nil,并返回一个逻辑数组,指示每个元素的状态。

local leo = require "leo"local dataset = {1, nil, 3, nil, 5}
local values = leo.Is_na(dataset)leo.Show(values)

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移除 nil 元素

Na_omit() 函数用于移除数值数组中的所有nil元素,并返回一个新的数组。

local leo = require "leo"local data = {1, nil, 3, nil, 5}
local result = leo.Na_omit(data)
leo.Show(result)

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忽略 nil 计算平均值

Narm() 函数用于计算数值数组的平均值,忽略数组中的nil元素。如果数组中没有非nil的数字元素,则返回nil

local leo = require "leo"local data = {1, nil, 3, nil, 5}
local mean = leo.Narm(data)
print(mean) 

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http://www.yayakq.cn/news/513722/

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