5.2apply函数应用
call和apply的区别
call和apply的区别
call和apply的区别：
1、call函数和apply⽅法的第⼀个参数都是要传⼊给当前对象的对象，即函数内部的this。
后⾯的参数都是传递给当前对象的参数。
2、俩者的格式和参数定义：
call的语法：call（thisObj，arg1，arg2……）
apply的语法：apply（thisObj，[argArray]）
3、说明：对于apply和call两者在作⽤上是相同的，但两者
在参数上有区别的。
对于第⼀个参数意义都⼀样，但对第⼆个参数：apply传⼊的是⼀个参数数组，也就是将多个参数组合成为⼀个数组传⼊，⽽call则作为call的参数传⼊（从第⼆个参数开始）。
eg: fun.call(thisObj,arg1,arg2,arg3)对应的apply写法为：fun.apply(thisObj,[arg1,arg2,arg3])。
4、call和apply的作⽤
①调⽤函数
②传参数
③借⽤其他函数的⽅法：
④改变函数内部的this指向
Call的简单⽤法：
Apply的简单⽤法：
实现继承:
说明：谁调⽤this就指向谁，Animal.call(this,name)将指向变成了Animall。
原本指向的是Cat，这样⼀来Cat就继承了Animal的属性和⽅法。
实现多重继承：。
apply的用法
apply的⽤法apply的⽤法：Ext中apply及applyIf⽅法的应⽤apply及applyIf⽅法都是⽤于实现把⼀个对象中的属性应⽤于另外⼀个对象中，相当于属性拷贝。
不同的是apply将会覆盖⽬标对象中的属性，⽽applyIf只拷贝⽬标对象中没有⽽源对象中有的属性。
apply⽅法的签名为“apply( Object obj, Object config, Object defaults ) : Object”，该⽅法包含三个参数，第⼀个参数是要拷贝的⽬标对象，第⼆个参数是拷贝的源对象，第三个参数是可选的，表⽰给⽬标对象提供⼀个默认值。
可以简单的理解成把第三个参数（如果有的话）及第⼆个参数中的属性拷贝给第⼀个参数对象。
看下⾯的代码：var b1={ p1:"p1 value", p2:"p2 value", f1:function(){alert(this.p2)}};var b2=new Object();b2.p2="b2 value";Ext.apply(b2,b1);b2.f1();在上⾯的代码中，Ext.apply(b2,b1)这⼀语句把b1的属性拷贝到了b2对象中，因此调⽤b2的f1⽅法可以弹出"p2 value"的提⽰信息。
尽管b2对象已经包含了p2属性值，但拷贝后该属性值会被覆盖。
可以在调⽤apply⽅法时，在第三个参数中指定拷贝属性的默认值，⽐如下⾯的代码：Ext.apply(b2,b1,{p3:"p3 value"});alert(b2.p3);这样会使得b2中包含⼀个p3的属性，值为"p3 value"。
applyIf⽅法的功能跟apply⼀样，只是不会拷贝那些在⽬标对象及源对象都存在的属性。
⽐如把前⾯演⽰apply⽅法的代码改成applyIf，如下：Ext.applyIf(b2,b1);b2.f1();由于b2中已经存在了p2属性，因此，b2.f1()⽅法中引⽤this.p2的时候，得到的是"b2 value"，⽽不是在b1中定义的"p2 value"。
掌握R语言中的apply函数族
掌握R语言中的apply函数族前言刚开始接触R语言时，会听到各种的R语言使用技巧，其中最重要的一条就是不要用循环，效率特别低，要用向量计算代替循环计算。
那么，这是为什么呢？原因在于R的循环操作for和while，都是基于R语言本身来实现的，而向量操作是基于底层的C语言函数实现的，从性能上来看，就会有比较明显的差距了。
那么如何使用C的函数来实现向量计算呢，就是要用到apply的家族函数，包括apply, sapply, tapply, mapply, lapply, rapply, vapply, eapply等。
目录1.apply的家族函数2.apply函数pply函数4.sapply函数5.vapply函数6.mapply函数7.tapply函数8.rapply函数9.eapply函数1. apply的家族函数apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数，通过使用apply函数，我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。
但是，由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的，所以apply函数族一直是使用者玩不转的一类核心函数。
很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得，作者严重鄙视只会写for的R程序员。
apply函数本身就是解决数据循环处理的问题，为了面向不同的数据类型，不同的返回值，apply函数组成了一个函数族，包括了8个功能类似的函数。
这其中有些函数很相似，有些也不是太一样的。
一般最常用的函数为apply和sapply，下面将分别介绍这8个函数的定义和使用方法。
2. apply函数apply函数是最常用的代替for循环的函数。
apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并以返回计算结果。
SQL - Apply运算符用法
使用APPLYAPPLY 运算符的左操作数和右操作数都是表表达式。
这些操作数之间的主要区别是，right_table_source可以使用表值函数，从left_table_source获取一个列作为函数的参数之一。
left_table_source可以包括表值函数，但不能以来自right_table_source的列作为参数。
APPLY 运算符通过以下方式工作，以便为FROM 子句生成表源：1.对left_table_source的每行计算right_table_source的值来生成行集。
right_table_source中的值依赖于left_table_source。
right_table_source可以按以下方式近似表示：TVF(left_table_source.row)，其中，TVF是表值函数。
2.通过执行UNION ALL 操作，将计算right_table_source的值时为每行生成的结果集与left_table_source组合起来。
APPLY 运算符的结果生成的列的列表是来自left_table_source（与来自right_table_source的列的列表相组合）的一组列。
SQL Server 2008 联机丛书使用APPLY值函数。
表值函数作为右输入，外部表表达式作为左输入。
通过对右输入求值来获得左输入每一行的计算结果，生成的行被组合起来作为最终输出。
APPLY 运注意：返回外部表中通过表值函数生成结果集的行。
OUTER APPLY 既返回生成结果集的行，也返回不生成结果集的行，其中表值函数生成的列中的值为NULL。
例如，考虑下列表Employees和Departments：--Create Employees table and insert values.CREATE TABLE Employees(empid int NOT NULL,mgrid int NULL,empname varchar(25)NOT NULL,salary money NOT NULLCONSTRAINT PK_Employees PRIMARY KEY(empid));GOINSERT INTO Employees VALUES(1 ,NULL,'Nancy', $10000.00); INSERT INTO Employees VALUES(2 , 1 ,'Andrew', $5000.00);INSERT INTO Employees VALUES(3 , 1 ,'Janet', $5000.00);INSERT INTO Employees VALUES(4 , 1 ,'Margaret', $5000.00);INSERT INTO Employees VALUES(5 , 2 ,'Steven', $2500.00);INSERT INTO Employees VALUES(6 , 2 ,'Michael', $2500.00);INSERT INTO Employees VALUES(7 , 3 ,'Robert', $2500.00);INSERT INTO Employees VALUES(8 , 3 ,'Laura', $2500.00);INSERT INTO Employees VALUES(9 , 3 ,'Ann', $2500.00);INSERT INTO Employees VALUES(10, 4 ,'Ina', $2500.00);INSERT INTO Employees VALUES(11, 7 ,'David', $2000.00);INSERT INTO Employees VALUES(12, 7 ,'Ron', $2000.00);INSERT INTO Employees VALUES(13, 7 ,'Dan', $2000.00);INSERT INTO Employees VALUES(14, 11 ,'James', $1500.00);GO--Create Departments table and insert values.CREATE TABLE Departments(deptid INT NOT NULL PRIMARY KEY,deptname VARCHAR(25)NOT NULL,deptmgrid INT NULL REFERENCES Employees);GOINSERT INTO Departments VALUES(1,'HR', 2);INSERT INTO Departments VALUES(2,'Marketing', 7);INSERT INTO Departments VALUES(3,'Finance', 8);INSERT INTO Departments VALUES(4,'R&D', 9);INSERT INTO Departments VALUES(5,'Training', 4);INSERT INTO Departments VALUES(6,'Gardening',NULL);Departments表中的多数部门都具有一个经理ID，这些ID 与Employees表中的雇员相对应。
《R语言数据分析》课程教案(全)
《R语言数据分析》课程教案（全）第一章：R语言概述1.1 R语言简介介绍R语言的发展历程、特点和应用领域讲解R语言的安装和配置1.2 R语言基本操作熟悉R语言的工作环境学习如何创建、保存和关闭R剧本掌握R语言的基本数据类型（数值型、字符串、逻辑型、复数、数据框等）1.3 R语言的帮助系统学习如何使用帮助文档（help()、?、man()函数）掌握如何搜索和安装R包第二章：R语言数据管理2.1 数据导入与导出学习如何导入CSV、Excel、txt等格式的数据掌握如何将R数据导出为CSV、Excel等格式2.2 数据筛选与排序掌握如何根据条件筛选数据学习如何对数据进行排序2.3 数据合并与分割讲解数据合并（merge、join等函数）的方法和应用场景讲解数据分割（split、apply等函数）的方法和应用场景第三章：R语言统计分析3.1 描述性统计分析掌握R语言中的统计量计算（均值、中位数、标准差等）学习如何绘制统计图表（如直方图、箱线图、饼图等）3.2 假设检验讲解常用的假设检验方法（t检验、卡方检验、ANOVA等）掌握如何使用R语言进行假设检验3.3 回归分析介绍线性回归、逻辑回归等回归分析方法讲解如何使用R语言进行回归分析第四章：R语言绘图4.1 ggplot2绘图系统介绍ggplot2的基本概念和语法学习如何使用ggplot2绘制柱状图、线图、散点图等4.2 基础绘图函数讲解R语言内置的绘图函数（plot、barplot、boxplot等）掌握如何自定义图形和调整图形参数4.3 地图绘制学习如何使用R语言绘制地图讲解如何使用ggplot2绘制地理数据可视化图第五章：R语言编程5.1 R语言编程基础讲解R语言的变量、循环、条件语句等基本语法掌握如何编写R函数和模块化代码5.2 数据框操作学习如何使用数据框进行编程讲解如何使用dplyr等工具包进行数据框操作5.3 面向对象编程介绍R语言的面向对象编程方法掌握如何使用R6和S3编程范式第六章：R语言时间序列分析6.1 时间序列基础介绍时间序列数据的类型和结构学习时间序列数据的导入和预处理6.2 时间序列分解讲解时间序列的分解方法，包括趋势、季节性和随机成分使用R语言进行时间序列分解6.3 时间序列模型介绍自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）学习如何使用R语言建立和预测时间序列模型第七章：R语言机器学习7.1 机器学习概述介绍机器学习的基本概念、类型和应用学习机器学习算法选择的标准和评估方法7.2 监督学习算法讲解回归、分类等监督学习算法使用R语言实现监督学习算法7.3 无监督学习算法介绍聚类、降维等无监督学习算法使用R语言实现无监督学习算法第八章：R语言网络分析8.1 网络分析基础介绍网络分析的概念和应用领域学习网络数据的导入和预处理8.2 网络图绘制讲解如何使用R语言绘制网络图学习使用igraph包进行网络分析8.3 网络分析应用介绍网络中心性、网络结构等分析方法使用R语言进行网络分析案例实践第九章：R语言生物信息学应用9.1 生物信息学概述介绍生物信息学的概念和发展趋势学习生物信息学数据类型和常用格式9.2 生物序列分析讲解生物序列数据的导入和处理使用R语言进行生物序列分析9.3 基因表达数据分析介绍基因表达数据的特点和分析方法使用R语言进行基因表达数据分析第十章：R语言项目实战10.1 数据分析项目流程介绍数据分析项目的流程和注意事项10.2 R语言项目实战案例一分析一个真实的统计数据集，实践R语言数据分析方法10.3 R语言项目实战案例二使用R语言解决实际问题，如商业分析、社会研究等10.4 R语言项目实战案例三结合数据库和API接口，进行大规模数据分析和处理重点和难点解析重点环节1：R语言的安装和配置解析：R语言的安装和配置是学习R语言的第一步，对于初学者来说，可能会遇到操作系统兼容性、安装包选择等问题。
KUKA机器人编程手册[5]
![KUKA机器人编程手册[5]](https://img.taocdn.com/s3/m/09edab0ca22d7375a417866fb84ae45c3a35c256.png)
KUKA机器人编程手册KUKA编程手册一、概述KUKAControlStudio是一个用于开发和运行程序的软件平台，它支持多种编程语言和接口，包括MC-Basic、C、Python、ROS等。
KUKA ControlStudio可以在Windows或Linux操作系统上运行，可以通过网线或无线网络与控制器进行通信。
KUKAControlStudio提供了一个图形化的用户界面，可以方便地创建、编辑、调试和管理程序。
KUKAControlStudio还提供了一个软件开发工具包（SDK），可以用于开发自定义的应用程序和扩展功能。
二、安装和启动要使用KUKAControlStudio，您需要先并安装相应的软件包。
您可以从库卡中心¹获取最新版本的KUKAControlStudio软件包，以及相关的操作系统和应用软件手册¹。
安装过程根据不同的操作系统和硬件配置可能有所不同，请参考手册中的详细说明。
安装完成后，您可以通过双击桌面上的快捷方式或从开始菜单中选择KUKAControlStudio来启动软件。
启动后，您会看到一个欢迎界面，显示了一些常用的选项，如创建新项目、打开现有项目、连接等。
您也可以从菜单栏或工具栏中选择相应的功能。
三、连接要使用KUKAControlStudio编写和运行程序，您需要先与控制器建立连接。
您可以通过网线或无线网络来实现连接，但需要确保您的电脑和控制器处于同一局域网内，并且设置了正确的IP地址。
在控制柜上打开电源开关，并等待系统启动完成。
在控制柜上找到一个带有显示屏和按键的模块，这是控制器的用户界面。
在用户界面上按下菜单键（M），然后选择“设置”（S）。
在设置菜单中选择“网络”（N），然后选择“IP地址”（I）。
在IP地址菜单中输入您想要设置的IP地址，例如192.168.1.100，并按下确认键（O）。
在用户界面上按下返回键（R），直到回到主菜单。
在电脑上打开控制面板，并选择“网络和共享中心”。
分组函数python
分组函数python分组函数是编程中常用的一种函数，它可以将数据按照特定的条件进行分类和分组。
在Python中，我们可以使用内置的函数或者第三方库来实现分组函数的功能。
本文将介绍Python中常用的分组函数及其用法，帮助读者更好地理解和运用这些函数。
一、groupby函数groupby函数是Python内置的一个分组函数，它可以根据指定的键对数据进行分组。
具体用法如下：groupby(iterable[, key])其中，iterable表示要进行分组的数据集，可以是列表、元组、字符串等可迭代对象；key是一个函数，它接受一个参数并返回一个用于分组的键。
如果不指定key，默认使用元素本身作为键。
groupby函数返回一个迭代器，它包含了分组后的数据。
我们可以通过遍历迭代器来获取分组后的数据。
示例代码如下：```from itertools import groupbydata = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]groups = groupby(data)for key, group in groups:print(key, list(group))```运行结果如下：```1 [1]2 [2, 2]3 [3, 3, 3]4 [4, 4, 4, 4]```在这个例子中，我们将列表data进行了分组，按照相同的元素进行了分类。
可以看到，输出结果中每个元素都和它所属的分组一起打印出来了。
二、pandas库中的分组函数除了内置的groupby函数，我们还可以使用第三方库pandas中的分组函数来进行更复杂的分组操作。
pandas是一个强大的数据处理和分析库，它提供了丰富的函数和方法来处理数据。
下面我们来介绍pandas中常用的分组函数：groupby、agg、transform和apply。
1. groupby函数pandas中的groupby函数与内置的groupby函数类似，但它提供了更多的功能和选项。
pandas使用apply同时处理两列数据的方法
pandas使用apply同时处理两列数据的方法
Python开发技术在企业中可谓是应用非常的广泛，因此不论是参加Python培训学习还是自学Python开发技术的人都有很多，本篇文章小编就给读者们分享一下在Python开发中常常会使用到的一项技能，那就是pandas使用apply同时处理两列数据的方法，想要学习了解的小伙伴就随着小编一起来看一下吧。
别的小编就不多说了，大家看代码：
df = pd.DataFrame ({'a' : np.random.randn(6),
'b' : ['foo', 'bar'] * 3,
'c' : np.random.randn(6)})
def my_test(a, b):
return a + b
df['Value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['a'], row['c']), axis=1) print df
以上就是小编给大家分享的pandas使用apply同时处理两列数据的方法，希望对小伙伴们有所帮助。
apply用法
apply用法applyJavaScript中一个重要的函数，也是一种函数调用模式，能够灵活应用在不同场合。
本文将从介绍 apply基本用法，以及在实际项目中应用 apply技巧两个方面来介绍 apply用法。
一、apply基本用法apply一个函数，它能够将函数作为参数传递给另一个函数。
它的第一个参数可以是一个函数，而第二个参数是用来调用函数的参数的一个数组，也可以是其他数据类型。
apply够帮助用户将某个函数应用到另一个函数上，实现更高效的开发。
具体来说，可以定义一个函数，将一个函数作为参数传递给它，然后再调用该函数，比如：function callFunction(fn) {//用函数fn.apply();}// 使用callFunction(function() {console.log(Calling a Function with apply});这段代码中，callFunction先定义了一个函数，该函数的参数是一个函数，然后再使用apply调用该函数。
另外，apply可以用于给函数传递参数，比如：function add(a, b) {//加return a + b;}// 使用var result = add.apply(null, [1,2]);在上述代码中，add数接收两个参数，然后使用apply调用该函数，传入一个由参数组成的数组，从而可以得到正确的结果。
此外，apply还可以用于call方法，比如：function showName(firstName, lastName) {console.log(firstName + + lastName);}// 使用showName.apply(null, [John Smith);在上述代码中，showName数接收两个参数，然后使用apply调用该函数，传入一个由参数组成的数组，从而可以得到正确的结果。
二、实际应用apply实际应用也是非常广泛的，例如：1.类数组转换为数组。
AutoLisp功能函数大全
AutoLisp函数大全一、数学运算功能函数1．l（十数值数值…）返回：累计实数或整数数值1．2（一数值数值…）返回：差值1．3（* 数值数值…）返回：所有数值乘积1．4（/ 数值数值…）返回：第一个数值除以第二个以后数值的商1．5（l十数值）返回：数值十ll. 6（1—数值）返回：数值一ll．7（abs 数值）返回：数值的绝对值1．8（atan 数值）返回：反正切值1．9（cos 角度）返回：角度的余弦值，角度值为弧度1．10（exp 数值）返回：数值的指数1．11（expt 底数指数）返回：底数的指数值1．12（fix 数值）返回：将数值转换为整数值1．14（gcd 数值1 数值2）返回：两数值的最大公因数1．15（log 数值）返回：数值的自然对数值1．16（max 数值数值…）返回：数值中的最大值1．17（min 数值数值…）返回：数值中的最小值1．18 pi 常数∏，其值约为3．14159261．19（rem 数值1数值2）返回：M数值的相除的余数l．20（sin 角度）返回：角度的正旋值，角度值为弧度1．21（sqrt 数值）返回：数值的平方根二、检验与逻辑运算功能函数2．l（= 表达式1 表达式2）比较表达式1是否等于式2，适用数值及字符串2．2 （／= 表达式1 表达式2）比较表达式1是否大于等于表达式22．3（＜表达式1 表达式2) 比较表达式1是否＜小于表达式22．4（＜= 表达式1 表达式2）比较表达式1是否＜一小于等于表达式22．5（＞表达式1 表达式2）比较表达式1是否＞大于表达式22．6（＞= 表达式1 表达式2）比较表达式1是否大于等于表达式22．7 (～数值）返回：数值的位not值，（1的补码）2．8 （and 表达式1 表达式2…）返回：逻辑and的结果2．9（boole 函数整数整数…）返回：位式布尔运算2．10(eq 表达式1 表达式2）比较表达式1与表达式2是否相同，适用列表比较（实际相同）2．11（equal 表达式1表达式2［差量］）比较表达式1与表达式2是否相同，差量可省略（内容相同）三、转换运算功能函数3．l（angtof 字符串［模式］）返回：角度值的字符串转成实数3．2（angtos 角度［模式［精度］］）返回：角度转成的字符串值3．3（atof 字符串）返回：字符串转成实数值3．4 （atoi 字符串）返回：字符串转成整数值3．5 （cvunit 数值原始单位转换单位）返回：数值转换单位后的值转换根据acad．nut文件3．6（distof 字符串［模式］）返回：根据模式将字符串转成实数值3．7（itoa 整数）返回：整数转成字符串3．8（rtos 数值模式［精度］）返回：实数转成字符串3．9 （trans 点原位置新位置[位移]）返回：转换坐标系统值四、列表处理功能函数4．1 （append 列表列表……）结合所有列表成一个列表4．2（assoc 关键元素联合列表）根据关键元素找寻联合列表中关系信息4．3 (car 列表)返回列表中的第一个元素，通常用来求X坐标4．4（cadr 列表）返回列表中的第二个元素，通常用来求y坐标4．5（caddr 列表）返回列表中的第三个元素，通常用来求Z坐标4．6（cdr 列表）返回：除去第一个元素后的列表4．7（cons 新元素列表）返回：将新元素添加到列表4．8（foreach 名称列表表达式）返回：将列表的每一元素对应至名称再根据表达式执行响应4．9（length 列表）返回：列表内的元素数量4．10（list 元素元素…）返回：将所有元素合并为一列表4．11（listp 元素）返回：判断元素是否为一串4．12（mapcar函数列表1列表2…）返回：将列表1、列表2列表的元素配合函数，求得新列表4．13（member 关键元素列表）返回：根据关键元素（含似后的列表4．14（nth n 列表）返回：列表的第n个元素4．15（reverse 列表）返回：将列表元素根据顺序颠倒过来的列表4．16（subst 新项旧项列表）返回：替换新旧列表后的列表五、字符串、字符、文件处理函数5．l（ascii 字符串）返回：字符串第一个字符的“ASCII”码5．2 （chr 整数）返回：整数所对应的ASCII单一字符串5．3（close 文件名称）关闭文件5．4（open 文件名模式）返回：打开文件代码，准备读取或写入信息5．5（read 字符串）返回：列表中的字符串的第一组元素5．6（read－char［文件代码］）返回：通过键盘或文件中读取单一字符5．7（read－line ［文件代码］）返回：经由键盘或文件中读取一行字符串5．8（strcase 字符串［字样］）返回：转换字符串大小写5．9（strcat 字符串1字符串2…）返回：将各字符串合并为一个字符串5．10（strlen 字符串）返回：字符串构成的字符数（即字符串长度）5．11（substr 字符串起始长度）返回：取出于字符串‘5．12（wcmatch 字符串格式）返回：T或nil，将字符串与通用字符进行比较5．13（write－char数值［文件代码］）返回：将一ASCII字符写到文件或屏幕15．14（write－line字符串［文件代码］）返回：将字符串写到文件或屏幕上六、等待输入功能函数6．l （getangle ［基点］[提示］）请求输入十进制角度数值，响应一个弧度值提示及参考点可有可无6．2（getcorner 基点［提示］）请求输入另一矩形框对角点坐标6．3（getdist ［基点］［提示］）请求输入一段距离6．4（getint ［提示］）请求输入一个整数值6．5（getkword ［提示］请求输入“关键词”6．6（getorient ［基点］［提示］）请求输入十进制角度，响应一弧度值不受angbase、angdir影响6．7（getPoint ［基点］［提示］）请求输入一个点的坐标6．8（getreal ［提示］请求输入一个实数6．9（getstring [提示］）请求输入一个字符串6．10（initget ［位］字符串）设定下次getxxx函数的有效输入七、几何运算功能函数7．l（angle 点1 点2）取得两点的角度弧度值7．2（distance 点1 点2）取得两点的距离7．3（inters 点1 点2 点3 点4［模式］）取得两条线的交点7．4（osnap 点模式字符串）按照捕捉模式取得另一坐标点7．5（polar 基点弧度距离）按照极坐标法取得另一坐标点7.6（textbox 对象列表）取得文字字符串的两个对角点坐标八、对象处理功能函数8．l（entdel 对象名称）删除或取消删除对象8．2（entget 对象名称［应用程序列表］）取出对象名称的信息列表8．3 (entlast）取出图形信息中的最后一个对象8．4（entmake 对象列表）建立一个新的对象列表8．5（entmod 对象列表）根据更新的信息列表更新屏幕上元体8．6（entnext [对象名称]）找寻图面中的下一个对象8．7（entsel ［提示］）请求选取一个对象，响应包含对象名称及选点坐标的列表；8．8（entupd 对象名称）更新屏幕上复元体图形8．9（handent 图码）返回：图码的元体名称8．10（nentsel［提示］）返回：BLOCK所含副元体对象信息列表8．11（nentselp ［提示］［点］）返回：BLOCK所含副元体对象信息似4*4矩形表示）九、选择集、符号表处理函数9．l（ssadd [对象名称］［选择集］）将对象加入选择集或建立一新选择集9．2（ssdel 对象名称选择集）将对象自选择集中移出9．3（ssget ［模式］［点1］［点2］取得一个选择集9．4（ssget ”X”[过滤列表］）取得根据过滤列表所指定范围的选择集9．5（sslenth 选择集）计算选择集的对象个数9．6（ssmemb 对象名称选择集）响应对象名称是否包含于选择集内9．7（ssname 选择集索引值）根据索引值取出选择集中的对象名称9．8（tblnext 符号表名称［T］）检视符号表，有效的符号表：”LAYER”、”LTYPE”、”VIEW”、”STYLE”、”BLOCK”9．9（tblsearch 符号表名称符号）在符号表中搜寻符号十、AutoCAD相关查询、控制功能函数10．l（command ”AutoCAD命令”…）超重量级函数，调用执行AutoCAD命令10．2（findfile 文件名）返回：该文件名的路径及文件名10．3（getfiled 标题内定档名扩展名旗号）通过标准AutoCAD文件对话DCL 对话框获得文件10．4（getenv ”环境变量”）取得该环境变量的设定值，以字符串表示10．5（getvar ”系统变量”）取得该系统变量的设定值，以字符串表示10．6（setvar ”系统变量”值）设定该系统变量的值10．7（regapp 应用类项）将目前的AutoCAD图形登记为一个应用程序名称十一、判断式、循环相关功能函数11．1（If ＜比较式＞＜表达式1＞[表达式2] 检算比较式结果，如果为真，执行＜表达式1＞，否则执行＜表达式2＞11．2（repeat 次数[< 表达式＞＜表达式＞…］）重复执行N次表达式11．3（While ＜比较式＞＜表达式＞…）当条件成立则执行表达式内容11．4（cond ＜比较式1＞＜表达式1＞多条件式的if整合功能＜比较式2＞＜表达式2＞＜比较式3＞＜表达式3＞）11．5 （prong 表达式1 表达式2…）连接其中的表达式为一组，常用于配合if、cond等函数十二、函数处理、定义、追踪与错误处理功能函数12．l（*error* 字符串）程序错误时的警示信息12．2（alert 字符串）以对话框式显示出警告字符串12．3（apply 功能函数列表）将功能函数与列表结合后执行12．4（defun 名称自变量列表表达式＿．）自定函数或子程序12．5（eval 表达式）返回：表达式的执行结果12．6（exit）强制退出目前的应用程序12．7（lambda 自变量表达式）定义未命名的函数12．8（progn 表达式1 表达式2…）连接其内的表达式为一组，常用于配合if、cond 等函数12．9（quit）强制退出目前的应用程序12．10（tablet 代码[列1列2列3方向]）取用或建立对数字板的校调12．11（trace 函数…）对函数设定追踪标记，辅助检错12．12（untrace 函数…）对函数设定解除追踪标记十三、显示、打印控制功能函数13．l（gfaphscr）作图环境切换到图形画面13．2（grclear）暂时清除模前的屏幕画面13．3（grdraw起点终点颜色[亮显］）暂时性的画出一条线13．4（grread［追踪］）由输入设备读取追踪值13．5（grtext位置字符串［亮显］）将字符串显示在状态列或屏幕菜单上13．6（grvecs向量列表［转置矩阵］）暂时性的画出多条线13．7（menucmd字符串）；提供在AlltOLISP中调用各菜单13．8（Prinl［表达式［文件代码］］将表达式打印于命令区或已打开的文件句柄字符则以“\”为前缀展开13．9（pinc［表达式［文件代码］］除句柄字符则不以”＼”为前缀展外开其余同Prinl13．10（print［表达式［文件代码］］除表达式会往下一新行列出，及空一格外其余同prinl13．11（prompt信息）将信息显示于屏幕的命令区，并随后响应一个nil信息13．12（redraw［对象名称［模式］］）重绘整张图或根据对象名称重绘该图形13．13（terpri）在屏幕上显示新列13．14（textscr）作图环境切换到文字画面13．15（textpage）清除文字画面文字类似DOS的cls命令13．16（vports）返回：窗口组态列表十四、符号、元素、表达式处理功能函数14．l（atom元素）如果元素不是列表，响应T，否则为nil14．2（atoms－family格式闲号列表］）返回：一组己定义函数的符号列表14．3（boundp表达式）返回：T或nil，响应表达式是否有值存在14．4（minusp元素）返回：T或n儿元素是否为负值14．5（not元素）返回：T或n儿判定元素是否为ni114．6（null元素）返回：T或nil判定元素是否被赋予nil值14．7（numberp元素）返回：T或nil，元素是否为整数或实数14．8（quote表达式）响应表达式未检算前状态，同“‘”功能14．9（set符号表达式）将表达式结果设定给带单引号’符号14．10（setq符号1 表达式1［符号2表达式2］…）设定表达式结果给各符号14．11（type元素）返回：元素的信息型态14．12（zerop元素）返回：T或nil，元素是否为0值十五、ADS、ARX、AutoLISP加载与卸载函数15．l（ads）返回：目前加载ADS程序列表15．2（arx）返回：目前加载ARX程序列表15．3（arxload应用程序［出错处理］））返回：加载ARX程序15．4（arxunload应用程序［出错处理］））返回：卸载ARX程序15．5（ver）返回：目前AutoLISP版本字符串15．6（load LSP文件名［加载失败］）加载AutoLISP文件（*．lsp）15．7 （xload应用程序[错处理]）加载ADS应用程序15．8 （xunloa应用程序［出错处理］）卸载ADS应用程序十六、内存空间管理函数16．l（alloc数值）以节点数值设定区段大小16．2（expand数值）以区段数值配置节点空间16．3（gc）强制收回废内存16．4（mem）显示目前的内存使用状态16．5（xdroom对象名称）返回对象扩展信息允许使用的内存空间16．6（xdsize列表）返回对象扩展信息所占用的内存空间十七、其它重要的功能函数17．l（acad_colordlg 颜色码旗号）显示出标准AutoCAD颜色选择对话框17．2（acad_helpdlg 求助文件名主题）显示出标准AutoCAD求助对话框17．3（acad_strlsort字符串列表）作字符串列表排序17．4（bherrs）取得bhatch与bpcly失败所产生的错误信息17．5（bhatch点［选择集[向量］］）根据Pick point选点方式调用bhatch命令，绘制选集区域的剖面线17．6（bpoly点［选择集[向量]］）根据Pick point选点方式调用bpoly命令并产生一定域Polyline17．7（cal计算式字符串）执行如CAL计算功能十八、ADS、ARX外部定义的3D函数18.1（align自变量 1 自变量2．．．．）执行如ALIGN命令各选项顺序18．2（c：3dsin模式3DS文件名）导入3DS文件18．3（C：3dsout模式3DS文件名）输出3DS文件18．4（c：background模式［选项］）设定渲染背景18．5（C：fog模式［选项］）设定渲染的雾效果18．6（C：light模式［选项］）设定渲染的灯光控制18．7（c：lsedit模式【选项1】设定渲染的景物控制18．8（C：lslib模式［选项］）管理景物图库18．9（c：matilb模式材质材质库名）管理材质数据库18．10（c：mirror3d 自变量1 自变量2……）执行如MIRROR3D命令18．11（C：psdrap模式）根据模式设定值（0或1），传唤psdrap命令18．12（C：psfill对象名称图案名称［自变量1［自变量2］］）以POStSCript图案填满18．13（c：psin文件名位置比例）插入一个Postscript（*．eps）文件18．14（c：render［渲染文件］）执行渲染效果18．15（C：rfileopt格式自变量1 自变量2 自变量3…）设定执行渲染选项18．16（c：replay影像文件名影像类别［选项］）展示影像文件TGA、BMP、TIF18．17（C：rmat模式选项）控管材质建立、贴附、编辑、分离18．18（c：rotate3d自变量1 自变量2…）执行如ROTATE3D命令各选项顺序18．19（C：rpref模式选项［设定］）渲染环境设定18．20（c：saveimg影像文件名影像类别［选项］）储存图像文件TGA、BMP、TIF18．21 （c：scene模式[选项]）SCENE场景管理18．22（C：setuv模式选集自变量1 自变量2…）SETUV贴图模式管理18．23（C：showmat自变量1）显示对象的材质贴附信息18．24（C：solprof自变量 1 自变量工．．）建立3D实体的轮廓影像18．25（C：StatS［渲染信息文件］）显示渲染信息统计信息十九、ADS、ARX 外部定义的数据库相关函数19．l（c：aseadmin自变量1 自变量2…）管理外部数据库19．2（c：aseexportt自变量1 自变量2…）输出信息19．3 （c：aselinks自变量1 自变量2…）连接对象与信息19．4（c：aserow自变量1 自变量2…）管理外部信息表格19．5（c：aseselect自变量1 自变量2…）建立外部信息与对象选集19．6 （c：asesqled自变量1 自变量2…）执行SQL程序。
apply方法
apply方法apply方法是Javascript中常用的一种函数调用方式，它的目的是为了将函数应用到给定的参数上，如果函数返回一个值，它也会返回该值。
apply方法能够接受两个参数，第一个参数是要调用函数的this参数，第二个参数是函数的参数数组。
apply方法可以被用于很多地方，例如，它可以用来对对象的方法进行链式调用，也可以用来增强函数的功能，以及做一些高级操作等。
例如，如果你想要用apply方法来对对象的方法进行链式调用，你可以这样做：var person = {na Johngreet: function(name) {console.log(Hi, + name + !);}};person.greet.apply(person, [Alice); // logs Hi, Alice!在上面的例子中，我们用apply方法来调用对象person的greet 方法，同时传入一个参数，即name，以便用来在控制台中显示出来。
另外，我们还指定了this参数，以便可以在函数中访问对象person 本身。
此外，apply方法也可以用来增强函数的功能。
例如，你可以用它来把一个数组转换成由参数组成的函数：var numbers = [1, 2, 3, 4, 5];// Convert the numbers array into a function that takes a single argument and//returns the sum of all the elements in the array.var sum = function(a, b, c, d, e) {return a + b + c + d + e;};var sumOfNumbers = sum.apply(null, numbers); // 15 在上面的例子中，我们用apply方法把数组numbers转换成一个参数组成的函数，同时传入一个null作为this参数，以表示函数的this参数的值为null。
python中apply（）函数的用法
python中apply（）函数的⽤法函数格式为：apply(func,*args,**kwargs)⽤途：当⼀个函数的参数存在于⼀个元组或者⼀个字典中时，⽤来间接的调⽤这个函数，并肩元组或者字典中的参数按照顺序传递给参数解析：args是⼀个包含按照函数所需参数传递的位置参数的⼀个元组，是不是很拗⼝，意思就是，假如A函数的函数位置为 A(a=1,b=2),那么这个元组中就必须严格按照这个参数的位置顺序进⾏传递(a=3,b=4)，⽽不能是(b=4,a=3)这样的顺序kwargs是⼀个包含关键字参数的字典，⽽其中args如果不传递，kwargs需要传递，则必须在args的位置留空apply的返回值就是函数func函数的返回值def function(a,b):print(a,b)apply(function,('good','better'))apply(function,(2,3+6))apply(function,('cai','quan'))apply(function,('cai',),{'b':'caiquan'})apply(function,(),{'a':'caiquan','b':'Tom'})#--使⽤ apply 函数调⽤基类的构造函数class Rectangle:def __init__(self, color="white", width=10, height=10):print "create a", color, self, "sized", width, "x", heightclass RoundedRectangle(Rectangle):def __init__(self, **kw):apply(Rectangle.__init__, (self,), kw)rect = Rectangle(color="green", height=100, width=100)rect = RoundedRectangle(color="blue", height=20)输出结果：('good', 'better')(2, 9)('cai', 'quan')('cai', 'caiquan')('caiquan', 'Tom')create a green <__main__.Rectangle instance at 0x0678FA08> sized 100 x 100create a blue <__main__.RoundedRectangle instance at 0x06620468> sized 10 x 20apply函数默认的是axis为 axis=0data= [[1,2,3],[5,4,1],[3,2,2]]df = pd.DataFrame(data,columns=['A','B','C'])<br>f = lambda x: (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))print(df)A B C0 1 2 31 5 4 12 3 2 21、axis=1df1 = df.copy()df1 = df1.apply(f,axis=1) #计算的时候取的是⾏数df1A B C0 0.0 0.50 1.01 1.0 0.75 0.02 1.0 0.00 0.02、axis=2df2 = df.copy()df2 = df2.apply(f,axis=0)df2A B C0 0.0 0.0 1.01 1.0 1.0 0.02 0.5 0.0 0.53、默认axisdf3 = df.copy()df3 = df3.apply(f)df3 # 在DataFrame中apply函数默认的是axis=0，取的是列数A B C0 0.0 0.0 1.01 1.0 1.0 0.02 0.5 0.0 0.5(df['A'] - df['A'].min())/(df['A'].max()-df['A'].min())0 0.01 1.02 0.5Name: A, dtype: float64。
数据分析常用函数
数据分析常用函数引言概述：数据分析是当今社会中非常重要的一个领域，它可以帮助我们从大量的数据中提取有用的信息和洞察，从而为决策提供支持。
在进行数据分析时，我们经常会用到一些常用函数，这些函数能够帮助我们对数据进行处理、计算和分析。
本文将介绍数据分析中常用的函数，帮助读者更好地了解和应用这些函数。
正文内容：1. 数据清洗函数1.1 缺失值处理函数- isnull()：判断数据是否为空值- dropna()：删除含有空值的行或列- fillna()：填充缺失值1.2 重复值处理函数- duplicated()：判断数据是否为重复值- drop_duplicates()：删除重复值1.3 数据类型转换函数- astype()：将数据类型转换为指定类型- to_numeric()：将数据转换为数值类型- to_datetime()：将数据转换为日期时间类型2. 数据统计函数- count()：计算非缺失值的数量- mean()：计算平均值- median()：计算中位数- min()：计算最小值- max()：计算最大值2.2 分组统计函数- groupby()：按照指定的列进行分组- sum()：计算分组后的总和- mean()：计算分组后的平均值- count()：计算分组后的数量2.3 相关性分析函数- corr()：计算变量之间的相关系数- cov()：计算变量之间的协方差3. 数据转换函数3.1 列转换函数- map()：根据指定的映射关系对列进行转换- apply()：对列应用指定的函数- replace()：替换指定的值- pivot_table()：根据指定的行和列进行数据透视表的计算- pivot()：根据指定的行和列进行数据透视表的计算3.3 数据合并函数- merge()：根据指定的键将两个数据集合并- concat()：将多个数据集按照指定的轴进行合并4. 数据可视化函数4.1 折线图函数- plot()：绘制折线图4.2 柱状图函数- bar()：绘制柱状图4.3 散点图函数- scatter()：绘制散点图4.4 饼图函数- pie()：绘制饼图5. 数据模型函数5.1 线性回归函数- LinearRegression()：创建线性回归模型- fit()：拟合线性回归模型- predict()：预测线性回归模型的结果5.2 决策树函数- DecisionTreeClassifier()：创建决策树模型- fit()：拟合决策树模型- predict()：预测决策树模型的结果5.3 聚类函数- KMeans()：创建聚类模型- fit()：拟合聚类模型- predict()：预测聚类模型的结果总结：通过本文的介绍，我们了解了数据分析中常用的函数。
西门子TIA博途V13UPD6安装使用说明
TIA博途 V13 UPD6安装使用说明博途 V13 UPD6下载地址：/thread-8258-1-1.html版权说明：该升级包及升级说明由江西工控论坛整理下载自西门子官网，所有版权归西门子公司所有！TIA V13至今为止共有6个升级包，以下是详细说明：STEP 7 中的改进措施:更新UPD1 包含了以下改进和变更：可以对不同的块接口进行详细比较。
可以通过拖放操作来移动程序段。
TIA Portal 的使用提高了系统的稳定性。
项目名称中包含中文字符时使用 PLCSimPLCSim 现在可以直接通过 TIA Portal 打开，即使项目名称中包含中文字符也可以。
更新UPD2 包含了以下改进和变更：TIA Portal 的使用提高了系统的稳定性。
在使用 S7-1200 系列 CPU 运行期间扩展 PLC 变量在 S7-1200 V2.x 和 V3.x 系列 CPU 中创建新的 PLC 变量并将其加载到设备期间，将维护与 HMI 面板的通信连接。
更新UPD3 包含了以下改进和变更：拉出和插入 CPU 1510SP-1 和 CPU 1512SP-1 PN 的中央模块与在线帮助中的信息相反，拉出和插入 CPU 1510SP-1 和 CPU 1512SP-1 PN 的中央模块并不会导致 CPU 切换到 STOP 模式。
如果选择“拉出/插入 OB”中的优化启动信息作为启动信息的结构，则fault_id 变量的值 B#16#51、54、55、56、57 和 58 不仅适用于 PROFINET IO 模块及子模块，通常还适用于 IO 模块和 IO 子模块。
这同样适用于 RALRM 指令 TINFO 参数 TI_PlugPullModule 数据结构中的 Fault_ID 变量。
如果选择“拉出/插入 OB”中的 S7-300 和 S7-400 CPU 作为启动信息的结构，则 OB83FLT_ID 变量的值 B#16#51、54、55、56、57 和 58 不仅适用于 PROFINET IO 模块及子模块，通常还适用于 IO 模块和 IO 子模块。
FEKO5.2中文手册第三章_CADFEKO
3.CADFEKO的操作3.1 介绍开发CADFEKO的目的是为了便于在图形或CAD环境下创建和设置FEKO模型，它包括问题的几何形状的定义和网格划分，以及电磁参数和求解配置的详细说明。
CADFEKO支持参数建模，如果模型是利用变量创建的，那么通过改变这些变量可以进行整个模型的修改。
例如，它可用于将天线大小调整到所需的频率，此外，CADFEKO可以保存创建历史，例如，如果以后对任意个别对象进行修改，整个操作过程可以自动更新。
类似地，用户可以定义电介质参数，并将参数应用到模型的电介质区。
所有这些区域可以通过变换适用的介质参数进行修改。
CADFEKO还可以导入各种格式的复杂CAD模型并对其进行网格剖分（参考4.3.4节）, 不过，在某些情况下，只能导入网格模型。
CADFEKO可以输入网格（参考4.7.2）并提供一些基本的网格编辑及网格优化工具（产生更细的或更粗的网格）。
所有需要的电磁参数及求解配置可以在只有网格模型时进行设置。
3.2 CADFEKO概述CADFEKO的显示，示于图3-1，包括：顶端为（在缺省配置下）主菜单和工具条（分为标准工具，选择工具和运行工具）；左边为工具框（分为创建几何形状，操作，变换和求解设置）和树形结构显示；底端为消息窗和状态栏；以及窗口区（包括三维视图或注释编辑器）。
消息窗显示用户的交互信息，如几何创建，网格的划分，资源配置等信息，它还显示更详细的出错信息。
状态栏显示长度单位，粘附模式(参考3.3.3节)及采用所选的粘附模式时当前光标位置的坐标－以全局直角坐标表示。
以上功能工作于标准的点输入方式（参考3.8节），或者按住<Ctrl><Shift>的同时拖动鼠标到三维视图，它还表示点间的距离（参考3.3.4节）。
图3-1 CADFEKO主视图显示树形结构视图和消息窗可以通过拖动分割条重新设置大小，一直将分割条拖动到边框可能导致面板消失，从边框拖走分割条面板会重新显示。
apply方法
apply方法apply()方法是JavaScript中的一种内置函数，用于调用另一个函数，并使用指定的参数集合来执行该函数。
它允许一个函数在另一个上下文中运行，两个上下文可以是不同的对象或者是函数。
apply()方法非常有用，可用于回调、继承、偏函数等多个用途。
允许开发人员使用不同的上下文更方便、更有效地执行指定的函数。
1.途apply()方法最常见的用途是回调函数，允许调用一个函数并提供参数。
例如，下面的代码将myFunction()函数的this指针设置为新的上下文：// 使用apply()来调用一个函数，指定它的this参数myFunction.apply(newContext, [arg1, arg2]);apply()方法还可以用来在不同的作用域中执行函数。
例如，使用apply()，可以轻松地将一个函数从一个对象转移到另一个对象。
//func()函数从one对象转移到two对象two.func = one.func.apply(two);另一个用途是继承。
apply()可以用于复制父级的成员变量和方法到子类中。
它是在JavaScript中创建继承关系的一种非常有用的方法，可以将方法和变量从一个对象传递到另一个对象。
apply()可以用于模拟类的行为，并允许你以更加灵活的方式重用代码，而不必使用new操作符。
//父类的成员变量和方法复制到子类中function SubClass() {SuperClass.apply(this, arguments);}2.本语法apply()方法的基本语法如下：func.apply(thisArg, [argsArray])其中：func：要调用的函数thisArg：func函数的this参数argsArray：一个数组或者是类数组对象，包含了要传递给func 函数的参数3.例apply()方法可以用于实现更复杂的功能，比如，它可以用于实现函数绑定，将一个函数的this绑定到另一个对象。
r语言apply函数
r语言apply函数R语言是一种多功能的编程语言，它拥有许多强大的函数，可以帮助用户解决复杂的数据问题。
其中，apply函数是R语言中非常常见的函数，它可以用来对数据矩阵或数据框中的元素（数据行或数据列）进行处理，极大地提高了我们编程进行数据分析的效率。
首先了解apply函数，我们必须明白它的基本原理。
apply函数的基本方法是，action函数将一个函数作用于数据矩阵或数据框的每一行或每一列上。
它的入口值是一个函数和一个矩阵或数据框，其中函数会被对矩阵或数据框中的每一行或每一列进行运算，然后输出一个结果矩阵或数据框。
一般而言，apply函数会按行（margin=1）或列（margin=2）进行操作，其中apply函数在每一行或每一列上运行的函数可以是由用户自己定义的，也可以是R语言自带的内置函数。
接下来，我们来看看apply函数的使用。
其实非常简单，只要使用apply函数时，按照规定的格式输入参数即可。
下面是一个具体的例子，假设我们有一个5×5的矩阵A，现在我们想要统计矩阵A每一行的和，那么我们可以用apply函数来实现这一功能：A <- matrix(1:25, nrow=5)apply(A, 1, sum)结果为：[1] 15 40 65 90 115从上面的例子可以看出，apply函数可以帮助我们快速地对数据矩阵的行或列进行处理，而无需进行大量的循环处理。
由此可见，apply函数确实是一个实用的工具，我们可以使用它来实现很多类型的复杂数据处理操作。
除了上面介绍的apply函数，R语言还拥有另外一些有用的函数，如lapply函数，sapply函数，mapply函数等。
lapply函数经常用来对列表中每个元素进行操作，sapply函数则用来简化apply函数的使用，通常不需要显式地指定结果的类型。
mapply函数则结合了lapply函数和sapply函数优点，它可以同时对两个列表中的元素进行操作。
2017年高考英语词汇详解：apply的用法
⾼考英语词汇详解：apply的⽤法 1 . apply for sth 申请或请求得到某物。
如： He applied for a scholarship. 他申请了奖学⾦。
I’ll apply for the job tomorrow. 我明天去申请这份⼯作。
注：有时可在 apply 后加上 to sb, 表⽰向某⼈申请。
如： He applied to us for help. 他向我们求援。
You must apply to the teacher for permission. 你必须请求⽼师批准。
2 . apply to do sth 申请做某事。
如： He applied to stay there. 他申请留在那⼉。
In 1980 he applied to join the Party . 1980年他申请⼊党。
3 . apply to sth 适⽤于某⼈或某物。
如： What you said doesn’t apply to me. 你所说的不适合于我。
The rule doesn’t apply to this case. 这条规则不适⽤于这种场合。
注：该结构中的 to 为介词，若后接动词，要⽤动名词。
如： These methods apply to learning English. 这些⽅法适⽤于英语学习。
4 . apply sth to sth 把某物运⽤到另⼀物上。
如： You can’t apply this rule to every case. 你不能将这条规则运⽤到所有的情况。
In this way we can better apply theory to practice. 这样我们就能更好地把理论运⽤到实践中去。
5 . apply oneself to sth 致⼒于某事。
如： He applied himself to learning French. 他致⼒于学法语。
pythonDataFrame的apply方法
pythonDataFrame的apply方法在Python的pandas库中，DataFrame是一种二维数据结构，可以看作是由Series组成的字典。
DataFrame提供了apply方法，用于在DataFrame的行或列上应用自定义的函数。
apply方法的语法如下：df.apply(func, axis=0, args=()其中，func是要应用的函数，axis是指定应用的轴，0表示按列应用，1表示按行应用。
args是传递给函数的额外参数。
apply方法的作用是将func应用于每个元素，并返回一个新的DataFrame或Series。
func可以是一个自定义的函数，也可以是一个lambda函数。
下面是一个示例，说明如何使用apply方法：```pythonimport pandas as pd# 创建一个包含学生信息的DataFramedata = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],'age': [20, 21, 22, 23],'score1': [80, 85, 90, 95],'score2': [75, 80, 85, 90]}df = pd.DataFrame(data)#定义一个函数，将分数转换成等级def grade(score):if score >= 90:return 'A'elif score >= 80:return 'B'elif score >= 70:return 'C'else:return 'D'# 使用apply方法将函数应用于列score1和score2df['grade1'] = df['score1'].apply(grade)df['grade2'] = df['score2'].apply(grade)print(df)```这段代码创建了一个包含学生信息的DataFrame，并定义了一个函数grade，该函数将分数转换成等级。
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b=180
Zb=(mean(b-UG$height))/sd(UG$height);Zb
Pb=1-pnorm(Zb);Pb
P=1-Pa-Pb;P
x=0:50
y=0.3*exp(-0.3*x)
plot(x,y,type='l')
rnorm(10)
y0=dnorm(0);y0 #y=1/sqrt(2*pi)*exp(0)
legend(2,0.3,c("N(0,1)","t(10)","t(5)","t(1)"),lty=1:4,bty="n")
x=seq(0,6,0.1)
plot(x,df(x,3,3),type="l",ylim=c(0,1.2),ylab="p(x)")
curve(df(x,5,5),0,6,add=T)
k=c("a","b")
sapply(k, paste,S=FALSE,1:5,sep="...") #返回向量或矩阵
#对不规则阵列使用向量，即对一组非空值按照一组确定因子进行相应计算
#tapply(X, INDEX, FUN, ..., simplify = TRUE)
sample(100,10)
sample(100,10,rep=TRUE)
i=sample(48,10);i #抽取学生序号
UG$id[i] #学生编号
UG$name[i] #学生姓名
UG[i,1:2]
x=seq(0,20,0.1)
par(mfrow=c(1,1))
u0=seq(0,3,by=0.1);u0 #临界表的行值
u.0=seq(0,0.1,by=0.01);u.0 #临界表的列值
u=u0+matrix(u.0,31,11,byrow=T);u #临界表分位数
p=pnorm(u);p #临界表概率值
height <- c(174, 165, 180, 171, 160)
sex<-c("F","F","M","F","M")
tapply(height, sex, mean)
tapply(UG$height,INDEX=UG$sex,FUN=mean)
aggregate(UG1,by=list(UG$sex),FUN=mean)
legend(13,0.4,c("n=2","n=4","n=6","n=8","n=10"),lty=1:5,bty="n")
x=seq(-4,4,.01)
plot(x,dnorm(x),type="l",lty=1)
for(i in c(1,5,10))
points(x,dt(x,df=i),type="l",lty=i+1)
m=100;n=20;
x=rnorm(n);x
se=sqrt(p*(1-p)/n)
a=0.05; z=qnorm(1-a/2)
matplot(rbind(1:m,1:m),rbind(p-z*se,p+z*se),type="l",xlab='',ylab='')
}
par(mfrow=c(1,1))
rhyper(15,10,5,3)
m=10; n=7; k=8
rx=rhyper(15,m,n,k);rx
x=0:(k+1)
px=phyper(x,m,n,k)
dx=dhyper(x,m,n,k)
cbind(px,dx)
par(mfrow=c(1,3))
curve(dchisq(x,2),0,20,ylab="p(x)")
curve(dchisq(x,4),add=T,lty=2)
curve(dchisq(x,6),add=T,lty=3)
curve(dchisq(x,8),add=T,lty=4)
curve(dchisq(x,10),add=T,lty=5)
colnames(p)<-u.0 #临界表列标记
rownames(p)<-u0 #临界表行标记
p #形成正态分布临界表
a=c(0.01,0.025,0.05,0.1,0.5,0.95,0.975,0.99);a #尾部概率
round(pbinom(x,n,p),4)
N=100;M=5;n=10
x=1:5
P=choose(M,x)*choose(N-M,n-x)/choose(N,n)
plot(x,P,'h')
lamda=6
x=0:5
P=lamda^x*exp(-lamda)/factorial(x)
aggregate(UG1,by=list(sex=UG$sex,region=UG$region),FUN=mean)
######################第五章 随机变量及其分布#######################################################
lapply(x,mean)
lapply(UG1,function(x) list(mean=mean(x),sd=sd(x)))
##sapply(x, f, simplify=FALSE, S=FALSE)返回的值与lapply(x,f)是一致的。
sapply(UG1,function(x) list(mean=mean(x),sd=sd(x)))
}
par(mfrow=c(1,1))
rpois(10,lambda=4)
runif(5,0,1) # 生成5个[0,1]的均匀分布的随机数
runif(3,1,3) # 生成3个[1,3] 的均匀分布的随机数
runif(5) # 默认生成[0,1]上的均匀分布随机数
curve(dnorm(x),add=T)
x=rexp(1000,1/10) # 生成100个均值为10的指数分布随机数
hist(x,prob=T,ylim=c(0,0.1),main="exp(1/10)")
curve(dexp(x,1/10),add=T)
sample(c("H","T"),10,rep=TRUE)
hist(x,prob=T,breaks=20,main=paste("n =",n,"p =",p))
curve(dnorm(x),add=T)
}
par(mar=c(4,4,2,1),mfrow=c(2,2),cex=0.8)
sim.clt() # 默认 m=100，n=10，p=0.25
UG$birth=as.numeric(UG$birth)
UG1=UG[,6:9]
apply(UG1,2,mean)#对阵列行或者列使用函数
lapply(UG1,mean) ##对列表或者向量使用函数
x=list(a = 1:10, beta = exp(-3:3), logic = c(TRUE,FALSE,FALSE,TRUE))
plot(x,P,'h')
x=0:1;y=c(1,1)
plot(x,y,ylim=c(0,1.5),type='l')
x=seq(-4,4,0.1)
y=1/sqrt(2*pi)*exp(-x^2/2)
plot(x,y,type='l')
a=qnorm(0.95);a
x0=4
z=seq(-2,2,0.1)
curve(dnorm(x),add=T) # 增加正态曲线
sim.clt<-function(m=100,n=10,p=0.25){
z = rbinom(m,n,p)
x = (z-n*p)/sqrt(n*p*(1-p))
curve(df(x,10,10),0,6,add=T)
curve(df(x,20,20),0,6,add=T)
curve(df(x,30,30),0,6,add=T)
n=10; p=0.25
z=rbinom(1,n,p)
x=(z-n*p)/sqrt(n*p*(1-p)); x
m =100 # m 模拟次数
m=10;n=5;k=3
for(n in c(10,20,50)){
x=rhyper(100,m,n,k);x
hist(x,prob=T,main=paste("n =",n))
xn=0:n
points(xn,dhyper(xn,m,n,k),type="h",lwd=3)
par(mar=c(4,4,2,1)+0.2,cex=0.8)
n=100;p=0.8
x=1:50
P=choose(n,x)*p^x*(1-p)^(n-x)
plot(x,P,'h')
n=10;p=0.5
x=0:10
dbinom(x,n,p)
round(dbinom(x,n,p),4)