
SAS Says 擴展篇IML:函數(shù)玩一玩
1. 元素函數(shù)
元素函數(shù)是針對矩陣里的元素進行操作的,比如:
abs( ) |
取絕對值 |
exp( ) |
e的元素次方 |
int( ) |
取整 |
log( ) |
取ln |
mod( ) |
取余 |
sqrt( ) |
將元素開方 |
舉個栗子:
例子
proc iml;
a={9 -2.38, -1 0, 2 1};
c1=abs(a);
c2=exp(a);
c3=int(a);
c4=mod(a);
print a,c1,c2,c3,c4;
quit;
2. 矩陣函數(shù)
矩陣函數(shù)將對整個矩陣進行操作:
矩陣查詢函數(shù)可以查詢矩陣的一些基本信息,如行數(shù)、列數(shù)、行最大值、列最大值等等;
矩陣生成函數(shù)可以對矩陣進行分塊、取對角線等,生成一個新的矩陣。
(1)矩陣查詢函數(shù)
all (條件):當矩陣所有元素都滿足條件時,返回1,否則返回0;
any (條件):只要矩陣中有一個元素滿足條件,就返回1,否則返回0。
例子
proc iml;
a={9 -2.38, -1 0, 2 1};
c1=all(a>0);
c2=any(a>0);
print a,c1,c2;
quit;
loc(條件):返回滿足條件的元素的標號,還可以與截取運算符[]搭配使用,獲取標對應的數(shù)值。
例子
proc iml;
a={9 -1 3, 3 -3 0};
c1=loc(a>0);
c2=a[ loc(a>0) ];
print a,c1,c2;
quit;
nrow(矩陣):求矩陣行數(shù);
ncol(矩陣):求矩陣列數(shù);
type(矩陣):得到矩陣的類型,數(shù)值型返回N、字符型返回C,如果矩陣不含任何值,返回U。
length(矩陣):求矩陣每個元素的長度,只能是字符矩陣。
例子
proc iml;
a={9 -1 3, 3 -3 0};
b={"hello","world"};
c1=nrow(a);
c2=ncol(a);
c3=type(a);
c4=length(b);
print a,c1,c2,c3,c4;
quit;
(2)矩陣生成函數(shù)
通過這類函數(shù)得到一些簡單、特殊的矩陣。
block(M1,M2...):創(chuàng)建分塊對角陣;
diag(M):只保留矩陣M的對角線,其余元素均賦值為0;
vecdiag(M):將矩陣M的對角線元素變成列向量。
娘子,快來看大樓~!————→
例子
proc iml;
a={9 -1 , 3 -3};
b={1 2, 4 5};
c=block(a,b);
c1=diag(c);
c2=vecdiag(c);
print a,c1,c2;
quit;
i(n):創(chuàng)建n×n的單位陣;
j(row,col,value):創(chuàng)建row×col的矩陣,矩陣的數(shù)據(jù)均為value;
repeat(value,row,col):和上面的一樣,生成row×col、元素均為value的矩陣;
insert(M1,M2,插入第n行,或插入第m列):將矩陣M2插入矩陣M1中,插入第n行,或者第m列,注意m和n必須有一個為0,因為這兩個只能指定一個。
右邊的朋友,我要是能和你一樣高就好了。
例子
proc iml;
a=i(3);
b=j(2,4,7);
c=repeat(7,2,4);
d=insert(a,{1 -1 0},2,0);
print a,b,c,d;
quit;
uniform(seed):生成(0,1)均勻分布的偽隨機數(shù);
normal(seed):生成均值為0,方差為1的偽隨機數(shù);
例子
proc iml;
a=normal(1);
b=normal({1 1 1,1 1 1, 1 1 1});
c=normal(repeat(1,3,3));
d=uniform({2 2 2});
print a,b,c,d
quit;
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結構數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內(nèi)涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11