在大數據時代，有效處理和分析數據變得越來越重要。Plot.log 作為一種強大的工具，為數據科學家和分析師提供了高效處理和分析大數據集的方法。

Plot.log的優勢

• 可擴展性： Plot.log 可以輕松擴展到處理非常大的數據集，使分析師能夠從全面的數據中獲得見解。
• 并行處理： Plot.log 利用多核處理器或集群，通過并行處理加速數據分析，顯著縮短處理時間。
• 支持多種數據格式： Plot.log 支持處理各種數據格式，包括 CSV、JSON、Parquet 和 Avro，為分析師提供了處理不同來源數據的靈活性。
大數據處理和分析中的強大工具：
• 數據清理和預處理： Plot.log 提供各種數據清理和預處理功能，如缺失值處理、數據標準化和數據變換。
• 特征工程： Plot.log 支持各種特征工程技術，包括特征選擇、特征轉換和特征組合，以創建更有效且富有洞察力的模型。
• 模型訓練和評估： Plot.log 集成了機器學習算法，使分析師能夠輕松訓練、評估和部署預測模型。

• 分布式計算： Plot.log 通過支持分布式計算，充分利用可用的計算資源，并行處理大數據集。
• 集成存儲： Plot.log 提供集成的存儲解決方案，允許分析師安全且高效地管理和訪問大數據集。

結論

Plot.log 是一套功能強大的工具，專為大數據處理和分析而設計。其可擴展性、并行處理能力、豐富的分析功能和易用性使其成為數據科學家和分析師在從大數據中獲取有價值的見解方面的強大工具。隨著大數據在各行各業的不斷普及，Plot.log 將繼續成為一個不可或缺的工具，幫助分析師發現新模式、預測趨勢并做出明智的決策。

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Datamining如何處理分析數據

數據挖掘的定義 1.技術上的定義及含義數據挖掘（Data Mining）就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。 這個定義包括好幾層含義：數據源必須是真實的、大量的、含噪聲的；發現的是用戶感興趣的知識；發現的知識要可接受、可理解、可運用；并不要求發現放之四海皆準的知識，僅支持特定的發現問題。 與數據挖掘相近的同義詞有數據融合、人工智能、商務智能、模式識別、機器學習、知識發現、數據分析和決策支持等。 ----何為知識?從廣義上理解，數據、信息也是知識的表現形式，但是人們更把概念、規則、模式、規律和約束等看作知識。 人們把數據看作是形成知識的源泉，好像從礦石中采礦或淘金一樣。 原始數據可以是結構化的，如關系數據庫中的數據；也可以是半結構化的，如文本、圖形和圖像數據；甚至是分布在網絡上的異構型數據。 發現知識的方法可以是數學的，也可以是非數學的；可以是演繹的，也可以是歸納的。 發現的知識可以被用于信息管理，查詢優化，決策支持和過程控制等，還可以用于數據自身的維護。 因此，數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層次的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。 在這種需求牽引下，匯聚了不同領域的研究者，尤其是數據庫技術、人工智能技術、數理統計、可視化技術、并行計算等方面的學者和工程技術人員，投身到數據挖掘這一新興的研究領域，形成新的技術熱點。 這里所說的知識發現，不是要求發現放之四海而皆準的真理，也不是要去發現嶄新的自然科學定理和純數學公式，更不是什么機器定理證明。 實際上，所有發現的知識都是相對的，是有特定前提和約束條件，面向特定領域的，同時還要能夠易于被用戶理解。 最好能用自然語言表達所發現的結果。 2.商業角度的定義數據挖掘是一種新的商業信息處理技術，其主要特點是對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業決策的關鍵性數據。 簡而言之，數據挖掘其實是一類深層次的數據分析方法。 數據分析本身已經有很多年的歷史，只不過在過去數據收集和分析的目的是用于科學研究，另外，由于當時計算能力的限制，對大數據量進行分析的復雜數據分析方法受到很大限制。 現在，由于各行業業務自動化的實現，商業領域產生了大量的業務數據，這些數據不再是為了分析的目的而收集的，而是由于純機會的（Opportunistic）商業運作而產生。 分析這些數據也不再是單純為了研究的需要，更主要是為商業決策提供真正有價值的信息，進而獲得利潤。 但所有企業面臨的一個共同問題是：企業數據量非常大，而其中真正有價值的信息卻很少，因此從大量的數據中經過深層分析，獲得有利于商業運作、提高競爭力的信息，就像從礦石中淘金一樣，數據挖掘也因此而得名。 因此，數據挖掘可以描述為：按企業既定業務目標，對大量的企業數據進行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規律性，并進一步將其模型化的先進有效的方法。 數據挖掘的功能 數據挖掘通過預測未來趨勢及行為，做出前攝的、基于知識的決策。 數據挖掘的目標是從數據庫中發現隱含的、有意義的知識，主要有以下五類功能。 1、自動預測趨勢和行為數據挖掘自動在大型數據庫中尋找預測性信息，以往需要進行大量手工分析的問題如今可以迅速直接由數據本身得出結論。 一個典型的例子是市場預測問題，數據挖掘使用過去有關促銷的數據來尋找未來投資中回報最大的用戶，其它可預測的問題包括預報破產以及認定對指定事件最可能作出反應的群體。 2、關聯分析數據關聯是數據庫中存在的一類重要的可被發現的知識。 若兩個或多個變量的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。 關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯。 關聯分析的目的是找出數據庫中隱藏的關聯網。 有時并不知道數據庫中數據的關聯函數，即使知道也是不確定的，因此關聯分析生成的規則帶有可信度。 3、聚類數據庫中的記錄可被化分為一系列有意義的子集，即聚類。 聚類增強了人們對客觀現實的認識，是概念描述和偏差分析的先決條件。 聚類技術主要包括傳統的模式識別方法和數學分類學。 80年代初，Mchalski提出了概念聚類技術牞其要點是，在劃分對象時不僅考慮對象之間的距離，還要求劃分出的類具有某種內涵描述，從而避免了傳統技術的某些片面性。 4、概念描述概念描述就是對某類對象的內涵進行描述，并概括這類對象的有關特征。 概念描述分為特征性描述和區別性描述，前者描述某類對象的共同特征，后者描述不同類對象之間的區別。 生成一個類的特征性描述只涉及該類對象中所有對象的共性。 生成區別性描述的方法很多，如決策樹方法、遺傳算法等。 5、偏差檢測數據庫中的數據常有一些異常記錄，從數據庫中檢測這些偏差很有意義。 偏差包括很多潛在的知識，如分類中的反常實例、不滿足規則的特例、觀測結果與模型預測值的偏差、量值隨時間的變化等。 偏差檢測的基本方法是，尋找觀測結果與參照值之間有意義的差別。 蒙特卡洛各類常用統計分布蒙特卡洛模擬數據生成的大致思路：1、構造自變量x的均勻分布2、根據對應分布的均值函數，構造x變量對應的均值。 （廣義線性模型的link 函數參考）3、將均值代入，R中對應分布的隨機變量生成函數，得到因變量y（例如正態分布為rnorm、泊松分布為rpois）#生成多元正態數據，使用MASS 包中的mvrnorm()函數，其格式為mvrnorm(n, mean, sigma)，其中n 是你想要的樣本大小，mean 為均值向量，而sigma 是方差—協方差矩陣（或相關矩陣）library(MASS, =C:/Program Files/Microsoft/R Open/R-3.4.0/library)?mvrnormn=100alpha=c()for(i in 1:1000){mu1=c(0,0)sigma1=matrix(c(1,0.5,0.5,1.25),nrow=2)rand1=mvrnorm(n=100,mu=mu1,Sigma=sigma1)X=rand1[,1]Y=rand1[,2]alpha[i]=(var(Y)-cov(X,Y))/(var(X)+var(Y)-2*cov(X,Y))#cov函數計算的是列與列的協方差#協方差是統計學上表示兩個隨機變量之間的相關性，隨機變量ξ的離差與隨機變量η的離差的乘積的數學期望叫做隨機變量ξ與η的協方差（也叫相關矩），記作cov(ξ, η)：}alphamean(alpha)var(alpha)sqrt(var(alpha))8.自助法自助法（Bootstrap Method，Bootstrapping或自助抽樣法）是一種從給定訓練集中有放回的均勻抽樣，也就是說，每當選中一個樣本，它等可能地被再次選中并被再次添加到訓練集中。 自助法，即從初始樣本重復隨機替換抽樣，生成一個或一系列待檢驗統計量的經驗分布，無需假設一個特定的理論分布，便可生成統計量的置信敬意，并能檢驗統計假設。 倘若假設均值的樣本分布不是正態分布，可使用自助法：（1）從樣本中隨機選擇10個觀測，抽樣后再放回。 有些觀測可能會被選擇多次，有些可能一直都不會被選中；（2）計算并記錄樣本均值；（3）重復1和2一千次；（4）將1000個樣本均值從小到大排序；（5）找出樣本均值2.5％和97.5％的分位點，此時即初始位置和最末位置的第25個數，它們就限定了95%的置信區間。 樣本均值很可能服從正態分布，自助法優勢不太明顯；但若不服從正態分布，自助法優勢　十分明顯。 {label=c(1:100)rand=cbind(rand1,label)lab=sample(c(1:100),1,replace=TRUE)ran=rand1[label==lab,]for(j in 1:99){lab=sample(c(1:100),1,replace=TRUE)ran2=rand1[label==lab,]ran=rbind(ran,ran2)}X=ran[,1]Y=ran[,2]alpha[j]=(var(Y)-cov(X,Y))/(var(X)+var(Y)-2*cov(X,Y))}rand1[sample(c(1:100),100,replace=TRUE),]523d= (,Header=TRUE)dc= d[(d),]#處理缺失值/空值hist(d$y)d0=d[d$y==0,]d1=d[d$y==1,]d2=d[d$y==2,]d3=d[d$y==3,]label0=sample(c(1:10),dim(d0[1]),replace=TRUE)label1=sample(c(1:10),dim(d1[1]),replace=TRUE)label2=sample(c(1:10),dim(d2[1]),replace=TRUE)label3=sample(c(1:10),dim(d3[1]),replace=TRUE)d0_train=d0[label0<=5,]d0_test=d0[label0>5,]d1_train=d1[label1<=5,]d1_test=d1[label1>5,]d2_train=d2[label2<=5,]d2_test=d2[label2>5,]d3_train=d3[label3<=5,]d3_test=d3[label3>5,]d_train=rbind(d0_train,d1_train,d2_train,d3_train)d_test=rbind(d0_test,d1_test,d2_test,d3_test)邏輯回歸library(nnet)re_log=multinom(y~.-id,data=d_train)pred_log=predict(re_log,newdata=d_test)summary(pred_log)tab_log=table(d_test$y,pred_log)tab_logID3library(rpart)re_id3=rpart(y~.-id,data=d_train,method=class,parms=list(split=information))re_CART=rpart(y~.-id,data=d_train,method=class,parms=list(split=gini),control=(cp=0.0001))min=(re_CART$cptable[,4])剪枝re_CART_f=prune(re_CART,cp=re_CART$cptable[min,1])pred_id3=predict(re_id3,newdata=d_test,type=class)pred_id3table(d_test$y,pred_id3)pred_CART=predict(re_CART_f,newdata=d_test,type=class)table(d_test$y,pred_CART)plot(re_CART)text(re_CART)看不同cp 的分類情況re_id3$cptablere_CART$cptable隨機森林d_train$y=(d_train$y)re_rf=randomForest(y~.-id,data=d_train,ntree=5)為了畫ROA 曲線資產收益率把所有不等于0的都當成是1先重新運行d_test(d0= d$y..d_test rbind)d_train$y[d_train$y>=1]=1d_test$y[d_test$y>=1]=1re_rf=randomForest(y~.-id,data=d_train,ntree=5)pred_rf=predict(re_rf,newdata=d_test,type=prob)pred <- prediction(pred_rf[,2],d_test$y)perf <- performance(pred,tpr,fpr)plot(perf,colorize=TRUE)84d = (,header=TRUE)dc = d[,2:9]#標準化sdc = scale(dc)mean(sdc[,1])#求協方差矩陣cov_sdc=cov(sdc)#求特征值以及其對應的特征向量eigen(cov_sdc)#做主成分分析princomp(dc)prcomp(dc)prcomp(sdc)d = (,=)# 定義&標記哪些是空值View(d)dc = d[(d),]dim(d)dim(dc)#計算馬氏距離清楚異常值mdist = function(x){t = (x)m = apply(t,2,mean)s = var(t) return(mahalanobis(t,m,s)) }dc1 = dc[dc$BAD==1,]dc0 = dc[dc$BAD==0,]mdc1 = mdist(dc1[,-c(1,5,6)])mdc0 = mdist(dc0[,-c(1,5,6)])dim(dc1)dim(dc0)summary(mdc1)summary(mdc0)#卡方分布qchisq（p ,df 自由度）#馬氏距離和卡方分布的值做比較，取小于卡方分布的c = qchisq(0.99,10)x1 = dc1[mdc10.5] <- 1pred1[pred1<=0.5] <- 0summary(pred1)table(pred1,x$BAD)s1=table(pred1,x$BAD)pred2=predict(,type=response)pred2[pred2>0.1] <- 1pred2[pred2<=0.1] <- 0s2=table(pred2,x$BAD)error1=(s1[1]+s1[4])/sum(s1)error2=(s2[1]+s2[4])/sum(s2)P174,12Power=function(){print(2^3)}Power()Power2=function(x,a){print(x^a)}Power2(5,7)Power2(3,8)Power2(10,3)Power2(8,17)Power2(131,3)Power3=function(x,a){result = x^areturn(result)}Power3(131,3)x = c(1:10)y = Power3(x,2)plot(x,y)PlotPower=function(x,a){y=Power3(x,a)plot(x,y)}PlotPower(c(1:70),3)PlotPower(1:70,3)PlotPower(1:10,3)P202,(1) #設定隨機數種子#rnorm()函數產生一系列的隨機數，隨機數個數，均值和標準差都可以設定y = rnorm(100) #產生100個服從正態分布的隨機數，均值是0，方差是1x = rnorm(100)y=x-2*x^2+rnorm(100)#p是變量的個數，多少個x p=1#n是多少行記錄n=100plot(x,y)error=c()d=cbind(x,y)d= (d)#強制轉換成數據框for(i in 1:100){m1=glm(y~x,data=d[-i,],)#model1pred_m1=predict(m1,newdata=d[i,])error[i]=d[i,2]-pred_m1}sum(error^2)#package bootm1r = (data=d,glmfit=m1,K=100)m1r$deltam2 = glm(y~poly(x,2),data=d) #model2m2r = (data=d,glmfit=m2,K=100)m2r$deltam3 = glm(y~poly(x,3),data=d) #model3m3r = (data=d,glmfit=m3,K=100)m3r$deltam4 = glm(y~poly(x,4),data=d) #model4m4r = (data=d,glmfit=m4,K=100)m4r$delta#模型復雜度增加的時候，方差不怎么變，偏差變大#The result are the same as what i got in (c)#ii.#顯著和不顯著結果跟模型的選擇沒有關系管道：%>% 加載magrittr包When1:10 %>%when(sum(.) <=50 ~ sum(.),sum(.) <= 100 ~ sum(.)/2,~ 0)Ifnum<-6if(num%%2==0)print(是偶數)elseprint(是奇數)[1] 是偶數網格法：網格搜索算法是一種一種調參手段，通過遍歷給定參數組合來優化模型表現的方法。 其原理就像是在數組里找最大值。 #SVM網格搜索法尋找使模型最優的參數a<-c()for(i in 1:10){for(j in 1:10){for(k in 1:10){<-svm(rating_count_tot~.,data=da,degree=i,cost=j,gamma=k)<-ifelse(predict()>0,1,0)n<-ifelse(==da$rating_count_tot,1,0)result<-c(i,j,k,sum(n))a<-rbind(a,result)}}}a[which(a[,4]==max(a[,4])),]聚類k-means使用R完成Kmeans聚類需要調用kmeans方法，使用數據集iris完成一個小的聚類實驗，代碼如下：newiris <- iris;newiris$Species <- NULL;#對訓練數據去掉分類標記kc <- kmeans(newiris, 3);#分類模型訓練fitted(kc);#查看具體分類情況table(iris$Species, kc$cluster);#查看分類概括#聚類結果可視化plot(newiris[c(, )], col = kc$cluster, pch = (iris$Species));#不同的顏色代表不同的聚類結果，不同的形狀代表訓練數據集的原始分類情況。 points(kc$centers[,c(, )], col = 1:3, pch = 8, cex=2)d1 = d[!(d$pm2.5),]去掉反應變量中空值線性回歸的基本形式lr = glm(pm2.5~., data=d1) 線性回歸中自變量的形式變化lr2 =glm(pm2.5~A,data=d1)表示僅以“A”作為自變量lr2 =glm(pm2.5~No+TEMP,data=d1)表示以“No”和“TEMP”為自變量lr2 =glm(pm2.5~A+I(No^3) ,data=d1)表示以“A”和“No”的3次方為自變量lr2 =glm(pm2.5~poly(No,6) ,data=d1)表示以”No”的1到6次方為變量。 7. 線性回歸的結果summary(lr) lr$coefficientstest = d1[d1$year==2014,] train = d1[d1$year<=2013,]lr3 =glm(pm2.5~.,data=train)pre = predict(lr3,newdata=test) newdata=”是指明預~測~所使用的的新數據集交叉驗證label= sample(c(1:10),dim(train)[1],replace=TRUE)d3 = cbind(train,label)sample()第一個是抽取范圍，第二個是抽取次數， TRUE表示有放回。 cbind按列拼接。 計算以第一組為驗證，其余為建模數據時的誤差lr5 =glm(pm2.5~.,data=d3[d3$label!=1,]) pre2 =predict(lr5,newdata= d3[d3$label==1,]) error=pre2-d3[d3$label==1,]$pm2.5mse =sum(error^2)/length(pre2)計算交叉驗證誤差的均值（以10組中的一組為驗證，其余建模，循環10次）mse1 = c()for(i in 1:10){lr6 = glm(pm2.5~No,data=d3[d3$label!=i,]) pre3 = predict(lr6,newdata= d3[d3$label==i,])error=pre3-d3[d3$label==i,]$pm2.5mse1[i]= sum(error^2)/length(pre3)}mean(mse1)考量模型中變量”No”的指數從1到15變化的15個模型，計算這15個模型對應的交叉驗證誤差的均值mse2 = matrix(rep(0,150),nrow=10)for (j in 1:15){for(i in 1:10){lr7 = glm(pm2.5~poly(No,j),data=d3[d3$label!=i,]) pre4 = predict(lr7,newdata= d3[d3$label==i,])error=pre4-d3[d3$label==i,]$pm2.5mse2[i,j]= sum(error^2)/length(pre4)}}mmse1 = apply(mse2, 2, mean)考量模型中變量”No”的指數從1到15“TEMP”的指數從1到10變化的150個模型，計算這150個模型對應的交叉驗證誤差的均值mse3 = matrix(rep(0,1500),nrow=10)for (k in 1:10){for (j in 1:15){for(i in 1:10){lr8 = glm(pm2.5~poly(No,j)+poly(TEMP,k),data=d3[d3$label!=i,])pre5 = predict(lr8,newdata= d3[d3$label==i,])error=pre5-d3[d3$label==i,]$pm2.5mse3[i,15*(k-1)+j]= sum(error^2)/length(pre5) }}}mmse2 = apply(mse3, 2, mean)根據交叉驗證誤差選取最終模型，并計算測試集中的預測誤差（以13中的例子為參考）power = (mmse1)lrf = glm(pm2.5~poly(No,power),data=train)pref = predict(lrf, newdata=test)errorf = pref-test$pm2.5msef = sum(errorf^2)/length(pref)

CAD軟件怎樣設置自動去掉plot文檔？

你的cad版本我估計較低，有可能是autocad2004以下的版本。 在選項對話框中高級一點的版本都會有“打印和發布”面板，在該面板中，你把那個“自動保存打印并發布日志”勾選框打的勾去掉，即可達到你要求。 參見附圖

matlab中生成的倆張figure圖，如何使他們畫到同一個圖中。

1、啟動matlab，主界面如圖所示，單擊New Script。

2、在彈出編輯器中輸入代碼，如下所示。

3、單擊“保存”并將其命名為zitu。 當然，您也可以將其命名為您想要的名字。

4、保存文件的位置應該與搜索路徑相同。 通過右鍵單擊窗口中的文件和彈出的下拉框，可以輕松完成此操作。

5、最后在命令行窗口中輸入zitu。 可以看出，在同一圖片中出現了四個子圖，每張圖片的顏色和線型不同。 這是在plot命令中實現的。

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相關標簽： 大數據處理和分析中一個不可或缺的工具`、 plot翻譯、 `plot.log、

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