select LEFT(FORM_ID,16)+'-R1' from T_S_ARRANGE_MAIL where BILL_NUMBER=‘HD-221221-080904’

时间: 2023-02-06 19:19:12 浏览: 181
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Python库 | flake8_aaa-0.5.1-py3-none-any.whl

这个SQL语句意思是从表`T_S_ARRANGE_MAIL`中选择列`FORM_ID`的前16个字符, 并将结果命名为`R1`, 筛选条件是列`BILL_NUMBER`等于'HD-221221-080904'的行。具体的执行过程是: 1. 使用`LEFT`函数取出列`FORM_ID`的前16个字符 2. 使用`-`符号将结果命名为`R1` 3. 使用`where`子句筛选出列`BILL_NUMBER`等于'HD-221221-080904'的行 综上, 这个SQL语句的作用是从表`T_S_ARRANGE_MAIL`中选择列`FORM_ID`的前16个字符, 并将结果命名为`R1`, 只保留列`BILL_NUMBER`等于'HD-221221-080904'的行。
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帮我修改以下代码，使它可以正确运行：library(tidyr)# 1. 数据处理gss_cat %>% filter(!is.na(age)) %>% mutate(age_group = case_when( age <= 45 ~ "youth", age >= 46 & age <= 69 ~ "middle_aged", age >= 70 ~ "old_people" )) %>% mutate(age_group = fct_relevel(as.factor(age_group), "youth", "middle_aged", "old_people")) %>% group_by(year, age_group, race) %>% summarise(n = n()) %>% # 2. 数据转换 pivot_wider(names_from = age_group, values_from = n) %>% mutate(youth_prop = youth / (youth + middle_aged + old_people)) %>% pivot_longer(cols = youth_prop, names_to = "age_group", values_to = "prop") %>% separate(age_group, into = c("age_group", "prop_type"), sep = "_") %>% pivot_wider(names_from = prop_type, values_from = prop) %>% arrange(year, race, age_group)library(ggplot2)# 1. 数据处理gss_cat %>% filter(!is.na(age)) %>% mutate(age_group = case_when( age <= 45 ~ "youth", age >= 46 & age <= 69 ~ "middle_aged", age >= 70 ~ "old_people" )) %>% mutate(age_group = fct_relevel(as.factor(age_group), "youth", "middle_aged", "old_people")) %>% group_by(year, age_group, race) %>% summarise(n = n()) %>% pivot_wider(names_from = age_group, values_from = n) %>% mutate(youth_prop = youth / (youth + middle_aged + old_people)) %>% pivot_longer(cols = youth_prop, names_to = "age_group", values_to = "prop") %>% separate(age_group, into = c("age_group", "prop_type"), sep = "_") %>% pivot_wider(names_from = prop_type, values_from = prop) %>% # 2. 绘图 ggplot(aes(x = year, y = youth_prop, group = race, color = race)) + geom_line() + labs(x = "年份", y = "青年人比例", title = "不同种族青年人比例随时间变化趋势") + theme_minimal()

arrange(year, race, age_group) -> df ggplot(df, aes(x = year, y = youth_prop, group = race, color = race)) + geom_line() + labs(x = "年份", y = "青年人比例", title = "不同种族青年人比例随时间...

library(ggplot2) library(gridExtra) p1 <- ggplot(primates,aes(x = Bodywt, y = Brainwt,label = rownames(primates))) + geom_point()+ geom_text(hjust = -0.1) + scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000, by = 200)) p2 <- ggplot(primates,aes(x = Bodywt, y = Brainwt,label = rownames(primates))) + geom_point()+ geom_text(hjust = -0.1) + xlab("Body weight (kg)") + ylab("Brain weight (g)") + xlim(0,250)+ scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1400, by = 200)) grid.arrange(p1, p2, nrow=1) 将p1图中实心圆点改为空心

可以在 p1 中添加 shape = 1 参数即可将实心圆点变为空心圆点，修改后的代码如下： library(ggplot2) ...grid.arrange(p1, p2, nrow=1) 运行后，p1 中的实心圆点就会变为空心圆点。

帮我修改以下代码的错误：library(nycflights13) library(dplyr) flights <- na.omit(flights, cols = c("dep_time")) flights$dep_interval <- ifelse(flights$dep_time >= 601 & flights$dep_time <= 1200, "上午", ifelse(flights$dep_time > 1200 & flights$dep_time <= 1800, "下午", ifelse(flights$dep_time > 1800 & flights$dep_time <= 2400, "晚上", ifelse(flights$dep_time > 1 & flights$dep_time <= 600, "凌晨", NA)))) flights_new <- flights %>% na.omit() %>% group_by(year, month, day, dep_interval) %>% summarize("delay_mean" = mean(arr_delay, na.rm = TRUE), "delay_var" = var(arr_delay, na.rm = TRUE), "dest_count" = n_distinct(dest)) flights_select <- flights_new %>% filter(mean_arr_delay <= 30, num_airports >= 50) %>% arrange(desc(mean_arr_delay))

flights_select <- flights_new %>% filter(delay_mean <= 30, dest_count >= 50) %>% arrange(desc(delay_mean)) 这里我们将mean_arr_delay改为delay_mean，并将num_airports改为dest_count，以与...

data_final <- data_full %>% group_by(ID,ITEM_CODE) %>% arrange(desc(RESULT_DATE_TIME)) %>% distinct(ITEM_CODE,.keep_all = T)

2. 用 %>% 符号将上一步得到的分组后的数据框传递给 arrange 函数，按照 RESULT_DATE_TIME 列进行降序排列。 3. 用 %>% 符号将上一步得到的排序后的数据框传递给 distinct 函数，按照 ITEM_CODE 列进行...

def arrange(spin_list,pop_list): order_spin_list = list(set(spin_list)) order_spin_list.sort(key=spin_list.index) order_pop_list=[] for spin_target in order_spin_list: pop_target=0 for spin,pop in zip(spin_list,pop_list): if spin==spin_target: pop_target=pop_target+pop order_pop_list.append(pop_target) print('spin') for spin in order_spin_list: print(spin) print('pop') for pop in order_pop_list: print(np.round(pop,6)) return order_spin_list, order_pop_list解释代码

这是一段 Python 代码，函数名为 arrange，接受两个参数 spin_list 和 pop_list。该函数的作用是将 spin_list 中的元素按照出现顺序排序，并将对应的 pop_list 中的元素按照相同的顺序重新排列。具体实现方式是先将 ...

top_gzl<-arrange(top_gzl,-top_gzl[,2])

这段代码使用了 dplyr 包中的 arrange 函数对数据框 top_gzl 进行按列排序。排序的依据是数据框 top_gzl 的第二列（即第二个变量），按照降序排列（即从大到小）。 具体来说，该函数的实现步骤如下： 1. ...

for (i in dates) { # n为循环次数 df_name <- paste0("日期_", i) # 生成数据框名称 assign(df_name, subset(zd_tb,日期 == i)) # 创建空数据框并赋值给名称为df_name的变量 for (j in 7:20) { df_name1 <- paste0(i,"钟点", j) # 生成数据框名称 assign(df_name1, subset(df_name, 钟点 == j)) assign(df_name1, subset(zd_tb, 钟点 == j & 日期 == i) %>% arrange(desc(工作量)) %>% mutate( value = nrow(df_name1):1) ) } }有错误吗

4. 在 assign(df_name1, subset(zd_tb, 钟点 == j & 日期 == i) %>% arrange(desc(工作量)) %>% mutate( value = nrow(df_name1):1) ) 这一行中，nrow(df_name1) 应该改为 nrow(get(df_name1))，因为此时我们...

function Y0=PCNN(matrix,link_arrange,np) % matrix is the input image % np default value is 300 % link_arrange default is 13.0 % you better change this parameter in your's experiment alpha_L=1.0; alpha_Theta=5.0; beta=8; vL=0.2; vTheta=20; [p, q] = size(matrix); % Generate the null matrix that could be used L=zeros(p,q); U=zeros(p,q); Y=zeros(p,q); Y0=zeros(p,q); E=ones(p,q); % Compute the linking strength. center_x=round(link_arrange/2); center_y=round(link_arrange/2); W=zeros(link_arrange,link_arrange); for i=1:link_arrange for j=1:link_arrange if (i==center_x)&&(j==center_y) W(i,j)=1; else W(i,j)=1./sqrt((i-center_x).^2+(j-center_y).^2); end end end %% F=double(matrix); for i=1:1000 work = conv2(Y,W,'same'); L = exp( -1 / alpha_L) * L + vL * work; for row=1:p for col=1:q if Y(row,col) == 0 E(row,col) = exp( -1 / alpha_Theta) * E(row,col); else E(row,col) = vTheta; end end end U = F .* (1 + beta * L); for row=1:p for col=1:q if U(row,col) > E(row,col) Y(row,col) = 1; else Y(row,col) = 0; end end end Y0 = Y0 + Y; end end阈值是哪个符号？

在段代码中，阈值并没有使用符号来表示，而是使用了变量来表示。具体来说，在代码中使用了两个参数来控制阈值的大小，分别是alpha_Theta和vTheta。其中，alpha_Theta是一个衰减系数，用于控制阈值的衰减速度；...

explor_book_category<-group_by(data,cato)%>% summarise(count=n(), percent=n()/nrow(data)*100)%>% arrange(desc(count)) plot_ly(data<-explor_book_category, labels=~cato, values=~count, name="图书类别构成" )%>%add_pie(hole=0.5)

arrange(desc(count)) # 使用plotly包中的plot_ly和add_pie函数，创建一个饼图并添加标签和值 plot_ly(data = explor_book_category, labels = ~cato, values = ~count, name = "图书类别构成") %>% add_...

__author__ = 'mike_bowles' # urllib2 在 python3.x 中被改为urllib.request import urllib3 import sys #read data from uci data repository 从uci数据存储库中读取数据 target_url = ("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-" "databases/undocumented/connectionist-bench/sonar/sonar.all-data") data =urllib3.urlopen(target_url) #arrange data into list for labels and list of lists for attributes 将数据排列到标签列表和属性列表的列表中 xList = [] labels = [] for line in data: #split on comma row = line.strip().split(",") xList.append(row) sys.stdout.write("Number of Rows of Data = " + str(len(xList)) + '\n') sys.stdout.write("Number of Columns of Data = " + str(len(xList[1])))

这段代码是一个用于从UCI数据存储库中读取数据的Python程序。它使用urllib3库来打开指定的数据URL，并将数据整理成标签列表和属性列表的列表。最后，它输出数据的行数和列数。 请注意，这段代码使用了Python 2.x的...

帮我修改以下代码，使他们可以正确运行：library(ggplot2) library(gridExtra) ggplot(df, aes(x = x, y = y, color = z)) + geom_point() p1 <- ggplot(subset(df, z == 'a'), aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = 'black') p2 <- ggplot(subset(df, z == 'b'), aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = 'black') p3 <- ggplot(subset(df, z == 'c'), aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = 'black') grid.arrange(p1, p2, p3, ncol = 3) centroids <- aggregate(df[, c('x', 'y')], by = list(df$z), FUN = mean) names(centroids)[1] <- 'z' p1 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(aes(color = z)) + geom_point(data = subset(centroids, z == 'a'), aes(x = x, y = y, color = z), size = 4) p2 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(aes(color = z)) + geom_point(data = subset(centroids, z == 'b'), aes(x = x, y = y, color = z), size = 4) p3 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(aes(color = z)) + geom_point(data = subset(centroids, z == 'c'), aes(x = x, y = y, color = z), size = 4) grid.arrange(p1, p2, p3, ncol = 3) p1 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(data = subset(df, z == 'a'), aes(color = z)) + geom_point(data = subset(df, z != 'a'), color = 'grey70') p2 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(data = subset(df, z == 'b'), aes(color = z)) + geom_point(data = subset(df, z != 'b'), color = 'grey70') p3 <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_point(data = subset(df, z == 'c'), aes(color = z)) + geom_point(data = subset(df, z != 'c'), color = 'grey70') grid.arrange(p1, p2, p3, ncol = 3)

grid.arrange(p1, p2, p3, ncol = 3) # 计算每个 z 取值对应的 x 和 y 的均值，作为聚类中心 centroids <- aggregate(df[, c('x', 'y')], by = list(df$z), FUN = mean) names(centroids)[1] <- 'z' # 绘制带有...

data<-melt(mydata,id.vars = 'ID') p <- ggplot(data=data,aes(ID,value,fill=variable)) + geom_bar(stat="identity",position="stack", color="#f0f0f0", width=1,size=0.20) + scale_fill_manual(values=c("#a6cee3","#1f78b4","#b2df8a","#33a02c","#fb9a99", "#e31a1c","#fdbf6f","#ff7f00","#cab2d6", "#6a3d9a","#ffff99","#ffed6f","#ccebc5", "#bc80bd","#d9d9d9","#fccde5","#b3de69", "#fdb462","#80b1d3","#fb8072","#8dd3c7", "#fdb222","#92b1d0","#fb8098","#9dd3c7")) p+labs(x = "", y = "") + #scale_x_continuous(breaks = seq(min(data$ID), max(data$ID), by = 1)) + # Add this line scale_y_continuous(expand = c(0,0),limits = c(0,100),breaks = seq(0, 100, by = 20)) + theme_classic() + theme( panel.background = element_rect(fill="white", colour="white", size=0.25), axis.line = element_line(colour="black", size=0.5), axis.title = element_text(size=13, color="black"), axis.text = element_text(size=12, color="black"), legend.position = c(1.15, 0.5), #修改图例位置 legend.text = element_text(size =10), aspect.ratio = 1, # set figure size to 8x6 inches plot.title = element_text(size = 10), # optional, add a title axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), # Rotate x-axis labels by 45 degrees legend.box.spacing = unit(0.01, "cm"), # 设置图例中每个元素的间距 #legend.key.width = 0.5, # 缩小图例颜色方块的宽度 legend.background = element_blank() # 设置图例背景为透明 ) + guides(fill = guide_legend(ncol = 1,title="Bac_Phylum")) 修改脚本，图片中顺序与数据顺序一致

data <- melt(mydata, id.vars = 'ID') # 修改颜色顺序与 Bac_Phylum 列中因子的顺序一致 my_colors <- c("#a6cee3","#1f78b4","#b2df8a","#33a02c","#fb9a99", "#e31a1c","#fdbf6f","#ff7f00","#cab2d6", "#6a...

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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩