ROOT在数据分析中的应用(3)
root有什么好处？手机怎么获得root权限
root有什么好处？手机怎么获得root权限关于安卓手机是否需要root这个话题，大家一直争论不休。
今天我就和大家讲讲root 有什么好处，以及安卓手机怎么获得root权限的操作方法。
一、root的好处1、可以卸载预装软件root手机后，你就可以轻松把没用的预装软件统统卸载掉。
删除后，你还用担心手机内存不够用吗？2、获取某些APP的高级功能有一些APP的高级功能需要root后，才能够使用。
例如：GMD手势控制功能等。
3、自定义调整UI设计获取root权限后，你还可以自定义更换呢图标、字体、状态栏等UI设计。
设置专属的手机UI。
二、root的注意事项安卓手机root后好处颇多，但同时也有些可能发生的问题，请仔细了解后再进行root 操作。
1、手机root后不能保修首先面临的就是手机root后，不能保修的问题。
如果你的手机还在保修期内，建议慎重考虑。
2、手机root后有安全隐患root过的手机比没有root的手机更容易被病毒入侵，存在安全隐患。
当然啦，为了解决这个问题你也可以安装一些安全防护软件。
3、注意不用误删系统文件手机root，你就可以修改系统的核心策略。
这也增加了误删系统文件的几率。
所以在删除文件前，建议大家先仔细查看文件后再点击删除。
三、root手机的方法部分手机（如：华为）会有Bootloader锁，建议先解锁后再root手机。
为了防止手机数据丢失，在root手机前也请备份好手机重要数据。
至于root手机，你可以借助第三方工具来解决。
我使用的是［强力一键root］app，操作上比较简单，也不需要把设备连接到电脑上。
具体操作如下所示：安装运行app后，请点击“一键root”按钮，程序就会自动开始root啦！。
root教程
root教程Root是指对于一个操作系统的最高权限的访问。
对于Android系统而言，Root就是指获得对Android系统的最高权限。
获得Root权限后，用户可以对系统文件进行修改、删除或添加，可以卸载系统自带的应用，可以自由地安装第三方应用，可以进行深度定制和优化系统性能。
获取Root权限的方法有很多种，其中最常用的方法是通过刷入具有Root权限的第三方Recovery系统，然后再刷入Root权限管理软件进行授权。
此外，还有一些自动化Root工具，例如KingRoot、SuperSU等。
不过需要注意的是，获取Root权限存在一定的风险，不当操作可能会导致系统崩溃或数据丢失，因此在获取Root权限之前，建议备份重要的数据。
获得Root权限之后，可以享受到一些Root权限所带来的好处。
首先，可以深度定制个性化操作系统，比如更换主题、字体、图标等等。
其次，可以卸载系统自带应用，例如一些厂商预装的垃圾应用或广告应用。
再次，可以强制停用某些应用后台运行，减少内存占用，提高系统性能。
此外，还可以通过Root权限来更改系统文件，实现某些高级功能。
当然，Root也有一些不利之处。
首先，Root可能会导致设备的保修失效，因为拥有Root权限的设备被厂商认为是违规操作，不在保修的范围内。
其次，不当的操作可能会导致设备损坏或系统崩溃，从而导致数据丢失或无法正常使用。
再次，部分应用可能会检测到设备已经Root，从而无法使用某些功能。
因此，在获取Root权限之前，需要慎重考虑，并确保自己有足够的技术水平来进行Root操作。
在使用Root权限时，也需要遵守一些原则。
首先，不随意删除或更改系统文件，以免导致系统不稳定。
其次，不随意安装未知来源的应用，以防安全风险。
再次，定期备份重要的数据，以防不测发生。
最后，及时更新Root权限管理软件和操作系统，以获取更好的安全性和稳定性。
综上所述，Root权限可以为用户带来很多好处，如个性化定制、卸载预装应用、优化性能等等。
Hadoop十大应用及案例
Hadoop十大应用及案例Hadoop是一个分布式计算框架，可用于处理和分析大规模数据集。
以下是Hadoop的十大应用场景和案例：1.数据分析Hadoop在数据分析中非常有用，特别是对于大数据集。
它允许用户在集群中并行处理数据，从而使分析更快速和高效。
一种典型的应用是客户行为分析，通过分析大量客户的交易数据和交互数据，企业可以更好地了解客户需求，以制定更加精准的营销策略。
2.搜索引擎搜索引擎是Hadoop的另一个常见应用场景。
例如，Hadoop被用来处理和索引网页，使得用户可以在搜索引擎中快速找到他们需要的信息。
Hadoop的分布式处理能力使得这种大规模的索引和查询操作成为可能。
3.数据仓库Hadoop可以作为数据仓库使用，存储大规模的数据集。
与传统的关系型数据库不同，Hadoop可以处理大规模的半结构化和非结构化数据，而且可以高效地进行查询和分析。
例如，企业可以使用Hadoop作为其数据仓库，存储和分析销售、市场、财务等各个方面的数据。
4.机器学习Hadoop为机器学习提供了强大的支持。
由于Hadoop可以处理大规模的数据集，并且可以在集群中并行执行任务，因此它非常适合进行机器学习算法的训练。
例如，可以使用Hadoop进行大规模的图像识别或者语音识别训练。
5.文本处理Hadoop可以高效地处理文本数据。
例如，可以使用Hadoop对大规模的文本文件进行分词、词频统计、情感分析等操作。
这种操作在传统的单台计算机上是不可能完成的，因为它的计算和存储能力有限。
但是，在Hadoop中，这些操作可以在集群中并行执行，使得它们变得可能并且更加高效。
6.推荐系统Hadoop可以用于构建推荐系统。
推荐系统通常需要分析大量的用户数据以找出用户可能感兴趣的物品或服务。
Hadoop的分布式计算能力使得这种分析能够在短时间内完成。
例如，电子商务网站可以使用Hadoop来分析用户的购买记录和浏览行为，以提供个性化的商品推荐。
Python在数据分析中的应用实例
Python在数据分析中的应用实例一、Python在数据分析中的应用概述Python作为一个多功能语言，已成为数据科学领域中最流行的工具之一，因为它既具有高效的数据处理能力，又有可靠的可视化功能。
在这里，我们将探讨Python在数据分析中的应用实例，为读者带来更多有益的知识。
二、数据提取进行数据分析的第一步是获取数据。
Python提供了一些内置库和第三方库，可以帮助我们从各种数据源中提取数据。
1. CSV和Excel文件Python的库pandas可以实现读取和写入CSV和Excel文件的操作。
使用pandas读取这些文件，可以让数据的处理速度更快，也可以让我们更容易地进行数据转换和过滤操作。
2. Web APIsWeb APIs可以用来从各种在线资源获取数据。
Python提供了多个库，可用于访问API，如：Requests，beautifulsoup4以及Python 内置的urllib库。
三、数据清理和处理在收集数据后，需要进行数据清理和处理。
Python能够帮助我们完成许多这样的任务。
1. 数据清理不幸的是，数据通常包含各种缺陷，例如缺少值，错误的格式，重复的值等。
Python的pandas库提供了几种方法来清除这些问题。
使用dropna和fillna可删除或填充缺失值。
使用drop_duplicates可删除重复值。
2. 数据转换使用Python可以更轻松地进行数据转换，包括数据类型转换，重命名列和替换值。
使用pandas库中的方法可轻松处理这些问题。
四、数据分析和可视化完成数据清理和处理后，我们可以开展数据分析和可视化。
Python提供了一些工具，可以让我们对数据进行更深入的探索和可视化。
1. 二维可视化使用Python的matplotlib库，我们可以进行二维可视化。
这意味着我们可以创建各种图表，如直方图，折线图，散点图等来帮助我们更深入地研究我们所收集的数据。
2. 三维可视化对于更复杂的数据，如三维图像，Python的Vispy库是一个很好的选择。
android root权限原理
android root权限原理
Android系统中的root权限实质上是指一个用户对系统文件和程序具有完全的控制权。
由于Android系统的设计初衷是为了提供安全保护，所以在默认情况下，普通用户是没有root权限的。
Android系统中的root权限实现有两个基本原理，即su和Superuser。
su是“switch user”的缩写，是一个Unix/Linux系统命令，用于切换用户。
在Android系统中，su命令可以切换到超级用户（即root用户），从而获得root权限。
Superuser是一个Android系统的应用程序，它可以管理和控制应用程序对系统的root权限的请求。
当某个应用程序需要获取root权限时，Superuser会弹出一个对话框，询问用户是否允许该应用程序获取root权限。
当用户通过su命令或Superuser应用程序获得root权限后，就可以对系统文件和程序进行修改和控制。
例如，可以删除系统应用程序、修改系统配置文件、安装第三方ROM等。
然而，需要注意的是，获得root权限也可能会带来安全风险，因为一些恶意应用程序也可能利用root权限来获取用户敏感信息或进行恶意操作。
为了安全起见，建议用户在获得root权限后谨慎使用，只给
予可信任的应用程序获取root权限，并定期检查和更新手机的安全软件，以防止恶意应用程序的侵害。
root方法
root方法首先，让我们来了解一下root方法的原理。
在树形数据结构中，每个节点都有一个父节点和零个或多个子节点。
树的顶部节点称为根节点，而没有子节点的节点称为叶子节点。
root方法就是用来找到树的根节点的算法。
在大多数情况下，树的根节点是唯一的，但也有一些特殊情况下可能存在多个根节点。
在实际应用中，root方法常常用于查找树的根节点，以便进行其他操作。
例如，在图像处理中，我们可以使用root方法来查找图像的根节点，然后对图像进行处理。
在数据库中，我们可以使用root方法来查找表的根节点，以便进行数据操作。
在操作系统中，root方法也常常用于查找文件系统的根节点，以便进行文件操作。
接下来，让我们来看一下root方法的实现方式。
在大多数编程语言中，树形数据结构通常使用节点和指针来表示。
因此，root方法的实现通常涉及到节点的遍历和指针的操作。
在实际编程中，我们可以使用递归或者迭代的方式来实现root方法。
递归是一种自我调用的方式，它可以简化代码逻辑，但是在处理大规模数据时可能会导致栈溢出。
而迭代则是一种循环的方式，它可以有效地避免栈溢出的问题，但是代码逻辑可能会相对复杂一些。
在实际编程中，我们还可以根据具体的应用场景来选择合适的数据结构和算法。
例如，在查找树的根节点时，我们可以使用深度优先搜索（DFS）或者广度优先搜索（BFS）来实现root方法。
在插入和删除操作时，我们还可以使用平衡树或者红黑树等高效的数据结构来实现root方法。
综上所述，root方法是一种在计算机科学中常用的算法，它可以用于树形数据结构中的查找、插入和删除操作。
在实际应用中，我们可以根据具体的需求来选择合适的实现方式和数据结构。
希望本文对您有所帮助，谢谢阅读！。
proot使用方法
proot使用方法（原创实用版3篇）篇1 目录1.Proot 简介2.Proot 安装与配置3.Proot 基本使用方法4.Proot 高级功能与应用5.Proot 常见问题与解决方案篇1正文【Proot 简介】Proot 是一款开源的 Linux 系统备份工具，它允许用户快速创建、管理、恢复 Linux 系统的备份。
Proot 支持多种存储方式，如本地硬盘、网络存储等，同时提供了高度可定制的备份策略，以满足不同用户的需求。
【Proot 安装与配置】在开始使用 Proot 之前，首先需要对其进行安装。
Proot 可以通过以下命令进行安装：```sudo apt-get install proot```安装完成后，需要对 Proot 进行配置。
Proot 的配置文件位于`/etc/proot` 目录下。
用户可以根据需要修改配置文件，设置备份目录、备份频率、备份保留策略等。
【Proot 基本使用方法】Proot 的基本使用方法如下：1.创建备份：使用 `proot -c` 命令创建备份。
例如：```sudo proot -c /path/to/backup```2.查看备份：使用 `proot -l` 命令查看备份列表。
例如：```sudo proot -l```3.恢复备份：使用 `proot -r` 命令恢复备份。
例如：```sudo proot -r /path/to/backup```【Proot 高级功能与应用】除了基本的备份恢复功能外，Proot 还提供了许多高级功能，如：1.增量备份：通过设置备份间隔，Proot 可以实现增量备份，有效减少存储空间占用。
2.差异备份：Proot 支持差异备份，即仅备份与上一次全量备份不同的部分。
3.压缩备份：Proot 可以在备份过程中自动对数据进行压缩，减少存储空间占用。
4.远程备份：Proot 支持远程存储，可以将备份数据存储到远程服务器或网络存储设备上。
CERN ROOT-粒子物理与核物理实验中的数据分析-第三讲
利用TMath定义的函数
TF1 *f1 = new TF1("f1","TMath::DiLog(x)",0,10);
利用自定义c++数学函数
Double_t myFun(x) { return x+sqrt(x); } TF1* f1 = new TF1("f1","myFun(x)",0,10);
5
安装ROOT(2)
如果是其它发行版的Linux，首先查看是否ROOT网站上是否 有预编译好的程序包，一般情况下，官方提供SLC4和SLC5 在各种不同CPU以及不同gcc版本下的二进制包， ROOT官网也提供包括Solaris以及Mac OS X以及Windows 下的预编译包。 如果没有适合你的操作系统的预编译包，就需要到官网 http://root.cern.ch 下载ROOT的源代码，按照安装指南 用gmake编译安装。
结论：很不谦虚！
4
安装ROOT(1)
到ROOT主页下载需要的版本到指定目录。 比如要在SLC3系统的/projects/yangzw目录下安装5.16.00版本 (注：最新版本的ROOT已经不为SLC3提供预编译版本了，而为SLC4和SLC5提供) cd /projects/$USER (注：对用户yangzw, $USER=yangzw)
polN:N+1个参数
f(x)=p0+p1*x+p2*x^2+... 其中N=0,1,2,...，使用时根据需要用pol0,pol1,pol2...
landau:3个参数
wget ftp://root.cern.ch/root/root_v5.16.00.Linux.slc3.gcc3.2.3.tar.gz tar –zxvf root_v5.16.00.Linux.slc3.gcc3.2.3.tar.gz 设置ROOT的环境变量 export ROOTSYS=/projects/$USER/root export PATH=$ROOTSYS/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=$ROOTSYS/lib:$LD_LIBRARY_PATH 可以把上面这3行放到$HOME/.login或者.bashrc或者.tcshrc文件中， 这样每次登录到Linux系统，系统就自动设置ROOT的环境变量 这样，进入linux系统之后，在终端提示行输入： root 或 root -l 即可进入ROOT环境。
root的用法总结大全
root的用法总结大全root的意思想必大家都已经了解了，你们想知道root的用法吗?今天给大家带来了root的用法,希望能够帮助到大家，一起来学习吧。
root的用法总结大全root的意思n. 根，根源,原因，本质,祖先,[乐]和弦基音vt. 使生根,使固定,根源在于,欢呼，喝彩vi. 生根,根除变形：过去式: rooted; 现在分词：rooting; 过去分词：rooted;root用法root可以用作名词root用作名词的意思“根,根部”,引申可指“根本,根源”,常与介词of连用,是可数名词。
root作“祖籍,原籍”解时,多用作复数形式。
root用作动词时意思是“(使)生根,(使)扎根”。
root用作名词的用法例句Ann caught her foot on a tree root and stumbled.安的一只脚被树根绊了一下跌倒了。
The dog is snuffling around the root of a tree.那条狗在树根处嗅来嗅去。
Unhappiness is the root cause of his illness.不开心是他生病的根源。
root可以用作动词root用作动词时意思是“(使)生根,(使)扎根”。
root既可用作及物动词,也可用作不及物动词。
用作及物动词时,常与副词out连用。
root用作动词的用法例句Roses will not root in such acid soil.玫瑰在这种酸性土壤中不会生根。
After a few months I felt I had really taken root here.几个月之后，我感到确实在这里扎根了。
The pegged-down branches of the plant will take root.固定的植物的枝条将会扎根。
root用法例句1、Her ankle caught on a root, and she almost lost her balance.她的脚踝被树根绊了一下，差点摔倒。
scipy.optimize root用法
文章标题：深度探析scipy.optimize root的使用方法1. 背景介绍scipy.optimize是Python中用于数值优化的库，其中的root模块提供了求解非线性方程组的功能。
在实际工程和科学计算中，求解非线性方程组是一个常见的需求。
掌握scipy.optimize root的用法对于理解数值计算和解决实际问题都具有重要意义。
2. root的基本用法scipy.optimize.root的基本用法非常简单，它的主要参数包括目标函数（函数本身或函数的名称）、初始猜测值、方法选择等。
一般来说，我们可以使用root来求解形如f(x)=0的非线性方程组。
在使用时，我们需要注意选择合适的方法以及猜测值，以获得稳定和高效的求解结果。
3. root的深度应用除了基本的用法外，scipy.optimize.root还提供了更复杂和深度的应用方式，比如求解多元非线性方程组、约束优化、雅可比矩阵等。
在实际应用中，我们可能需要对这些功能进行深入了解，以解决更加复杂的实际问题。
4. 个人观点和理解我个人认为，掌握scipy.optimize.root的使用方法不仅可以帮助我们解决具体的工程问题，更重要的是能够培养我们的数值计算能力和解决实际问题的能力。
通过深入研究root的深度应用，我们还可以更好地理解数值优化的原理和方法。
5. 总结和回顾通过本文的介绍，我们对scipy.optimize.root的使用方法有了更全面和深入的了解。
在实际应用中，我们应该根据具体问题的需求，选择合适的方法和参数，以获得稳定和高效的求解结果。
我们也要不断学习和探索root模块的深度应用，以提升自己的数值计算能力。
6. 结尾语希望本文能帮助你更全面地了解scipy.optimize.root的使用方法，同时也能激发你对数值计算和实际问题求解的兴趣。
在今后的学习和工作中，让我们共同努力，不断提升自己的能力和水平。
以上就是我为您撰写的关于scipy.optimize.root用法的文章，希望能够满足您的要求。
Rood技术
Rood技术Rood是一种基于云计算技术、专注于数据构建、管理和分析的产品，是一种数据万物互联的解决方案。
Rood产品主要解决了数据收集，数据存储，分析和挖掘等问题。
本文将对Rood的技术细节进行介绍。
一、数据收集技术Rood提供了多种数据收集技术，包括客户端收集、服务端收集、统一收集、以及大数据收集等。
客户端收集主要是一些JavaScript代码，可以嵌入到网页中去完成数据的收集，主要包括用户行为、页面交互等信息。
服务端收集主要是通过服务器端的应用程序，将数据从应用层到网络层的数据进行采集），这种方法使用颇为广泛，但需要安装一个收集器，埋点设置相对麻烦。
统一收集是为多个收集器提供一个统一的收集管理平台，可以对不同来源的数据进行统一的存储和处理，一定程度上提高了数据的准确度。
大数据收集则是用来处理日志数据、广告数据、网络请求数据等大量数据的一种收集技术，主要通过Hadoop、Storm等技术实现。
二、数据存储技术Rood的存储技术主要是基于云存储和分布存储技术。
Rood通过分层存储技术将数据分为热数据和冷数据，将热数据存储在高速存储器中，而将冷数据存储在低速存储器中。
这种存储方式使得热数据的查询速度得到了很大的提升，而冷数据则可以减少成本。
Rood的云存储技术主要是基于AWS、Google Cloud等云平台，通过开发商业级别的存储组件，实现大规模存储的管理。
通过安全和可靠的储存机制和持续运营能力，保证了数据的存储和处理的安全性和可扩展性。
三、数据分析技术Rood的数据分析技术包括数据仓库技术、数据挖掘技术和机器学习技术。
数据仓库技术是将数据集中存储在一处，并按照一定方式进行数据组合、集成和管理，包括数据清洗，数据集成，数据转换等步骤。
数据挖掘技术是通过算法和统计学方法，筛选和发现有用的数据模型和信息，以寻求隐藏的模式和关系。
机器学习技术则是基于数据挖掘技术，应用大规模数据分析和统计学方法，训练机器能够自主地处理并学习数据，自主完成模式识别、语音识别、图像识别等任务。
datagear应用实例
datagear应用实例
Datagear是一个数据分析和可视化工具，它可以在许多领域和
行业中发挥作用。
以下是一些Datagear应用实例：
1. 商业智能和数据分析，Datagear可以帮助企业从各种数据
源中提取数据，并通过可视化和报告功能来分析和理解数据。
这可
以帮助企业做出更明智的决策，了解客户行为，优化市场营销策略，监控业绩等。
2. 金融服务，Datagear可以用于银行、保险公司和其他金融
机构，帮助它们分析客户交易数据、风险管理、市场趋势等，以便
更好地了解客户需求和市场动态。
3. 医疗保健，Datagear可以帮助医疗保健行业分析患者数据、疾病传播趋势、医疗资源分配等，以便更好地管理医疗服务和资源。
4. 零售业，零售商可以使用Datagear来分析销售数据、库存
情况、顾客行为等，以便更好地进行商品采购、促销活动和库存管理。
5. 制造业，Datagear可以帮助制造业监控生产过程、优化供应链管理、预测设备故障等，以提高生产效率和降低成本。
总的来说，Datagear可以在许多行业和领域中发挥作用，帮助用户更好地理解和利用数据，从而做出更明智的决策并提高效率。
粒子物理与核物理实验中的数据分析lecture_6-PAW与ROOT在数据分析中的应用
2414133 run_615026.dat 1581056 run_615026.ntuple 901766 run_615026.root
58197330 run_615531.dat 内存不够 17552250 run_615531.root
我个人使用 PAW 与 ROOT 的感觉 ::对于单纯的数据处理 ,,PAW 使用 我个人使用 PAW 与 ROOT 的感觉 对于单纯的数据处理 PAW 使用 起来相对容易一些。对于非常复杂的数据结构和多次计算， ROOT 起来相对容易一些。对于非常复杂的数据结构和多次计算， ROOT 12 有它的优点，尤其是在处理数据量在 10 以上的应用。在很多指令 有它的优点，尤其是在处理数据量在 1012 以上的应用。在很多指令 操作上，两者之间有不少一一对应的关系。 操作上，两者之间有不少一一对应的关系。
3ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
PAW的主要结构
4
新一代的工作平台ROOT
ROOT充分利用了计算机技术的最新发展，并且能适应现代粒子物理实验 对极大数量的数据分析以及模拟要求。在这一点上PAW已经达到了极限。
CERN提供了在不同操作系统运行的免费下载网址：http://root.cern.ch/
5
PAW 与 ROOT
用户界面：PAW ≈ ROOT 图形功能：PAW ≈ ROOT 同等数据处理时间：PAW 快于 ROOT 同等数据存储空间：PAW 大于 ROOT
12
分析数据中的基本PAW指令
PAW>h/fil 1 run_615026.ntuple 0 读入数据文件 PAW>zone 2 2; 在终端显示 2x2 幅图 PAW>n/pl 100.nevent; n/pl 100.pmtid; n/pl 100.time; n/pl 100.charge 画图 PAW>n/pl 100.charge%time pmtid.eq.1 第一根管 t vs. q 的二维散点图 PAW>n/pl 100.charge%time%pmtid 画三维散点图 PAW>h/cr 10 ‘time (ns)’ 100 –50 50 开出一维直方图框架 PAW>n/proj 10 100.time pmtid.eq.1 填第一根管的时间分布直方图 PAW>h/cr 20 ‘t vs. q’ 100 –50 50 100 –10 90 开出二维图框架 PAW>n/proj 20 100.charge%time pmtid.eq.1 填第一根管t vs. q的二维图 PAW>zone 1 2; h/pl 10; h/pl 20 画图 PAW>slix 20 1; h/proj 20; h/pl 20.slix.1 画出在x轴的边缘分布图 PAW>ve/cr ipmt(680); ve/cr x(680); ve/cr y(680); ve/cr z(680) 开设数组 PAW>ve/read ipmt,x,y,z /home/chensm/geom/geom.dat 读入几何数据 PAW>ve/pl y%x 画出 x vs. y 的二维散点图 PAW>picture/print file_name.gif 把当前图形生成 gif 文件
ROOT在数据分析中的应用(3)
直方图的归一化(2)
归一化常用于比较两种分布，找出区别。 所以，将2个直方图归一化到积分相同进行比较才直观。 root[0]TH1F *h1=new TH1F("h1","",100,-5,5); root[1]TH1F *h2=new TH1F("h2","",100,-5,5); root[2]h1->FillRandom("gaus",5000); root[3]h2->FillRandom("gaus",10000); root[4]float norm=1000; root[5]h1->Scale(norm/h1->Integral()); root[6]h2->Scale(norm/h2->Integral()); root[7]h1->Draw("e"); root[8]h2->Draw(“esames”) ; 注意Draw()函数的选项 "归一化"之后，h1或h2->Integral()=norm 在同一张图上可以看出比较2个分布的差别。
gStyle->SetOptFit();//设置拟合选项 拟合前往往需要给出合理的参数初值 fcn->SetParameters(500,mean,sigma); 拟合后取出拟合得到的参数 Double_t mypar[3]; fcn->GetParameters(&mypar[0]);
运行：root -l root [0] .L ex51.C root [1] ex51r() root [2] ex51r2()
2
本讲要点
直方图的运算 加减乘除： Add,Divide,... 归一化：Scale ROOT中直方图拟合 h1->Fit(); 含参数的ROOT脚本 ROOT小结
ROOT程序在MRPC数据处理中的应用
1 ROOT 程序简介
ROOT 是一个模块化的面向 对象的数据 分析处理系统, 适用于高能物理研究中采集的 大量数据的分析处理。该系统主要由欧洲核子 物理研究所( CER N ) 开发完成。RO O T 以 C+ + 写成, 包括了高效的面向对象数据库、C+ + 解释 器、先进的统计分析( 多维统计图、拟合及求最 小值法则) 和可视化工具。用户可通过图形用户 界面、命令行或批处理与 ROOT 对话。ROOT 使用的命令和脚本语言是 C+ + , 用 C+ + 解释器 处理; 复杂脚本也可以编译和动态链接; 并行处 理机制允许在并行处理机或工作站群上并行分 析大型数据。ROOT 的特点:
我们研制的 M PRC 如图 1。在 M PRC 两端 加高压后, 会在内层玻璃上感应出相应的高压, 这样内层玻璃就成了一些漂浮的电极。粒子产 生的电子离子对在电场作用下会很快被相应的 电极收集, 提高了探测器的相应速度, 即提高了 探测器的时间分辨。
采用图 2 所示宇宙射线测试系统来测量 M P RC 的时间分辨和探测效率。采用 5 个闪烁 探测器获取宇宙射线( 实验室主要为 L- 子) 的 到达时刻和飞行径迹。测量时以 V 4 的时间作为 T DC 的 St ar t 信号, 得到各个气室的时间谱, 同 时测量幅度谱。测量原理如图 3。MP RC 两极分 别加 高压 ±72 50V 。
( 清华大学工程物理系, 北京 100084)
摘要: 介绍了 RO OT 面向对象数据处理软件, 并用它对 M RP C 的时间分辨测试进行数据处理。
关键词: R OO T ; M RP C; 时间分辨 中图分类号: T P 316 文献标识码: A 文章编 号: 0258-0934( 2003) 05-0441-04
什么是root功能
什么是root功能root功能具有系统中所有的权限，如启动或停止一个进程，删除或增加用户，增加或者禁用硬件等等，下面就让店铺来给你科普一下什么是root功能。
root功能的权限设置root用户是系统中唯一的超级管理员，它具有等同于操作系统的权限。
一些需要root权限的应用，譬如广告阻挡，是需要root权限的。
可问题在于root比windows的系统管理员的能力更大，足以把整个系统的大部分文件删掉，导致系统完全毁坏，不能再次使用。
所以，用root进行不当的操作是相当危险的，轻微的可以死机，严重的甚至不能开机。
所以，在Unix、Linux及Android中，除非确实需要，一般情况下都不推荐使用root。
最好单独建立一个普通的用户，作为日常之用。
root功能的安全性不推荐使用root的一个原因则是出于安全的考虑。
root具有系统所有的权限，root密码如果泄漏，足以导致整台计算机完全被窃取root密码的人所控制，拥有root密码就意味着拥有了这台计算机上所有用户的所有数据。
有些任务必须由root才能执行，例如删除系统内置应用程序。
但在Unix或Linux系统中又不推荐使用root，这构成了一个矛盾。
于是产生了一个sudo的做法，就是在必要时使用su提权，即把系统管理的一部分权限授予普通用户，并且只有在这些用户需要更高权限的时候，才允许这些用户暂时性的使用root命令来管理系统。
在默认情况下root的根目录(/root)是其他用户无权访问的，这在一定程度上增强了整个系统的安全性，但不完全是。
Unix、Linux及Android的安全性更在于它的高度可配置性，也就是说，Unix或者Linux的安全性更取决于系统管理员而不是Unix或Linux系统本身。
一般的模式是：Unix、Linux和Android提供一种健全的安全机制，由系统管理员根据实际需要制定相应的安全策略，并且部署这些安全策略。
“机制”是能做什么不能做什么，“策略”是要做什么不要做什么。
Python在数据分析中的应用与案例
Python在数据分析中的应用与案例Python是一种高级编程语言，被广泛的应用于数据分析的领域中。
随着数据量的不断增长，数据分析的重要性也越来越明显。
Python凭借其简单易懂的语法、强大的库函数以及内置的数据分析模块，成为了数据分析的主要工具之一。
本文将介绍Python在数据分析中的应用及其相关的实际案例。
一、Python在数据分析中的应用1. 数据清洗数据清洗是数据分析的第一步，它包括数据预处理、数据集成、数据转换、数据归约等多个方面。
Python中内置了一些数据清洗库，如pandas、NumPy等。
使用pandas库对数据进行清洗和处理时非常方便。
它提供了一些强大的数据结构，例如DataFrame和Series，可以让数据清洗变得更加简单、直观。
同时，NumPy库可以提供各种各样的数学函数，使数据分析更加高效。
2. 数据可视化数据可视化可以将复杂的数据通过图形化的方式呈现出来。
Python也有很多强大的数据可视化工具库，例如matplotlib、seaborn、plotly等。
这些库提供了各种各样的绘图功能，包括折线图、散点图、柱状图等等。
使用这些库，我们可以根据需求绘制出符合标准的数据图表。
3. 机器学习机器学习是一门人工智能研究领域，也是数据分析中的重要组成部分之一。
Python中有一些非常流行的机器学习库，例如Scikit-learn、TensorFlow等。
这些库中提供了各种各样的机器学习算法，如支持向量机、神经网络等。
使用这些库，我们可以进行监督学习、无监督学习以及深度学习等各种机器学习任务。
二、Python在数据分析中的案例1. 股票数据分析股票数据分析是数据分析的重要应用之一。
通过对股票收盘价、成交量等数据进行分析，可以帮助投资者更好地决策。
Python在股票数据分析中的应用非常广泛。
我们可以使用pandas库、matplotlib库等著名工具库对股票数据进行清洗、可视化和分析。
sas中rootpath用法
sas中rootpath用法详解在SAS（Statistical Analysis System）中，`ROOTPATH`通常用于指定或返回某个库（library）的根路径。
`ROOTPATH`函数是用于检索库的根路径的函数，而`ROOTPATH`选项则是用于指定库的根路径的选项。
以下是关于`ROOTPATH`函数和选项的详细说明：`ROOTPATH`函数：语法：```sasROOTPATH(libref <, member <, member-type <, level <, name >>>)```参数说明：- `libref`：指定要查询的库的库引用（library reference）。
- `member`：可选参数，用于指定库中的数据集名称。
- `member-type`：可选参数，用于指定数据集的类型。
- `level`：可选参数，用于指定在目录层次结构中向上回溯的层数。
- `name`：可选参数，用于指定返回结果的名称。
返回值：-如果指定了`member` 参数，函数返回指定数据集的根路径。
-如果未指定`member` 参数，函数返回指定库的根路径。
`ROOTPATH`选项：在`LIBNAME`语句中，可以使用`ROOTPATH` 选项来指定库的根路径。
语法：```sasLIBNAME libref <ROOTPATH='pathname'> <...>;```参数说明：- `libref`：指定库引用。
- `ROOTPATH='pathname'`：指定库的根路径。
示例：使用`ROOTPATH` 函数：```sasdata _null_;root_path = ROOTPATH('WORK', 'MyData', 'DATA');put root_path;run;```在上面的例子中，`ROOTPATH` 函数将返回名为`MyData` 的数据集的根路径，并将其赋值给变量`root_path`。
聚合根 示例
聚合根示例（原创版）目录1.聚合根的定义和特点2.聚合根的作用和应用3.聚合根的示例正文聚合根，又称聚合基，是一种在计算机科学和信息处理领域中使用的数据结构。
它主要用于将多个数据项组合在一起，形成一个新的数据项，以实现数据的聚合和整理。
聚合根具有以下特点：1.聚合根的定义和特点聚合根是一个包含多个子项的容器，这些子项可以是各种类型的数据，如图片、文本或数字。
聚合根的主要特点是能够将多个子项组合在一起，形成一个新的数据项。
这种数据结构可以方便地对数据进行操作和分析，特别是在大规模数据处理和分析时，具有很高的效率。
2.聚合根的作用和应用聚合根在计算机科学和信息处理领域中有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：- 数据库查询：在数据库查询中，聚合根可以用于对查询结果进行分组和汇总，以满足不同条件的查询需求。
- 数据分析：在数据分析过程中，聚合根可以用于对数据进行聚合和统计，以便更好地了解数据的特征和规律。
- 数据展示：在数据展示中，聚合根可以用于将多个数据项组合在一起，形成一个新的数据项，以实现数据的可视化和呈现。
3.聚合根的示例以下是一个简单的聚合根示例，使用 Python 语言实现：```pythonclass AggregateRoot:def __init__(self):self.children = []def add(self, item):self.children.append(item)def aggregate(self, func):result = func(self.children)self.children = [result]return result# 示例 1root = AggregateRoot()root.add(1)root.add(2)root.add(3)root.add(4)result1 = root.aggregate(lambda x: sum(x))print(result1) # 输出：10# 示例 2root = AggregateRoot()root.add(1)root.add(2)root.add(3)root.add(4)result2 = root.aggregate(lambda x: len(x))print(result2) # 输出：4```在这个示例中，我们定义了一个名为 AggregateRoot 的类，它包含一个子项列表（children）。
mathematica中findroot函数
mathematica中findroot函数
Mathematica中的FindRoot函数是用于查找方程的数值解的函数。
该函数采用类似于牛顿法的迭代算法，通过不断逼近根的位置来计算方程的解。
FindRoot函数的语法如下：
FindRoot[f[x]==0,{x,x0}]
其中，f[x]表示要求解的方程，x是未知数，x0是初始估计值。
如果方程有多个根，可以指定起始点来查找不同的根。
需要注意的是，FindRoot函数只能求解数值解，无法求出解析解。
另外，如果方程有多个根，起始点的选择可能会影响到求解的结果。
因此，在使用FindRoot函数时，需要注意选择合适的起始点，以便获得准确的解。
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并不推荐这种拟 合方式: 1)不适合自定义 函数拟合 2)不适合批处理
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下载本讲的例子
cd <your workding directory> cp -r ~yangzw/examples/Lec5 . 或者下载到自己本地机器上： scp -r username@166.111.32.64:/home/yangzw/ examples/Lec5 . wget /~yangzw/CourseData Ana/examples/Lec5.tgz tar -zxvf Lec5.tgz
运行：root -l root [0] .L ex52.C
注意TLegend的使用
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ROOT小结
设定ROOT环境变量: ROOTSYS，PATH，LD_LIBRARY_PATH 绘制各种直方图，散点图，数学函数 TH1F，TH2F，TF1，... 随机数产生子，各种分布 gRandom->Rndm,Uniform,Gaus,Exp,... 创建、保存root文件 TFile *f = new TFile("myfile.root”,”recreate"); f->Write(); TTree, TChain的使用 TTree *mytree = new TTree("mytree”,”my tree"); mytree->Branch(........); 用TChain分析相同格式的数据文件。 直方图的运算，拟合 h1->Fit("function_name");
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本讲要点
直方图的运算 加减乘除： Add,Divide,... 归一化：Scale ROOT中直方图拟合 h1->Fit(); 含参数的ROOT脚本 ROOT小结
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直方图归一化(1)
http://root.cern.ch/root/html522/TH1.html#TH1:Scale 直方图的归一化 void TH1::Scale(Double_t c1, Option_t *option) 默认c1=1，把直方图每个区间的值(BinContent)乘以c1 假设 sum=h1->Integral() h1->Scale(c1)之后， h1->Integral() = c1*sum 不加参数时，h1->Scale() 没有变化(默认c1=1) "归一化"后，不仅BinContent变化了，BinError也变化了
root>TH1F *h3=new TH1F(*h1); root>h3->Sumw2(); root>h3->Multiply(h1,h2,a,b);
σ = n1n2
1 1 + n1 n2
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直方图四则运算的误差处理
虽然ROOT都提供了较完善的一维直方图 虽然ROOT都提供了较完善的一维直方图 运算功能，但对最终结果的误差一定要仔细检 运算功能，但对最终结果的误差一定要仔细检 查。很多情况下，用户需要从图中读出各频数 查。很多情况下，用户需要从图中读出各频数 数值与误差值，并确认运算无误。 数值与误差值，并确认运算无误。
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拟合直方图(1)
将鼠标放到直方图上，右键，出现直方图操 将鼠标放到直方图上，右键，出现直方图操 作选项，选择FitPanel，可以在FitPanel中选 作选项，选择FitPanel，可以在FitPanel中选 择拟合的各个选项，比如用什么函数拟合， 择拟合的各个选项，比如用什么函数拟合， 拟合的区间，等等。 拟合的区间，等等。
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直方图的归一化(2)
归一化常用于比较两种分布，找出区别。 所以，将2个直方图归一化到积分相同进行比较才直观。 root[0]TH1F *h1=new TH1F("h1","",100,-5,5); root[1]TH1F *h2=new TH1F("h2","",100,-5,5); root[2]h1->FillRandom("gaus",5000); root[3]h2->FillRandom("gaus",10000); root[4]float norm=1000; root[5]h1->Scale(norm/h1->Integral()); root[6]h2->Scale(norm/h2->Integral()); root[7]h1->Draw("e"); root[8]h2->Draw(“esames”) ; 注意Draw()函数的选项 "归一化"之后，h1或h2->Integral()=norm 在同一张图上可以看出比较2个分布的差别。
TF1 *fitFcn = new TF1("fitFcn",fitFunction,0,3,6); TF1 *fitFcn = new TF1("fitFcn",fitFunction,0,3,6); 这里指定函数区间为0-3，6个参数
fitFcn->SetParameter(4, 0.2); 为某个参数设初值(width) fitFcn->SetParLimits(5, 0.6,1.4); 为某参数设置取值范围
包括归一化和加减乘除在内， 包括归一化和加减乘除在内， 如果希望使用直方图的误差，都需要调用 如果希望使用直方图的误差，都需要调用 TH1::SetDefaultSumw2(); TH1::SetDefaultSumw2(); 或者，对每个直方图(如hist)调用 或者，对每个直方图(如hist)调用 hist->Sumw2(); hist->Sumw2();
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直方图的四则运算(2)
相加：常用于相同实验的数据叠加，增加统计量。 ...... root[1]TH1::SetDefaultSumw2(); root[1]TH1F *h3=new TH1F(*h1); root[2]h3->Add(h1,h2,a,b); 结果：h3的BinContent被a*h1+b*h2替换，一般a=b=1 相减：常用于从实验测量的分布中扣除本底。 ...... root[1]TH1F *h3=new TH1F(*h1); root[2]h3->Sumw2();//也可在定义h3前TH1::SetDefaultSumw2(); root[3]h3->Add(h1,h2,a,-b); 结果：h3的BinContent被a*h1+b*h2替换，一般a=-b=1
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拟合直方图(2)
用默认的高斯拟合，并在Options菜单中选上 用默认的高斯拟合，并在Options菜单中选上 Fit Parameters选项，可以看到拟合的结果。 Fit Parameters选项，可以看到拟合的结果。 拟合结果给出了高 拟合结果给出了高 斯分布的3个参数: 斯分布的3个参数: 常系数、均值、均 常系数、均值、均 方差，以及拟合的 方差，以及拟合的 好坏chi2/ndf 好坏chi2/ndf
gStyle->SetOptFit();//设置拟合选项 拟合前往往需要给出合理的参数初值 fcn->SetParameters(500,mean,sigma); 拟合后取出拟合得到的参数 Double_t mypar[3]; fcn->GetParameters(&mypar[0]);
运行：root -l root [0] .L ex51.C root [1] ex51r() root [2] ex51r2()
用自定义的函数拟合直方图
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拟合直方图(3)
/home/yangzw/examples/Lec5/ex52.C
共振峰(Breit-Wigner分布)加上二次函数 共振峰(Breit-Wigner分布)加上二次函数 本底的拟合(一共6个参数) 本底的拟合(一共6个参数) 这是下面例子的简化版： 这是下面例子的简化版： $ROOTSYS/tutorials/fit/FittingDemo.C $ROOTSYS/tutorials/fit/FittingDemo.C 先自定义本底函数(background)和共振 先自定义本底函数(background)和共振 峰函数(lorentianPeak)，再定义这两个函 峰函数(lorentianPeak)，再定义这两个函 数的和为拟合函数:fitFunction 数的和为拟合函数:fitFunction 利用fitFunction定义TF1函数 利用fitFunction定义TF1函数
2 误差：σ = σ 12 + σ 2 = n1 + n2 (假设h1和h2独立)
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的计算。 常用于效率的计算。 root[1]TH1F *h3=new TH1F(*h1);= n1 σ n2 root[2]h3->Sumw2(); root[3]h3->Divide(h1,h2,a,b); root[4]h3->Divide(h1,h2,a,b);
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拟合直方图(3)
/home/yangzw/examples/Lec5/ex51.C hpx->Fit("gaus"); hpx->Fit("gaus"); hpx->Fit("gaus","","",-3,3); hpx->Fit("gaus","","",-3,3);
自定义拟合函数 自定义拟合函数 TF1 *fcn = new TF1("fcn","gaus",-3,3); TF1 *fcn = new TF1("fcn","gaus",-3,3); hpx->Fit(fcn,”R”); hpx->Fit(fcn,”R”);